大数据在银行中的应用

了基础支持。分布式存储技术的应用：银行大数据平台广泛采用分布式存储技术。这些技术能够将数据分散存储在多个节点上，实现数据的高可用性和可扩展性。通过将数据块存储在多个节点上，并进行数据块的冗余备份，确保。例如，在精准营销场景中，银行大数据平台利用机器学习算法对客户的消费行为数据进行分析，自动构建客户画像，预测客户的潜在需求，并为客户提供个性化的营销推荐。这种自动化的数据处理方式不仅提高了数据处理的效率，还提升了数据处理的准确性和可靠性。数据处理的实时性与准确性：在银行的业务运营中，数据处理的实时性和准确性至关重要。银行大数据平台通过优化数据处理流程、采用高性能的计算引擎和实时数据处理技术，确保了业务的咨询量较高，从而加强该业务的宣传和培训，提高客户满意度。4.3运营优化银行大数据平台在运营优化方面具有显著的应用价值，通过数据分析和流程优化，能够提高银行的运营效率、降低成本、提升客户体验实时监控和数据分析及时发现潜在风险，确保业务合规性。1.2重要性银行大数据平台在提升银行的运营效率、风险管理能力、客户服务水平和创新能力等方面具有重要意义。提升客户洞察力：通过对客户交易记录、行为数据

银行大数据平台是银行利用大数据技术构建的，用于整合、存储、处理和分析海量金融数据的综合性系统，旨在提升银行的业务效率、风险管理能力、客户服务水平以及创新能力。应用场景与价值体现客户营销与服务优化服务效率；利用大数据预测客户的资金需求和业务高峰时段，提前做好资金准备和系统资源调配，确保业务的平稳运行；同时，通过对业务流程数据的挖掘，发现流程中的瓶颈环节，进行流程再造和优化，降低运营成本，提高整体运营效率。金融创新驱动：基于大数据平台挖掘出的客户需求和市场趋势，银行可以创新金融产品和服务模式。例如，开发基于大数据的消费金融产品，根据客户的消费数据和信用状况，提供即时的小额消费贷款；探索智能投顾：通过大数据分析客户的交易行为、浏览记录、社交关系等多维度数据，深入了解客户需求和偏好，实现精准营销。例如，银行可以根据客户的消费习惯和资产状况，向其推荐个性化的金融产品，如信用卡升级、理财产品推荐等，提高营销活动的响应率和成功率；同时，利用数据分析结果优化客户服务流程，例如通过分析客户咨询热点问题和投诉原因，提前优化服务策略，提高客户满意度和忠诚度。风险管理强化：在信用风险管理方面，整合客户的各类

【大数据在银行领域的应用】【演讲主题】大数据驱动智慧银行建设【演讲内容】江苏银行信息科技部总经理助理林凌向我们分享了江苏银行这些年来的大数据应用与实践。演讲内容主要包括以下五个方面：一、先发优势江苏银行基础的大数据平台，它强调并不是有一个技术平台，而是强调行内行外各类数据进行有效整合，整合数据之上会做一些主题的甄别，也会做客户标签，指标层，为今后大数据应用打下坚实基础，所以这个品牌是融创智库对公营销产品起的名字，希望通过筋斗云产品加持，让对公业务实现一日千里发展。在大数据以及人工智能领域我们江苏银行在不停实践，在一些国家工作组里面，也指定江苏银行作为牵头银行，在银监会银行业金融科技研究和委员会里每年都举办风险类科技成果评估，我们连续四年获得二类成果奖，这是我们在大数据和人工智能不断实践，所获得的一些荣誉。下面是我想介绍一下具体的智慧银行相关研究成果。主要智慧风控、智慧营销、智慧管理三个识别这个设备是不是一个被人为操控的设备。这个人是不是一个有欺诈风险的人，通过这样大数据的识别我们让贷前风险得到有效控制。第二，贷中强调是审批模型。审批模型是各个银行业传统，比如说评分卡，除了利用评分卡

数字化建设的发展、完善，福建华通银行建立了基于星环科技大数据基础平台TDH的大数据中心，建立了诸多大数据应用，为银行业务发展提供数据支持。在数据大集中带来巨大优势的同时，也使风险大集中，如何应对和有效化解数据集中带来的风险？如何保证数据在各种灾难情况下的安全？如何保障业务连续性、维护银行声誉呢？星环科技基于自身的大数据平台数据备份恢复软件TOP-BAK，为福建华通银行搭建了大数据平台的灾备集群，保障系统金融是经济的核心，银行是国民经济的命脉。数据不丢失、业务不中断，是商业银行开展业务的两条红线，因此银行信息系统的灾备能力必须要满足业务连续性保障需求，达到灾难恢复等级要求和容灾建设的目标。随着在遭遇自然灾害、设备故障、人为灾难等突发性事件时，可以通过灾难恢复或应急切换，支撑系统正常运行，保障业务连续性。

大数据在审计中的应用主要体现在以下几个方面：采集和存储数据：审计部门可以使用大数据技术获取和存储大量的数据，包括以往的审计数据、财务报表、市场数据、社交媒体数据等。这些数据可用于分析、比较和识别风险。数据分析和挖掘：大数据技术可以帮助审计人员更深入、更全面地理解企业的业务运营和财务状况，并从中发现异常和风险。通过使用数据挖掘和模型推断等技术，审计人员能够挖掘数据中的隐藏信息、发现控制缺陷和欺诈行为。自动化审计：大数据技术可以自动化地分析数据，为审计人员提供更多有用的信息。通过自动化审计，审计人员能够有效地监控和识别异常交易、异常账户活动等风险。实时监测：大数据技术可以帮助审计人员实时监测企业业务活动，即时了解风险并采取相应措施。例如，通过实时监测交易流程，审计人员可以检测交易是否符合规定，是否存在欺诈行为。风险评估：大数据技术可以帮助审计人员更加准确地评估企业风险。审计人员可以分析历史数据、市场数据和其他相关数据，根据这些数据预测未来发展趋势，并制定有效的风险管理策略。

，从上到下对数据中台进行数据治理的重视与规划。风险管理：数据中台在风险管理方面发挥巨大作用，通过实时收集和分析交易数据，快速识别异常交易行为，进行风险预警和控制，利用大数据技术进行欺诈检测和反洗钱活动。客户体验提升：数据中台利用大数据分析和机器学习技术，对客户行为进行深入洞察，实现个性化推荐和精准营销，提升客户体验。技术平台：银行数据中台作为技术平台，提供数据服务和API，支持业务创新和服务优化。银行数据中台是指银行机构为了实现数据的高可用、高复用和高价值，构建的一套数据管理和服务系统。以下是银行数据中台的几个关键特点：数据整合与共享：银行数据中台通过集成和整合内部各业务系统的数据，打破部门间的数据孤岛，构建统一、高效的数据后台，为全渠道服务和智能化运营提供基础。数据治理：银行数据中台的建设和运营过程中，数据治理是关键，包括数据来源路径分析、数据问题跟踪分析等，需要业务与技术的配合

大数据在审计中的应用在审计程中，大数据技术可以帮助审计人员高效地分析海量数据，发现潜在的风险和问题。数据挖掘和分析：数据挖掘可以帮助审计人员快速地从业务数据中提取重要信息。基于数据挖掘技术可以进行决问题。在审计中，实时监测是非常重要的，能够大幅提高计效率和水平。采用大数据技术，可以实现对公司业务过程的实时监测和分析，及时发现隐患和问题，从而采取有效措施保护公司的利益。大数据在审计中的应用已成为一种非常多维度分析、异常检测和规则挖掘等，这些都是审计过程中非常重要的环节。在大数据环境中，审计人员可以利用数据挖掘并结合机器学习算法，从大量数据中挖掘出异常情况，发现潜在风险并采取相应的措施，避免公司的重大经济损失。数据交叉验证：在审计中，数据交叉验证是一种非常普遍和重要的方法。对数据进行交叉验证，审计人员可以检测数据的一致性、准确性和完整性。在大数据环境下，由于数据的复杂性和丰富性，数据交叉验证变得更加重要。采用大数据技术，审计人员可以进行多维度交叉验证，确保数据的准确性和完整性。风险管理：在大数据环境下，风险管理显尤为重要。数据分析和挖掘能够帮助审计人员快识别出风险和问题。采用大数据技术，审计人员

大数据技术在内部审计信息化建设中发挥着越来越重要的作用。内部审计可借助大数据技术进行深度应用。审计流程管理模块：审计流程管理模块的核心目标是实现审计工作的项目化和扁平化管理。它能够随着审计项目的推进审计工作向着数据化、可视化、智能化、多维化、详细化方向发展。持续监测模块：在数据挖掘的基础上，企业应进一步建立持续监测模块。通过对各业务信息系统数据的自动抽取和实时交互，利用数据挖掘技术实现内部审计数据的自动获取、实时更新和可视化操作。通过多维度和智能化的数据分析，可以及时发现风险点，实现即时预警。打造事前、事中、事后的多维度风险预警监测系统。及时了解各个审计项目的进度和结果，还可以实现审计项目的共享和协同。系统使用者可以根据各自的权限，查阅审计项目的档案，获取有用的数据和资料，从而提高工作效率，提升审计工作质量。数据挖掘模块：将企业使用的各种内外部信息化系统的数据接入审计系统的底层数据库，包括业务系统、财务系统、人力资源等系统。通过对底层数据库数据的抽取、过滤和分析，并运用多样化的数据分析和挖掘手段，可以更好地识别数据中所蕴含的价值，推动

近日，沙丘社区发布《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》，凭借在大数据与人工智能领域的技术优势，以及深耕金融领域多年的成功经验，星环科技入选该报告《中国银行业人工智能与大数据市场图谱》“数据治理”、“反欺诈”、“风险预警”、“反洗钱”多个板块。《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》通过对50+名银行人工智能与大数据相关从业者的深度调研，以及对上百个银行人工智能与大数据应用案例的深度研究，围绕如何识别和评估人工智能与大数据技术在银行的用例、如何决定用例投入的优先级等问题展开，分析了多家银行人工智能与大数据应用案例，旨在为银行管理者提供决策参考。中国银行业人工智能与大数据市场图谱列举了各个用例下的代表供应商，这些供应商在对应用例下具备成熟的产品/解决方案以及成功的落地案例，为银行选型提供参考。报告指出，银行是早应用人工智能与大数据技术的领域之一，目前已在多个业务场景，又能保证后续信用卡中心业务发展的数据应用与分析的需求；紫金农商银行基于星环科技分布式数据库ArgoDB的湖仓集一体架构落地实践，聚焦于大数据平台的升级与迁移，以多模型数据平台技术为依托，实现湖仓技术架构统一，对银行业进行湖仓集一体化建设、提高数据多模存储与计算能力，具有较强的借鉴意义等。

公司新闻近日讯，星环科技中标民生银行信用卡部项目，将为民生银行打造独有金融大数据平台，以期满足银行大数据平台需求，并解决金融大数据项目的诸多难题。银行信用卡部门的大数据项目的特点是数据分析功能复杂，要求也特别高。星环大数据平台在民生信用卡部集中大数据分析平台中解决了几个关键需求。首先，信用卡中心的非现场审计业务顺利上线，该业务的SQL非常复杂，星环科技TranswarpDataHub平台具有对上万并发的情况下，实现秒级响应，历史数据查询性能大幅提升.Hyperbase的SQL完整支持度也给用户的使用带来了大大的便利性。星环大数据平台满足了以上三点需求，解决了民生银行信用卡部过去数据量庞大、迁移困难、处理速度慢的主要问题，为银行数据工作开辟了全新的道路。同时也是国内金融大数据选型的一项标志性案例。ANSISQL2003语法和PL/SQL过程语言扩展的完整支持，这成功帮助民生银行信用卡部实现非现场审计业务向Hadoop平台的迁移；其次，基于用户画像和机器学习算法的客户流失风控预警数据挖掘，具有算法

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...

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...

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...

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...

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...

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。