多模型数据库的应用 金融

和分布式架构。多模型数据库的出现可以认为是将关系型数据库和NoSQL数据库的优点集中起来，以应对不同的数据需求。它能够同时存储和管理多种数据模型，使得开发人员可以根具体的应用场景选择适合的数据模型。在多模型数据库是一种在统一、综合的平台下同时支持多种不同的数据模型的数据库，数据模型可包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型，键值模型，图模型），多模型数据库拥有一种或多种查询语言。传统的多模型数据库中，每个数据模型都有其专门的存储引擎和查询语言。例如，在支持文档模型的多模型数据库中，可以通过类似于MongoDB的查询语言来执行文档检索和更新操作。而在支持键值模型的数据库中，可以使用类似于Redis的命令来进行键值对的操作。多模型数据库的优势在于它能够灵活地适应不同的数据需求。由于不同的数据模型适用于不同的场景，开发人员可以根据具体的需求选择适合的数据模型，而无需通过整合不同的数据库来解决多样化的数据问题。这样可以极大地简化开发和维护过程，并提高系统的灵活性和性能。此外，多模型数据库还可以提供更好的数据一致性和可靠性。通过统一的平台和多种数据模型的支持，可以更方便地进行数据的

应用需求选择最合适的数据模型进行数据存储和查询。多模数据库的主要优势包括：灵活性：开发者可以根据不同的数据特性和访问模式选择最合适的数据模型。简化开发：开发者不需要为了适应不同数据模型而学习多种数据库完整性。易于扩展：随着应用需求的增长，多模数据库可以方便地扩展新的数据模型和功能。多模数据库适用于需要处理多种数据类型和结构的复杂应用场景，例如电子商务、社交网络、物联网（IoT）等。多模数据库（Multi-ModelDatabase）是一种可以存储和管理多种数据模型的数据库系统。这种数据库能够同时支持关系型数据、文档型数据、键值对数据、图形数据等多种数据类型，使得开发者可以根据技术，可以在一个系统中完成所有类型的数据操作。性能优化：多模数据库通常针对不同类型的数据提供优化的存储和查询机制，提高整体性能。数据一致性：在单一系统中管理多种数据模型，可以更容易地维护数据的一致性和

系统中进行改造升级。星环科技深耕金融科技领域多年，有着完善的产品、解决方案和丰富的落地经验，为金融领域数据管理分析提供多模型大数据平台、分布式olap数据库、人工智能平台、知识图谱平台、数据安全与流通平台数据库作为金融系统的核心基础设施，历经数十年发展，为金融行业经营战略转型升级提供了有力的技术支撑。在国家和行业政策指导下,金融机构积极探索我国数据库在实际业务中的创新应用并已经开始规模化在核心人工智能基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。经过多年自主研发，已形成大数据与云基础平台（tdh&tdc）、分布式关系型数据库（argodb&kundb）、数据开发与智能分析工具（tds&sophon）、知识平台与领域大模型（tkh&无涯）的软件产品矩阵。、金融大模型等专业产品，助力金融客户实现国产化信创替代、数字化转型、智慧金融与数据安全流通。解决了金融领域数据存储成本高、数据整合困难、数据处理性能不足、分析拓展能力差、应用模型难以共享等问题。目前公司已有累计超300家金融行业客户，覆盖银行、券商、保险等多个细分领域。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技持续为金融行业筑牢数字底座，助力金融科技不断发展。星环科技致力于打造企业级大数据和

金融大模型的应用一、风险管理信用评估：金融大模型能够整合多源数据，包括传统的信贷记录、财务报表数据，以及新兴的互联网行为数据、社交媒体数据等。通过对海量数据的深度挖掘和分析，模型可以更精准地评估客户准确性和前瞻性，有效降低了信用风险。市场风险预测：利用金融大模型对宏观经济数据、金融市场指标、行业动态等进行实时监测和分析，能够提前预测市场风险的变化趋势。模型可以通过对历史数据和实时数据的学习，捕捉到投资方案制定：金融大模型根据客户的风险偏好、投资目标、财务状况等个性化信息，结合市场行情和投资策略，为客户量身定制投资方案。它可以快速分析海量的投资产品数据，包括股票、基金、债券、理财产品等，筛选，主动推荐相关的金融产品和服务，提升客户体验和服务效率。客户流失预测：通过分析客户的交易行为、消费习惯、投诉记录等数据，金融大模型可以预测客户是否有流失的风险。当模型预测到某客户可能流失时，金融机构可以采取针对性的措施进行挽留，如提供专属优惠、个性化服务、定制化产品等。四、反欺诈交易欺诈检测：在金融交易过程中，金融大模型可以实时监测交易数据，分析交易行为的异常特征，及时发现潜在的欺诈交易。它可

模型支撑，引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库，ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型《ExploitingtheEvolvingDatabaseManagementSystemTrendsinChina》中，星环科技多模型联合分析用例还曾作为案例被引用。报告指出，中国独特的商业环境和自主可控的技术需求推动了中国数据库的快速发展，Gartner以星环科技多模数据库的多模能力为例介绍了数据库融合价值和趋势(关系型数据和非关系型数据联合分析)。企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂(运维复杂;运维成本高;跨平台开发成本高;容易形成数据孤岛;数据流转复杂，一致性难以保障;数据存储冗余;计算/存储资源之间存在竞争)等困难，因此需要多，能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力，满足更多复杂业务需求。在Gartner发布的

户的问题。金融风控分析：通过对客户历史交易记录等数据进行向量化，并存储、索引和比对，可以实现客户风险预测和投资建议等应用。向量数据库可以应用在多种场景中，它的应用能力正在不断拓展和加强。星环科技向量向量数据库的应用场景非常广泛，其中一些典型的场景包括以下几个方面：图像搜索和识别：通过对图像中的特征向量进行存储和索引，可以实现高效的图像搜索和识别。这个应用场景在电商、游戏和社交媒体等领域都非常数据库-TranswarpHippoTranswarpHippo是一款企业级云原生分布式向量数据库，支持存储，索引以及管理海量的向量式数据集，能够高效的解决向量相似度检索以及高密度向量聚类等问题加速，可以充分发挥并行检索能力；同时支持多类索引，满足不同业务场景;支持检索速度和内存使用的特定优化，支持寄存器级算法优化。多模型联合分析：基于多模型统一技术架构，向量数据与关系型数据、图数据、时序数据普遍。智能语音识别：通过将语音信号转化为向量形式，并与预计特征向量库进行比对，从而实现智能的语音识别。智能家居、智能客服和智能语音助手等场景中应用广泛。推荐系统：通过对用户行为或者产品特征进行

金融大模型，也被称为金融机器学习模型或金融人工智能模型，利用大数据和机器学习技术进行金领域的预测、风险管理和决策支持等任务的模型。随着金融行业的数字化和数据爆炸式增长，金融大模型的应用越来越广泛。金融大模型的应用主要包括以下几个方面：风险管理：金融大模型可以通过分析历史数据和实时数据，对金融市场中的风险进行预测和识别。比如，通过对过去的金融危机事件进行分析，可以利用模型预测未来金融危机的可能性，帮助金融机构制定相应的风险管理策略。另外，金融大模型还可以在交易中实时监测市场风险，并及时发出风险警报。投资决策：金融大模型可以通过对历史数据和市场数据的分析，生成投资决策建议。模型可以识别出市场的组合。金融产品创新：金融大模型可以利用大量的数据进行金融产品的创新和优化。模型可以通过对市场需求和客户行为的分析，提供创新的金融产品设计。比如，利用深度学习模型和自然语言处理技术，可以对客户的文本数据进行情感分析，帮助金融机构设计出满足客户需求的个性化产品。反欺诈和合规风控：金融大模型可以通过对大量的历史交易数据进行分析，识别出潜在的欺诈行为和违规交易。模型可以建立起交易模式的基准，实时监测和识别

近日，在2024可信数据库发展大会“金融行业数据库应用创新分论坛”上，数据库应用创新实验室宣布成立“金融行业工作组”。星环科技凭借多年在金融领域的深耕当选为金融行业工作组副组长单位，技术创新能力与产品、解决方案和丰富的落地经验，为金融领域数据管理分析提供多模型大数据平台、分布式OLAP数据库、人工智能平台、知识图谱平台、数据安全与流通平台、金融大模型等专业产品，助力金融客户实现国产化信创替代行业地位再次得到认可。数据库作为金融系统的核心基础设施，历经数十年发展，为金融行业经营战略转型升级提供了有力的技术支撑。在国家和行业政策指导下,金融机构积极探索我国数据库在实际业务中的创新应用并已经开始（TKH&无涯）的软件产品矩阵。星环科技作为数据库应用创新实验室“金融行业工作组”副组长单位，未来将与其他成员紧密协作，持续加强技术创新，共同探索数字技术在金融行业的创新应用路径，助力金融行业数据库应用创新发展，以金融科技力量持续推动金融行业数智化转型。、数字化转型、智慧金融与数据安全流通。解决了金融领域数据存储成本高、数据整合困难、数据处理性能不足、分析拓展能力差、应用模型难以共享等问题。目前公司已有累计超300家金融行业客户，覆盖银行、券商、保险等

复杂的数据关系分析，帮助机构发现潜在的关联和规律，从而提供更准确的分析结果和预测模型。金融图数据库是一适用于金融行业的高效数据处理和分析工具。它帮助金融机构更好地管理和利用庞大的数据资源，提高数据的金融图数据库是一种专门用于处理金融数据的数据库，使用一种被称为图的数据结构来存储和处理数据。与传统的关系型数据库相比，图数据库的主要优势在于其能够高效地处理复杂的数据关系和查询。金融行业具有庞大的数据量和复杂的数据关系，包括客户关系、交易流程、市场等。传统的关系型数据库在处理此类数据时可能会面临性能和效率上的挑战。而金融图数据库正是为了解决这些问题而设计的。金融图数据库的特点：强大的查询能力：由于金融数据之间存在复杂的关系，传统的查询方式可能效率低下。而图数据库可以利用图的结构来表示和优化数据之间的关系，使得查询变得更加高效。例如，可以通过遍历图中的节点和边来查找特定关系的数据，而无需进行多重联接和复杂的查询语句。灵活性和可扩展性：金融行业的数据往往存在频繁的变动和更新，传统的关系型数据库可能需要进行大量的表结构修改和数据迁移。而图数据库可以更加灵活地处理数据模式的变动，无需修改表结构

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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、...

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...

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...

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...