图数据库在银行的信用

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”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-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

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

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。

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，图数据库在智能投研知识图谱，赋能投资研究场景应用。金融领域在金融领域，图数据库通过利用多维交叉关联信息可以深度刻画交易行为，可以有效识别规模化、隐蔽性的欺诈网络，结合机器学习、聚类分析、风险传播等相关算法，可以行为。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，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域应用，并且在某地电信关系图谱场景实现了万亿边规模的存储和稳定运行，真正意义上将万亿级图数据库能力应用落地。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

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。在金融领域，图数据库通过利用多维交叉关联信息可以深度刻画交易行为，可以有效识别规模化、隐蔽性的欺诈网络，结合机器学习、聚类分析、风险传播等相关算法，可以实时计算用户的风险评分，在风险行为发生前预先识别，有效帮助金融机构提升效率、降低风险。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的分布式图数据库，兼容数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域应用，并且在某地电信关系图谱场景实现了万亿边规模的存储和稳定运行，真正意义上将万亿级图数据库能力应用落地。此外，中国StellarDB在金融领域信用卡反欺诈场景中的应用。基于行内信用卡相关数据对点和边进行定义，包括用户、商户、账户、银行卡、公司、地址等实体，并将这些实体以其关联关系定义为边，构建图数据蓝图。从而可以快速、便捷的

数据存储于宽表数据库Hyperbase中，依托强大的SQL支持能力，实现海量数据的高速检索。同时，多维度自动编制客户关联图谱，精准排查隐形关系，实现预警信息“一点触发、公私联动、全面响应。”基于StellarDB和Sophon构建智能反洗钱平台中国银行上海分行携手星环科技依托大数据和人工智能技术倾力打造新一代智能反洗钱平台。根据海量历史案例库构建有监督和无监督的机器学习算法模型，结合专家经验智能计算洗钱风险概率评分，快速监测识别洗钱交易行为，为甄别人员判断决策提供可靠依据。此外，该平台利用星环知识图谱平台Sophon和图数据库StellarDB，以交易实体为点，资金流为边，账户和个人信息为属性随着银行信用风险不断累积并加快暴露，风险类型呈现多元化特征，资产质量形式日益严峻；同时数字化、线上化、智能化的新时代银行经营模式也为商业银行反洗钱工作带来巨大挑战。对此，星环科技与中国银行上海分行发布金融风控联合解决方案，利用大数据技术及人工智能技术，结合内外部数据，通过对客户、账户和渠道的综合分析，进行客户资金流监控、优化信用风险评价体系、识别潜在违规客户，构建覆盖智能反洗钱、信用风险预警等

。同样，在信用卡欺诈检测中，通过分析持卡人、商户、地理位置等实体间的关联，可以识别出异常的消费行为模式。信贷评估也可以从图数据库中获益。通过分析借款人的社交关系、商业往来等间接信息，补充传统信用评分的不足，更全面地评估借款人的信用风险。知识图谱构建知识图谱作为结构化的语义网络，本质上就是一个大型的图数据结构。图数据库为知识图谱的存储和查询提供了天然的支持。在构建行业知识库、企业知识管理系统时，图数据库图数据库的应用场景在数据爆炸式增长的时代，传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时逐渐显露出局限性。图数据库作为一种专门为处理关系数据设计的数据库类型，凭借其独特的存储和查询方式，正在越来越多的领域展现出价值。社交网络分析社交网络是图数据库典型的应用场景之一。在社交平台中，用户之间形成复杂的关注、好友、互动关系，这些关系天然适合用图结构表示。图数据库能够高效存储用户节点和关系边，并快速查询"朋友的能够有效地表示概念、实体及其间丰富的关系。在智能问答系统中，图数据库支持对知识的高效检索和推理。通过关系路径查询，系统能够回答需要多步推理的复杂问题。在推荐系统中，基于知识图谱的推荐能够利用物品间的

一种高度复杂的数据类型，包括各种节点、边和属性等信息。在传统的关系型数据库中，节点间的关系具有强制性，需要在数据库设计时就明确规定，而这种数据结构往往不能灵活适应各种场景。相比之下，图数据库采用图形方式存储数据，能够更好地表达和处理各种数据之间的关系，提供了更加灵活和自由的数据结构。储存在图数据库中的数据易于查询和分析：图数据库与其他数据库相比，有着更强大的查询和分析功能。在图数据库中，数据节点和边都可以被视为一个分离的实体，并可以在单独的查询中进行搜索和分析。图数据库中的查询如遍历、搜索等操作可以轻松完成复杂的数据分析工作。图数据库具有极高的扩展性和灵活性：除了兼容传统的数据源之外，图数据库还支持将数据源直接转化为图，以及在图中进行数据分析，这种方式能够更好的利用数据源。此外，图数据库所具有的分片存储功能，使得数据操作被分散到不同的节点，提高了数据的可扩展性和灵活性。图数据库应用是一个节点，这些节点之间的连接关系可以用图形模型表示，并通过图数据库进行存储和分析。图数据库可以帮助物联网应用中的数据管理和操作，例如，快速检索设备的位置、等信息。金融领域：在金融领域中，图数据库

关联分析，快速识别欺诈行为、信用风险等，为金融机构的风险管理提供有力支持。政务领域：在政务数据治理、行政审批流程优化、公共安全管理等方面，信创图数据库可以将各类政务数据以图的形式进行整合和分析，帮助信创，即信息技术应用创新产业，旨在实现信息技术领域的自主可控和安全可靠。信创图数据库就是在这一背景下，基于国产自主研发的技术和架构，专门用于存储和处理图数据的数据库系统。它以图结构来组织和表示数据安全要求极高的行业需求。高效处理复杂关系：针对图数据的特点，优化了存储结构和查询算法，能够高效地处理大规模的复杂关系数据，快速完成图遍历、路径查找、关系推理等操作，相比传统的关系型数据库，在处理此类。智能制造领域：在供应链管理、生产流程优化、质量追溯等方面，信创图数据库能够帮助企业更好地管理和分析复杂的生产制造数据，提高生产效率和产品质量。，由节点和边组成，节点代表实体，边代表实体之间的关系，非常适合处理复杂的关系型数据和网络结构数据。技术特点自主可控：信创图数据库的核心技术和关键组件均由国内团队自主研发，摆脱了对国外技术的依赖，从底层

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；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；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...