同济大学和悉尼科技大学的研究人员在《计算机科学前沿》上发表的一篇评论强调了图神经网络 (GNN) 在揭露金融欺诈方面的强大作用。

通过揭示交易网络中复杂的关系模式，GNN 的表现显著优于传统的基于规则的机器学习方法和经典机器学习方法。该研究提出了一个统一的框架，以指导 GNN 在各种欺诈场景中的理解和应用，为 GNN 的实现和未来的突破铺平了道路。

随着金融欺诈规模和复杂程度的不断增长，它持续侵蚀着人们对全球银行、支付和保险系统的信心。然而，基于 GNN 的系统能够解开账户、实体和行为之间复杂的交互网络，使其能够熟练地检测洗钱计划、共谋网络以及通常逃避传统检测工具检测的异常设备使用情况。

GNN 的广泛采用可能意味着消费者的安全更加严格、企业的损失更少、监管机构的监督更加严格，从而满足了对高级欺诈防御的迫切需求。

这份全面的评论为多方利益相关者提供了实用见解。对于金融机构而言，将GNN模块嵌入现有的欺诈检测流程可以提高检测准确性并减少误报，最终提升运营效率和客户满意度。

政策制定者或许能从 GNN 驱动的分析中获益，从而制定更智能的数据共享法规和透明度标准，同时兼顾隐私和安全。与此同时，研究界也将受益于清晰的路线图，该路线图明确了关键挑战——例如可扩展性、可解释性和适应性——这些挑战将塑造下一波欺诈检测创新浪潮。

作者研究了 100 多篇顶级研究，确定了四种主要类型的 GNN——卷积型、基于注意力机制的、时态型和异构型——并探索了每种类型对欺诈检测的贡献。他们的分析表明，GNN 在信用卡欺诈、保险诈骗和供应链异常等各种场景下的表现均优于旧方法。

现实世界的例子，例如 GitHub 上的开源 AntiFraud 项目，展示了 GNN 的切实好处，同时也揭示了实际挑战，例如处理大图的高计算成本、对清晰模型输出的需求以及跟上不断发展的欺诈策略的难度。

为了确保科学严谨性和现实相关性，研究人员进行了系统的文献综述，并引入了统一的分析框架。该框架根据架构和欺诈检测任务对GNN方法进行了组织。

该研究还包括对真实案例研究的评估、与传统方法的性能比较，以及构建金融图表(包括交易、关系、行为和信息流图表)和有效特征工程的最佳实践。

简而言之，GNN 提供了一种强大且适应性强的金融欺诈检测方法，能够学习传统模型经常忽略的细微模式。随着欺诈手段日益复杂，集成可扩展且可解释的 GNN 解决方案对于保护经济体系和重建公众信任至关重要。

此次审查为未来的研究和部署提供了坚实的基础，敦促学术界、工业界和监管机构之间的合作，以充分发挥基于图表的欺诈检测的潜力。

更多信息： Dawei Cheng 等，《图神经网络在金融欺诈检测中的应用：综述》，《计算机科学前沿》(2025 年)。