利用多模态图神经网络技术构建异构图，深度建模电信网络交易数据，实现动态风险监测与可视化预警，打造智能反诈风控方案
多层级风险号码识别，高准召率检测，显著减少误判和漏判。
实现风险状态的小时级更新，及时捕捉诈骗行为的早期特征。
确保代理商正常发卡，同时满足监管要求，有效规避监管处罚。
自动化检测替代人工排查，显著提升处理效率，降低运营成本。
搭建先进的GNN技术架构，处理复杂多模态数据。
构建包含手机号、身份证、设备IMEI等多类型节点的异构图，建立多种边关系。
融合HGNN、GCN和GAT，强化关键特征提取。
实现风险状态的小时级更新，捕捉风险传导路径。
整合结构化、拓扑和时序特征，全面分析风险。
输出可视化风险报告，提供实时预警。
提前7-15天识别80%以上的潜在诈骗号码，召回率提高到67%，误报率降低到33%。
检测效率较人工提升20倍，大幅降低运营成本。
符合"断卡行动"等监管要求，有效规避监管处罚。
整合12类实体和9类关系，覆盖开户、通话、位置等多模态数据。
实时捕捉风险传导路径，支持小时级更新。
可视化展示关联图谱与风险传播链条，便于人工复核。
在线学习机制，模型AUC指标持续提升。
支持自定义规则，适配新诈骗模式。
某省运营商实测准召率>60%，误报率极低。