利用人际关系网络分析已成为金融反欺诈最有效的手段，那么从海量的数据中找出各种关系网以及对关系网络的团伙分析就是今天我们这篇的主题，那么先看下团伙分析吧。
一） 通过启动调查和交叉验证，可以给该团体打上欺诈标签，若有新的用户加入该团体，我们可以预判该用户存在一定的欺诈风险。如图是一个典型的欺诈团体，红色是被拒绝的用户，黑色是通过但是有逾期表现的用户，绿色是通过并且表现良好的用户，该团的拒绝率达到66.8%，说明该团的平均用户信用值较低，而通过的用户中91.4%有逾期表现，进一步验证了该团的欺诈性。
二，找出海量数据里所有的关系网络
既然是找出所有的关系网络 那么一定是要经过算法，笔者这里自己研究了一个对针对海量数据有效算法。那么在金融关系网里我们可以通过相同手机号找出人与人之间的一度关系。这样可以找出任意二个人之间所有的共同联系人。接下来通过共同子集算法找出共同联系人下所有的用户，这样就形成了我们所要的关系网络。后面我将粘图展示效果。如果大家感兴趣我可以找我共同讨论相关算法。
