回顾过去5年,消费金融行业的周期变化,互联网金融的野蛮生长催生的各行各业的经营变形,未能真正践行客户面的普惠金融,反而快速形成了共债风险周期,中美关系与疫情加快了整个行业的震荡及风险暴露。在当前严峻的信用卡风险形势下,同时个人信息保护意识日益加强,风控场景可合规使用的数据大幅缩减,银行业势必需要使用创新的Fintech工具更有效更全面的将风险关联识别出来,提升风险提前预警效率,降低风险损失。关联图谱技术通过创新的图数据库技术更快更好的实现数据多层关联,发现隐蔽风险。首先是本文研究背景,通过介绍信用卡行业发展历程,对比国际信用卡发展趋势,同时介绍当前信用卡行业在宏观、中观、微观领域收到的巨大挑战,从以上分析得出本文的研究背景和意义。同时介绍当前信用卡行业应用的Fintech技术,根据当下的痛点选取关联图谱技术作为抓手进行突破,从而应对当前信用卡行业所遇到的压力及挑战。其次介绍理论基础研究成果,通过探索对比当前应用较多的图数据库产品从而选型本文实证部分使用的图数据库产品,同时探索筛选出适合信用卡风险管理场景的三种图算法（深度查询算法、中心度检测算法、社群挖掘算法）,并进行实证论证使用。最后通过五组实证分析,通过网络结构抽象,机器学习欺诈预测,加入图特征的机器学习欺诈预测,社区发现团伙检测,neo4j图可行性测试等实验从功能及性能两个层面进行验证,可满足风控场景性能要求且同时提升了模型召回率。本文研究为信用卡风险管理关联图谱应用进行了系统化论证研究,为关联图谱风控场景应用提供了新的解决思路,具有一定的创新性和实用性。第一,发现当前关联图谱技术已日趋成熟,具备在金融场景落地应用的技术条件,可在可视化交互、实时图计算、图模型等多个方向进行探索。第二,信用卡风控场景中羊毛识别、交易欺诈识别、申请欺诈识别等均具备优质的数据可进行网络结构设计及图谱构建,发挥价值。第三,机器学习算法在欺诈识别中较传统逻辑回归算法具有较大优势,可以在欺诈识别领域优先进行探索应用。第四,图算法对于交易流水数据具备显著优势,应用后可大幅提升欺诈识别效果。图算法由于其效率优势,在团伙识别领域具有较大优势,可通过社区发现等算法结合专家经验全面提升团伙识别效率。