中国移动作为国内领先的通信服务提供商，面对每日产生的海量用户数据，挖掘并应用这些数据于金融风控场景，成为了企业的一项重大挑战。为了解决这一挑战，中国移动采取了创新的技术策略，选择悦数图数据库建设图平台，有效提升了风控系统的实时性和精准度。

面对全国近10亿用户每天产生的庞大数据量，中国移动急需一套能够有效提取特征、进行综合评估的风控模型。传统的单一手机号维度分析已无法满足需求，必须采用多维度信息构建更全面的风控模型。

中国移动基于用户的通信行为、设备信息等多维度数据，通过悦数图数据库构建了用户关系网络。利用先进的图计算算法，如Louvian和标签传播算法，实现了用户社区的精准发现，进而开发了群体风险监控、欺诈检测等多个风控模块。

号码风险分析：有效监控用户行为异常，识别团伙薅羊毛等无效客户，降低营销成本，提高用户体验。

关联风险分析：通过构建用户关系网络，精准识别团伙欺诈风险，显著提高贷款申请人欺诈风险的预测效果。

图神经网络（GNN）：利用图计算技术开发金融风控信用评分卡，提升信用评分的准确性和效率。

采用悦数图数据库后，中国移动在保持千亿级数据高效存储和处理的同时，大幅缩短了数据导入时间至小时级，显著降低了运维和风控的人力及时间成本。此外，风控效率的提升有效减少了潜在的经济损失，为企业提供了强大的数据支持和保障。

中国移动与悦数图数据库的合作，不仅展示了数字化风控在大数据时代的重要性，也证明了图计算技术在提升风控效率和精度方面的巨大潜力。这一成功案例为通信行业乃至更广泛的金融服务领域提供了宝贵的经验和启示，标志着中国移动在数字化转型道路上又迈出了坚实的一步。