银行图数据库建设方案

银行业应用图数据库的主要目的是进行风险管理和合规性监管。由于金融行业的复杂性，数据往往分散在不同的系统和应用程序中，增加了数据整合和分析的难度。图数据库可以通过构建图形数据模型并利用强大的图算法提供更准确的数据分析和综合视图。具体来说，在银行行业中，图数据库可以用于以下几个领域：客户360视图：通过整合客户的交易、账户、借记卡、贷款等多个数据源，建立客户的360度视图，识别潜在的机会，降低风险法规的状态。资产和负债管理：通过建立银行的资产负债表的图形模型，帮助银行更好地管理其资产和负债，更好地进行务增长而不增加风险。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链”关键词图谱。此前更是通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评。同时在全球著名咨询机构Gartner近日发布的《图数据库管理系统市场指南》中，星环科技也被列为图数据库管理系统全球代表

洞察效率。某银行采用星环科技的分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台Sophon，替代开源的图数据库，构建关联关系图谱和小微事件图谱等，应用于资金断点分析、异常图模式探索、异常交易识别、交易轨迹图数据库原理虽然高深莫测，但是其应用场景却日渐丰富，应用效果出奇得好，不管是新冠疫情溯源、案件侦破、监管机构风险防范、医疗服务中病情诊断等等。那么谁会先在图数据库应用中获益呢?毫无疑问是能创造高价模型等场景，落地业务创新，享受到国产图数据库发展第一波红利。图数据库和知识图谱平台将成为企业必不可少的新型数据基础设施。借助星环分布式图数据库StellarDB+知识图谱平台SophonKG，该值的金融机构。随着金融领域数据挖掘分析的日益深化，银行对于利用海量结构化或非结构化数据，构建全行级的特定场景知识图谱需求日益旺盛，赋能业务，帮助业务人员构建深度关系拓扑，并借助图分析和图算法，提升业务证券公司打造了全新的一站式国产化企业图谱，满足了企业级的系统建设需要，支撑集团客户画像、风险事件报告、科创板关联发现以及联机分析等创新应用场景，实现了分布式集群管理、统一的资源隔离与权限管理、计算性能的优化提升，以及丰富的可视化效果等。

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通

数字化转型中发挥着愈来愈重要的作用。目前，金融行业知识图谱应用正处于爆发期。在国内，利用企业自研的国产图数据库、知识图谱平台和知识挖掘应用经验，完全可以构建监管和金融行业的知识图谱方案，既能满足取得了出色的应用效果。金融行业图应用正从监管、大银行向中小银行渗透从2019年底开始，图数据库等开始在国内的监管机构、各大交易所、大型银行等开始应用。这些机构纷纷选择国产自主研发的企业级分布式图数据库和知识图谱平台，构建知识图谱应用。与此同时，国产的图数据库、知识图谱平台以及知识挖掘应用技术与产品不断涌现，知识图谱全栈整体解决方案逐渐完善。到了2021年，图技术商业化的步伐不断加快，在监管、金融行业的用户金融风险监管、精准营销、投资分析交易等核心应用场景的需求，又能满足自主可控与安全的要求。作为国内大数据与人工智能基础软件的领头羊，星环科技利用自研的具有自主知识产权分布式图数据库。金融机构在知识图谱应用中的主要投入除了图数据源以外，主要包括图数据库、知识图谱建模平台选购，以及知识图谱应用构建等。由于图数据库+知识图谱PaaS+图挖掘应用等技术成熟度不高，导致知识图谱商业化落地很难实现

图数据库设计方案在当今数据爆炸的时代，传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时逐渐显现出局限性。图数据库作为一种专门为处理高度互联数据而设计的数据库类型，正越来越受到关注。本文将探讨图数据库的基本设计原理和方案要点。图数据库的基本概念图数据库的核心在于以图论为基础，将数据存储为节点和边的形式。节点代表实体或对象，边则代表实体之间的关系。这种存储方式与人类思维中事物相互关联的模式高度契合，使得图，使得无论数据关联多么复杂，查询性能都能保持相对稳定。设计要素分析设计一个高效的图数据库方案需要考虑几个关键要素。首先是数据模型的选择，常见的有点边模型和属性图模型。点边模型较为简单，而属性图模型允许预估也很重要。小型图和中大型图的设计策略可能有很大差异。对于可能快速增长的数据，应该提前规划扩展方案。不要忽视运维方面的考虑。图数据库的备份恢复、监控报警等运维设施应该在设计阶段就纳入考量，避免后期出现运维困境。数据库在处理社交网络、推荐系统、知识图谱等场景时具有天然优势。与传统关系型数据库相比，图数据库避免了复杂的表连接操作。在关系型数据库中，随着关联深度的增加，查询性能会急剧下降；而图数据库通过直接存储关系

资源管理和权限管理等。随着国产图数据库越来越成熟，大型银行已广泛布局国产图数据库。中信证券基于星环科技分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台Sophon知识图谱重构了企业图谱及相关应用，满足了图数据库具有处理大规模复杂关系数据的优势，因此在许多领域都有广泛的应用。下面介绍一个图数据库在金融行业的应用案例。案例背景中信证券股份有限公司于2021年启动国产图数据库项目。项目开展之前，中信证券数据操作、查询语言SQL、统一的数据计算引擎、统一的分布式存储管理系统及统一的资源管理框架，满足利用一个多模异构平台处理多种数据的需求。StellarDB图数据库构建在这个数据处理平台之上。其图，计算引擎能根据不同的存储引擎自动匹配高性能算法，无需用户手工干预，从而便捷地实现跨库关联，避免数据导入导出。在图数据库服务的顶层，还提供了丰富的接口，如Java、Python、RESTfulAPI等企业级的系统建设需要，实现了分布式集群管理，统一的资源隔离与权限管理，计算性能的优化提升，以及丰富的可视化效果等。解决方案基于星环科技StellarDB和Sophon重构了企业图谱及相关应用，该系

首选解决方案。关联数据的天然表达图数据库的核心优势在于它以自然的方式表示和存储关联数据。不同于传统关系型数据库使用表格和行列来组织数据，图数据库直接使用节点、边和属性来建模。节点代表实体（如人、地点或往往需要预先聚合数据或建立专门的数据仓库。而图数据库能够在毫秒级响应时间内执行复杂的图遍历和分析操作。这种实时能力在反欺诈、网络安全和实时推荐等场景中至关重要。例如，银行可以实时检测异常交易模式，电商。虽然传统数据库在事务处理和简单查询方面仍有优势，但在处理复杂关联数据时，图数据库提供了更优雅和有效的解决方案。随着数据互联程度的不断提高，图数据库的应用前景将更加广阔。图数据库相比传统数据库有哪些优势？在当今数据驱动的世界中，数据库技术不断演进以满足各种复杂的数据处理需求。图数据库作为一种新兴的数据库类型，在处理关联数据方面展现出显著优势，正逐渐成为许多应用场景的关系，而图数据库只需创建"朋友"边直接连接两个用户节点，查询时无需繁琐的表连接操作。这种直接表示关系的能力大大简化了数据模型设计。有效的关联查询性能当处理深度关联查询时，图数据库展现出惊人的性能优势

行为。商业银行的交易流水量庞大，传统关系型数据库方案无法有效的从海量交易数据中快速识别出套现异常行为。不同交易渠道之间的数据也存在孤岛，无法将多种交易渠道进行关联分析，导致套现行为难以侦测。筛选出信用卡，从而有效识别异常行为。图数据库更多应用场景金融领域：冒名贷款、银行零售知识图谱、银行对公知识图谱、资金流向分析、企业关联图谱、事件传递图谱、个人信贷反欺诈、反洗钱知识图谱等政企领域：物联网、智慧城市什么是图数据库？在计算机科学中，图数据库（GraphDatabase）是一种使用图结构进行语义查询的数据库，它使用点、边和属性来表示和存储数据。图数据库这项新兴技术，与传统关系型数据相比，图数据库在处理海量数据关联关系时具有非常高的性能优势，能够快速找到实体间的深度关联关系，并且数据模型非常灵活，可以轻松实现添加或删除顶点、边，扩充或者缩小图模型。此外，图数据库模型非常敏捷直观，降低数据挖掘和业务开发门槛，提供生产开发效率。图数据库典型应用场景有哪些？知识图谱:于图数据库而言，知识图谱是图数据库关联为紧密、应用范围广的应用场景。知识图谱对海量信息进行智能化处理，形成大规模的知识库并进而支撑

遍历关系的应用场景。行业应用场景金融领域是图数据库技术的重要应用阵地。图数据库公司为银行和金融机构提供解决方案，能够实时分析交易网络，识别潜在的欺诈模式或洗钱行为。通过将账户、交易、个人和设备等元素建模病史做出更精准的诊断和治疗方案。这类应用在罕见病研究和个性化医疗中尤为重要。零售电商行业同样受益于图数据库技术。通过分析用户行为、购买历史、产品属性和社交影响之间的多维关系，图数据库公司提供的推荐图数据库公司：连接数据的新范式在信息爆炸的时代，数据之间的关系往往比数据本身更有价值。图数据库公司正是专注于这一新兴领域的科技企业，它们通过创新的图数据库技术，帮助各行各业挖掘数据间隐藏的联系与模式，为商业决策、科学研究和社会治理提供全新视角。图数据库的基本原理图数据库与传统数据库的根本区别在于其数据组织方式。传统关系型数据库将信息存储在表格中，通过预定义的关系连接不同表格。而图数据库则直接以"节点"和"边"的形式存储数据，节点代表实体（如人、地点、事物），边则代表这些实体之间的关系。这种结构更贴近人类自然的思维方式，能够直观地展现复杂网络关系。图数据库公司开发的技术核心在于高效处理这些连接

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...