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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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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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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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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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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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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什么是分布式时空数据库?
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。

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数据安全实践案例
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...

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国产数据库有哪些?
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...

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数据中台建设
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...

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数据中台推荐供应商
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图计算平台代表厂商
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...

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企业级AI能力运营平台
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...

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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...