图观 | 马斯克追查资金流向难题，图技术究竟如何神助攻？

在大洋彼岸，马斯克领导的政府效率部团队（DOGE）利用先进技术对资金流向进行地毯式排查，从政治献金的数据关联，到游说活动的信息披露，从承包商企业的股权结构穿透，到政府支出明细与联邦采购数据的梳理，甚至对军商之间的可疑往来、上层隐秘的利益交换网络，都展开了深度调查。

“图” 技术擅长处理复杂关系、深度挖掘穿透，突破传统追踪局限，实力非凡。此前在麦道夫庞氏骗局中，它协助银行找回隐匿 20 年的资金，揪出关键人物 Picower，迫使其遗孀归还 72 亿美元赃款，成金融反欺诈佳话。以下为图技术实现路径。

一、数据源的整合

首先需要对各个数据源进行整合，构建资金流行全息图谱。（因考虑数据合规和隐私保护问题，避免触碰CFAA《计算机欺诈与滥用法案》，以下内容均不涉及真实数据应用。）

1、数据建模：

首先，在图中，将点边建立schema（嬴图-GQL中的schema，等同于GQL中的标签）。以下仅以国防部、教育部和财政部为例来构建图模型。需提前考虑一下组织结构（如下属机构、项目、人员等。比如国防部可能有陆、海、空军，教育部有各个教育项目，财政部有预算、税收部门等）以及职能交互和跨部门协作等条件。

· 点（Node）Schema 定义

Schema 名称	属性	类型	描述	示例
department	name	string	部门名称	@department.name = "财政部"
				@department.name =“国防部”
				@department.name =“教育部”
	budget_total	float	部门总预算	@department.budget_total = 1e8
sub_agency	name	string	下属机构名称	@sub_agency.name = "陆军"
	function	string	机构职能	@sub_agency.function = "军事防御"
project	name	string	项目名称	@project.name = "STEM教育计划"
	start_date	datetime	项目开始时间	@project.start_date = "2024-09-01"
	end_date	datetime	项目结束时间	@project.end_date = "2025-08-31"
person	name	string	人员姓名	@person.name = "乔治"
	position	string	职位（部长、项目经理等）	@person.position = "预算主管"
	is_veteran	bool	是否为退伍军人	@person.is_veteran = true
budget	amount	float	预算金额	@budget.amount = 5e7
tax	year	uint32	税收年度	@tax.year = 2023
	revenue	float	税收收入	@tax.revenue = 2e8

 · 边（Edge）Schema 定义

Schema 名称	属性	类型	描述	连接示例
allocates_budget	amount	float	分配的预算金额	财政部 → 国防部
	fiscal_year	int	财政年度	@allocates_budget.fiscal_year=2024
collaborates_on	role	string	协作中的角色（主导、支持等）	国防部 ↔ 教育部 → STEM教育计划
provides_for	target_group	string	服务对象（如退伍军人）	教育部 → 退伍军人教育项目
manages	authority_level	string	管理权限级别	部长 → 国防部
transfers_fund	purpose	string	资金用途（如军事、教育）	财政部 → 国防项目

边的关系需要考虑部门之间的协作或资源流动。如，财政部给国防部和教育部分配预算，教育部可能为退伍军人提供教育项目，与国防部有联系。此外，可能还有跨部门合作的项目，比如STEM教育可能涉及国防部和教育部。

2、插入数据

使用嬴图-Manager导入图数据时，系统支持CSV、json、jsonl 文件的导入；支持 SFTP 文件路径的设置；支持 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等SQL类数据源的导入；支持 BigQuery、Neo4j、Kafka 等其他类数据源的导入支持，助力用户充分发挥平台潜力。

在成功导入所有数据后，嬴图-Manager中可全貌呈现出整个的图结构，各部门、项目、人员等各种实体之间的关系清晰可见，且能够深层展示出三个部门如何通过资金、项目、政策等相互关联，以及用于资源配置、合作效率或政策影响分析等。

二、穿透复杂资金流动路径追踪

通过嬴图-GQL的路径查询语法，可穿透多层级资金流转链路：

1、多跳资金追踪

n({@department.name == "财政部"}).re({@allocates_budget.amount > 10000000 || @transfers_fund.amount >10000000})[:5].n({@project.name == "新型舰艇研发"}) as p return p{*}

这个查询能够展现出从财政部到国防装备项目的全部资金流向情况：从“财政部”到“新型舰艇研发”项目的转账情况，要求 allocates_budget 或 transfers_fund 的单笔金额大于10000000，最多经过5条边，单向边；同时，通过强制进行金额过滤，以避免小额资金交易对真实情况的掩盖和伪装行为。

2、环路检测

n({@person.position =~ ".*主管.*"} as n1).e({@manages || @allocates_budget})[:3].n({@person.position =~ ".*主管.*"} as n2) as p 
where n1.name == n2.name
CALL {
	with n1, p 
	UNCOLLECT pedges(p) as edges 
	group by n1
	return sum(edges.amount) as totalSum
}
where totalSum > 20000000
return table(totalSum, name), p

这是对预算分配情况进行检查：路径从某主管开始，经过 manage / allocates_budget 边，最后仍返回至该主管，不限制边方向，budget总数在20000000以上，寻找其中不正常的资金循环情况，也就是资金在特定的环节或主体之间形成不合理的流动回路。同时，要辨别出可能存在的人为故意操纵资金分配的迹象。

例如，在一个企业的预算分配中，如果发现某些部门之间的资金往来形成了一种不合理的闭环，且这种闭环没有合理的业务支撑，就可能存在异常资金闭环。而如果进一步发现这种闭环是通过特定人员的一系列操作形成的，那就表明有人为操控的痕迹。

三、关联网络分析

1、中心性穿透（执行中介中心性算法）

exec{
	algo(betweenness_centrality).params({
		return_id_uuid: "id",
		order: "desc",
		limit: 3
	}) as bc
	return bc 
}

定位出资金网络中的关键枢纽节点，识别潜在寻租节点。例如，在金融交易网络中，一些大型金融机构可能成为关键枢纽节点，它们连接着众多的交易方和资金流；而某些与监管机构关系密切但行为不规范的机构可能被识别为潜在寻租节点，因为它们有机会通过不正当的关系获取特殊利益。值得一提的是，嬴图具有100+的算法库，可结合具体查询要求进行算法应用。比如可先用Louvain算法聚类社区发现，分类出利益集团，如军工复合体、能源游说团体等。

图：多个社区3D图

2. 关键发现

通过子图同构检测识别典型违规模式：

n({@department}).e({@allocates_budget.amount > 50000000}).n({@shell_company}).e({@transfers_fund.time > "2025-02-10"})[3:10].n({@overseas_account}) as p return p

查找特定路径模式：department 为起点，经过allocates_budget边（金额>5e7），到 shell_company，随后经过至少3次最多10次 transfers_fund 后，到达 overseas_account

• 

  图：发现洗钱资金回路示意

• 发现多条跨境洗钱链路，涉及金额4.7亿元，包括：

• 教育项目资金通过5层空壳公司流向离岸账户

• 国防采购合同重复报销形成的资金闭环

• 

  在图的高可视化系统中，可以直观看到人、事、物之间的关系。如克林顿基金会中暗藏的裙带关系，锁定过度依赖政府订单的公司：海地政府在露天金矿采矿许可证的招标中，中标公司一共才2个，其中之一就是希拉里亲弟弟——Tony Rodham任职为董事的 VCS Minning，这是一家几乎没有任何采矿业务记录的小型初创公司。

四、时序异常检测

1、财政年度对比

n({@department} as d1).re({@allocates_budget.fiscalyear == 2023)} as budget23).n({@project.name NIN ["<a given list>"]} as project1) as p1 
n({@department} as d2).re({@allocates_budget.fiscalyear == 2024)} as budget24).n({@project.name NIN ["<a given list>"]} as project2) as p2 
where d1.name == d2.name && project1.name == project2.name && budget24.amount/budget23.amount > 1.3

查找预算暴涨的项目，并排除指定项目。例如，如果某一项目今年的预算相比去年大幅增加，就需要进行这种检测来判断其合理性。“排除白名单项目” 表示在进行跨年度预算增幅异常检测时，不将白名单中的项目纳入检测范围。白名单项目通常是经过认可的、被认为不会出现异常预算增幅情况的项目。

2、支付节奏分析

n({@department} as n1).re({@transfers_fund.time < "2024-03-31"} as e_before).n({@project} as n2)
group by n1, n2
with sum(e_before.amount) as sum_before, count(e_before) as cnt_before
CALL{
	with n1, n2
	n(n1).re({@transfers_fund.time <=> ["2024-04-01", "2024-06-30"]} as e_after).n({_uuid == n2._uuid})
	with sum(e_after.amount) as sum_after, count(e_after) as cnt_after
	return n1, n2, sum_after, cnt_after
}
where cnt_before + cnt_after > 3 && sum_before > 50000000 && sum_after < 1000000
return table(n1.name, n2.name, sum_before, sum_after)

发现、辨认出在支付过程中前期支付较为紧密、频繁或额度较大，而后期支付相对松散、不频繁或额度较小的这种不同于常规支付情况的支付节奏。时序图分析，可查出异常交易问题。比如是否存在大选前集中流向关键州承包商等情况。另例如，在一个项目的款项支付中，通常按照进度均匀支付，但如果出现前期快速支付了大部分款项，后期支付进度缓慢且金额很少，这就属于 “前紧后松” 的非常规支付节奏，需要对其进行识别以便及时发现可能存在的问题，如项目执行风险、资金管理不当等。

五、成效评估

• 监管效率：异常交易识别速度从人工30天缩短至系统自动报警（实时）。

• 经济影响：追回违规资金，次年财政异常支出占比下降。

小结：

通过图计算，不仅可以实现传统官僚体系难以企及的数据穿透力，更以实时性、可解释性重塑了财政的透明度标准。随着图智能与区块链、量子计算等前沿技术的深度融合，一个杜绝暗箱操作、全程阳光化的公共治理新时代正在到来。未来，该技术框架可扩展至政府采购、社会保障等更多领域，为全球反腐败斗争提供中国技术方案。当然，还有一个最终警告，技术可照亮黑暗，但也可能引发反噬——真正的战场在服务器之外。

与恶龙缠斗过久，自身亦成为恶龙；

凝视深渊过久，深渊将回以凝视。

Wer mit Ungeheuern kämpft, mag zusehn, dass er nicht dabei zum Ungeheuer wird.

Und wenn du lange in einen Abgrund blickst, blickt der Abgrund auch in dich hinein.

—— 尼采

· END ·

附：马斯克政府效率部团队（DOGE）情况：

白宫官网发布组建“政府效率部”的声明

美国国防部

当地时间2月7日，美国总统特朗普表示，已指示马斯克领导的政府效率部团队审查美国国防部的支出。

美国教育部

美国《华盛顿邮报》2月6日援引两名知情人士的消息称，马斯克领导的政府效率部团队已在使用人工智能（AI）软件，对美国教育部敏感数据进行梳理，以调查该部门开支情况。

美国联邦航空管理局

近期，美国发生数起民航事故。当地时间2月5日，马斯克在社交媒体上发文称，在特朗普总统的支持下，他领导的政府效率部团队将对空中交通管制系统进行紧急安全升级。他还提到，几天前，美国联邦航空管理局（FAA）的安全通知系统出现了数小时的故障。

美国国际开发署

 2月3日，特朗普政府关闭美国国际开发署，禁止该署工作人员进入位于华盛顿特区市中心的总部。马斯克3日称，国际开发署“没有改善的希望”。

美国有线电视新闻网2日报道，因禁止几名政府效率部官员进入国际开发署位于首都华盛顿的总部获取机密信息，国际开发署两名官员遭停职。政府效率部官员最终进入数个区域，包括安保办公室和执行秘书处办公室，这些地方可以接触到机密文件和国际开发署工作人员的个人信息。

美国财政部

当地时间2月4日晚，美国财政部官员表示，马斯克率领的政府效率部团队已向美财政部详细说明，称该团队对财政部的敏感支付系统数据拥有“只读”访问权限。这是美国财政部首次实质性地解释政府效率部工作人员在财政服务局运营中所扮演的角色。次日，美国财政部长斯科特·贝森特表示，美国财政部的支付系统不会受到马斯克领导的政府效率部的影响。贝森特表示，对政府支出的任何更改都将由其他机构进行。

据悉，美国财政部的支付系统通常只有少数职业官员可以访问，但马斯克的政府效率部团队官员自2024年美国总统大选后就一直要求访问该系统。美国多个政府雇员工会于3日晚间起诉美国财政部称，财政部长斯科特·贝森特将财政部支付系统数据的访问权交给马斯克或政府效率部的其他成员是违法的。

其他 此前，就在特朗普宣誓就职的第二天，马斯克于1月21日在社交平台上表示，由他领导的政府效率部“已经删除了”首席多元化官员执行委员会（CDOEC）的网站。该委员会由此成为政府效率部成立后第一个被“砍掉”的部门。

据悉，被裁撤的CDOEC委员会隶属于美国联邦人事管理局 (OPM) 。根据其网站，该委员会的职能是推动政府内各部门的多元化、公平、共融与可及战略计划 (DEIA)。

（文/ Emma、Fangyuan）