在反欺诈场景中，常用的图神经网络（GNN）主要用于分析（ ）。A. 单个客户的时序数据B. 客户间的关联关系（如团伙欺诈）C. 客户的文本评论D. 图像验证码识别

考查要点：本题主要考查对图神经网络（GNN）应用场景的理解，特别是其在反欺诈领域的具体应用方向。

解题核心思路：
图神经网络的核心优势在于处理图结构数据，即能够捕捉数据之间的关联关系。反欺诈场景中，欺诈行为往往呈现团伙作案的特点（如多个账户关联、异常交易网络等），而GNN通过分析这些关联关系，能够有效识别潜在风险。

破题关键点：

• 明确GNN的核心功能是处理节点间的关联性，而非单一特征或序列数据。
• 结合反欺诈场景中常见的团伙欺诈问题，判断选项中与关联关系相关的描述。

选项分析

A. 单个客户的时序数据
时序数据通常通过循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）处理，而GNN更关注数据间的拓扑关系，而非时间序列特征。因此此选项不符合GNN的核心应用方向。

B. 客户间的关联关系（如团伙欺诈）
反欺诈中，团伙欺诈往往表现为多个客户（如账户、设备）之间的复杂关联（如共同交易、资金流动）。GNN通过构建客户关系图，能够识别异常的关联模式（如环形转账、集中提现等），是其典型应用场景。

C. 客户的文本评论
文本数据的处理通常依赖自然语言处理模型（如BERT、LSTM），而非图结构分析。此选项与GNN的关联性较弱。

D. 图像验证码识别
图像处理属于计算机视觉领域，常用卷积神经网络（CNN）完成，与图结构无关。