近年来，随着普惠金融的发展，贷款欺诈行为屡见不鲜，贷款归集现象较为严重，为商业银行风险管理迎来新的挑战。

本文通过对银行卡交易流水样本数据进行大数据分析，综合运用社交网络、知识图谱的理论算法，运用大数据可视化分析工具，寻求对具有异常交易的资金归集群体进行捕捉，通过构建异常交易网络模型的方式对异常贷款行为进行分析，为信用风险管理的工作提供辅助。

通过构建策略模型工具的方式，建立识别金融交易属性中资金归集特性的欺诈行为，力求模型兼具实用性与创新型，对实际应用有一定的指导作用。

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通过构建大数据机器学习模型并快速迭代应用于实际业务，将理论与实践将结合，动态、科学、精准的识别欺诈行为，进一步提升风险管理的有效性，以数据和技术驱动风险管理，助推普惠金融的发展。

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