图数据库 金融风控
Transwarp StellarDB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+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容 openCypher,并具备2D/3D图展示能力,可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。
金融风控数智化转型解决方案Pierce依托星环科技大数据与人工智 能核心平台、资深业务专家与风控技术团队、泛行业2000+用户多源大数据案例的数据理解、以及泛金融行业应用 案例,结合自主研发的多元异构金融知识图谱,为金融行业客户提供端到端一站式数智化风控解决方案。
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金融风控,金融风控解决方案
源大数据案例的数据理解、以及泛金融行业应用案例,结合自主研发的多元异构金融知识图谱,为金融行业客户提供端到端一站式数智化风控解决方案。金融风控应用/案例集团风险事件图谱系统星环科技大数据与人工智能核心平台帮助金融机构融合多源风险数据,构建“企业-事件”二模网络,结合专家经验规则和业务策略,形成可解释、可追溯的集团关联企业全信贷生命周期数智化风控能力。小微企业风险图谱系统星环科技大数据与人工智能核心各类风险的挑战,确保金融机构稳健、可持续地发展。星环金融风控解决方案星环科技金融风控数智化转型解决方案Pierce依托星环科技大数据与人工智能核心平台、资深业务专家与风控技术团队、泛行业2000+用户多信用风险,实时监测中小企业风险动态,支持智能化风控和业务决策。资金交易智能分析系统星环科技大数据与人工智能核心平台帮助金融机构基于内外部交易数据,构建“资金交易-账户-客户”异构图谱,结合资金流向监控和交易风险预警专家规则体系,应用人工智能技术对异常交易模式进行识别、挖掘和监控。金融风控是指金融机构在进行各类业务活动时,为了规避风险而采取的一系列措施和手段。它涉及多个方面的内容,包括风险评估、风险监控、风险预警、风险控制等等。不论是银行、证券公司、保险公司还是其他金融


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国内图数据库排名
国内图数据库排名图数据库作为专门处理高度关联数据的数据库类型,近年来在国内市场发展迅速。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用场景的爆发式增长,图数据库技术得到了前所未有的关注。国内图数据库发展概况;而改造型图数据库则通常是在关系型或文档型数据库基础上添加图处理功能。从应用领域来看,国内图数据库已经在金融反欺诈、社交网络分析、物联网设备管理、企业知识图谱等多个场景落地。特别是在金融行业,图数据库中国图数据库市场起步相对较晚,但发展势头强劲。从技术路线来看,国内图数据库产品主要分为原生图数据库和基于其他数据库改造的图数据库两大类。原生图数据库专为图数据模型设计,在处理复杂关联查询时性能优势明显能够有效识别复杂的欺诈网络,成为风险控制的重要工具。在电商领域,图数据库也被广泛应用于推荐系统和用户行为分析。图数据库评估维度评估图数据库的性能和适用性,需要从多个角度进行考量。查询性能是较直接的指标,包括遍历深度、并发查询处理能力和响应时间等。优秀的图数据库应该能够在毫秒级别完成多度关系的查询。系统可扩展性同样重要。随着数据量增长,图数据库需要支持水平扩展,能够通过增加节点来提高整体处理能力

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知识图谱在金融风控行业应用
知识图谱在金融风控行业应用可以起到以下作用:提高金融风险预警能力:通过构建金融风险知识图谱模型,将金融风险信息关联起来,通过数据挖掘技术实现对金融风险的预测和预警优化风控模型:知识图谱能够将金融产品、客户、行业等信息之间的关系建立起来,有利于对客户信用状况、客户行为、市场变化等进行快速判断和评估,从而优化风控模型。改善客户体验:熟练掌握金融产品的知识对于客户的体验很重要。金融知图谱可以将金融产品,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、相关政策、金融术语等关键信息整合在一起,方便客户快速获取金融知识,提高客户对金融产品的了解程度和使用体验。提升金融机构业绩:借助知识图谱能够开展智能客户推荐、精准营销等活动,进一步提升金融机构业绩。加强对金融诈骗的监控:知识图谱能够将金犯罪人员、银行卡恶意使用、虚假交易等行为关联起来,实现对金融诈骗的监控与防范。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖

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金融风控联合解决方案
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场景的智能风控体系。基于TDH构建信用风险预警监控管理系统(CRO)CRO系统采用智能风控架构,引入大数据、自然语言处理、知识图谱等一系列技术,搭建TB级以上的海量数据仓库,支持预警地图、客户预警、行业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。”基于效能。而在这一过程中,风险防范仍是重中之重。星环科技将与中国银行上海分行持续探索和完善智能风险防控体系,以自主研发的核心技术及产品驱动更多金融风控应用落地,推动金融生态良性发展。

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主流图数据库 信创
、金融风控、知识图谱等领域展现出独特优势。图数据库的核心特点图数据库的显著特征是其原生图存储与处理能力。它将数据间的关系提高为与数据实体同等重要的地位,而非像传统数据库那样将关系作为查询时的临时千亿级顶点和边的存储与毫秒级查询响应,同时具备水平扩展能力以应对增长需求。分布式架构、智能索引、查询优化器等技术成为关键。典型应用场景在金融领域,图数据库广泛应用于反欺诈与风控系统。通过构建客户、账户完善的多租户隔离、细粒度访问控制、数据加密等能力,特别是在处理敏感关系数据时,如金融交易网络或政府关系图谱。审计日志与溯源功能也必不可少。性能与规模方面,信创项目往往涉及海量数据。优秀的图数据库应能支持疫情防控中的接触者追踪、政策影响模拟等场景。在信创战略推动下,国产图数据库正迎来黄金发展期。通过持续的技术创新与生态建设,有望在关键行业逐步实现对国外产品的替代,为国家数字经济安全发展提供坚实支撑。主流图数据库信创图数据库作为数据库领域的重要分支,近年来在信创产业中扮演着越来越关键的角色。与传统的关系型数据库不同,图数据库以节点、边和属性为基础存储单元,专门为处理高度互联数据而设计,在社交网络

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搭建分布式图数据库
搭建分布式图数据库:架构设计与技术挑战图数据库作为处理复杂关系数据的利器,在社交网络、知识图谱、金融风控等领域展现出独特价值。随着数据规模的指数级增长,单机图数据库已无法满足海量数据处理需求,分布式,在性能与一致性间权衡。三、典型应用场景与实践在社交网络分析中,分布式图数据库可快速处理数十亿级别的用户关系,支持实时推荐和社区发现。金融风控领域,它能快速识别复杂资金网络中的异常模式。知识图谱构建图数据库应运而生。一、分布式图数据库架构设计分布式图数据库采用分布式存储引擎,将图数据分片存储在多个节点上。常见的存储方式包括基于边的切分和基于点的切分,前者将关联边存储在相同节点,后者则将点的邻接中,分布式架构支持大规模实体关系的存储与推理。分布式图数据库正朝着智能化、云原生化方向发展。未来,与机器学习框架的深度集成将进一步提升其处理能力和易用性,为各行业的海量关系数据处理提供强大支撑。负载均衡和查询效率间取得平衡。一致性哈希、基于图划分算法等方法可优化数据分布。查询优化面临跨节点通信开销,需采用查询下推、批量处理等技术减少网络传输。分布式事务处理则依赖时间戳排序、多版本并发控制等机制

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图数据库算法有哪些
图数据库算法有哪些图数据库作为专门用于处理关系数据的数据库类型,凭借其独特的存储和查询方式,在社交网络、推荐系统、金融风控等领域展现出强大优势。图数据库的核心价值很大程度上依赖于其所支持的各种算法,这些算法能够揭示数据中隐藏的关系和模式。本文将介绍图数据库中常见的几类算法及其应用场景。路径查找算法路径查找类算法是图数据库中基础且重要的算法类型。短路径算法可以找出两点之间成本较低的路线,广泛应用一个图转换为另一个图所需的最少操作次数来衡量图之间的差异,在化学信息学和模式识别中有重要应用。图嵌入与机器学习算法随着人工智能的发展,图数据库也开始整合更多机器学习相关算法。图嵌入算法将图数据转换为低维向量表示,保留了图的结构特性,为后续机器学习任务提供了便利。图神经网络算法直接将神经网络应用于图结构数据,能够同时学习节点特征和拓扑结构,在分子性质预测和社交网络分析中表现出色。结语图数据库算法的丰富性使其能够应对各种复杂的网络分析需求。从基础的路径查找到图机器学习,这些算法帮助我们理解和利用数据中隐藏的关系。随着技术的发展,图数据库算法将继续演进,为更多领域提供强大的分析能力。选择适合的算法需要考虑具体业务场景、数据规模以及性能要求,合理运用这些算法能够释放图数据的价值。
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图数据库有哪些特点?
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。...

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分布式隐私计算平台
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...

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金融、医疗知识图谱平台
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...

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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
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...

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常见的图数据库应用场景有哪些?
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...

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国产化替代升级实践
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...

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银行图数据库应用场景有哪些?
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...

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什么是时空数据库?
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。

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...

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数据要素安全流通服务
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...