人工智能金融知识图谱

技术，能够提供全面的金融知识，为金融领域的各种应用提供有力的支持。随着人工智能技术的不断发展，金融知识图谱的应用前景将更加广阔。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金融知识图谱是一种基于图谱的金融知识表示和建模方法，知识图谱以图的形式描述了金融领域中的实体、属性、关系以及实体间的复杂语义关系，从而为金融领域的自然语言处理、智能决策、风险控制等应用提供了有力的金融领域中的各种实体和关系，从而提供全面的金融知识。金融知识图谱的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：智能投顾：基于金融知识图谱和自然语言处理技术，为用户提供个性化的投资建议和风险评估，实现智能化、个性化的投资服务。智能风控：通过对金融领域中的实体和关系进行全面的分析和挖掘，发现潜在的风险点和风险路径，实现对金融风险的智能化识别和控制。智能客服：基于金融知识图谱和自然语言处理技术，实现对金融领域中各类问题的智能化解答，提高客服效率和用户满意度。金融监管：通过对金融领域中的各类实体和关系进行全面的监管和分析，发现潜在的违规行为和风险点，为金融监管提供有力的支持。金融知识图谱是金融领域中一项重要的

人工智能知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。它是一种基于图的数据结构，将节点称作实体，将边称关系。节点和边组成的“实体-关系-实体”就是知识图谱的基本单位，也就是三元组。在人工智能领域，知识图谱可以用于智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、组合调度问题、感知问题、模式识别、逻辑程序设计、不精确和不确定的管理、人工生命、神经网络、复杂系统等多个方面。知识图谱在人工智能领域中的应用包括：智能搜索：利用知识图谱可以建立复杂的搜索模型，例如在问答系统、搜索引擎中，通过知识图谱来描述和解决问题，提供更加准确和全面的搜索结果。推理和决策：知识图谱可以用于推理和决策。模式识别：知识图谱可以用于模式识别，例如在人脸识别、语音识别等领域，通过知识图谱来提高识别的准确性和效率。知识图谱是人工智能领域中非常重要的技术之一，可以为人工智能的应用提供更加准确和全面的信息和知识，促进人工智能技术的进一步发展和应用。，例如在医疗诊断、风险评估、智能推荐等方面，通过知识图谱来提供更加准确和可靠的分析和决策支持。机器学习和数据挖掘：知识图谱可以用于机器学习和数据挖掘，例如在文本挖掘、图像识别、语音识别等领域，通过知识图谱

教育知识图谱是一种基于人工智能和自语言处理技术构建的教育领域知识图谱。它包含了教育领域的知识、概念、实体、关系以及属性等，可以帮助用户深入了解和学习教育领域知识，支持教育决策和智慧教育等应用。教育知识图谱进行交融合，提高知识关联的广度和深度。教育知识图谱可以广泛应用于教育决策、教育资源管理、教学智能化等领域。例如，通过分析学生的学习记录和估数据，可以建立个性化学习模型，为学生提供个性化的学习、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。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知识图谱通过采集和整合教育领域数据，建立高质量的教育知识库，同时运用自然语言处理技对教育领域文本信息进行分析，从而实现知识抽取、实体关系识别和属性抽取等功能。同时，它还可以建立教育领域知识图谱与其他领域

智能机器人，知识图谱工具都发挥了重要的作用。随着大数据和人工智能的快速发展，相信知识图谱工具将会越来越多地应用于各个领域，并为人们带来更好的智能化体验。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的提供更好的解决方案。4、金融风险管理：金融领域的风险管理涉及到多方面的数据、知识和规则，利用了知识图谱工具可以实现对金融风险的智能分析和预测。5、医疗领域：知识图谱工具在医疗领域的应用，主要是将临床知识的搜索结果。2、智能推荐系统：在智能推荐系统中，利用知识图谱工具可以更加精确地建立用户的兴趣模型，推荐符合用户兴趣的内容。3、智能客服：在智能客服系统中，知识图谱工具可以结合自然语言处理技术，为用户知识图谱平台Sophon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

知识图谱是近年来人工智能领域的热门技术之一，对于构建智能化系统和解决复杂问题具有重要意义。在众多知识图谱公司中，星环科技凭借自主研发的知识图谱平台Sophon，成为该领域的领先企业。Sophon覆盖白皮书和知识图谱选型与实施指南。这些标准的制定对于行业的规范发展起到了积极的推动作用。星环知识图谱平台Sophon为企业和机构在知识处理、智能决策等方面提供了强有力的支持。未来，星环科技将继续致力于知识图谱技术的创新和应用，为各行业提供更加智能化和个性化的解决方案，推动人工智能领域的进一步发展。、一致的知识图谱。平台还提供多形式知识计算和推理功能，通过对知识图谱中的数据进行分析和推理，帮助用户发现隐藏的模式和规律。除了具备技术上的优势，Sophon平台还从业务场景出发，积极沉淀金融、保险等营销、保险知识智能问答等场景中有着广泛的应用。在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，星环科技也受到了行业的肯定。公司入选Gartner知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算和应用为一体，为用户提供全面的知识图谱解决方案。Sophon平台支持低代码图谱构建，使得用户能够以更快速、高效的方式构建知识图谱。同时，平台还具

知识图谱构建是将海量结构化和非结构化的数据以人类容易理解和处理的形式进行建模形成一张用于表达世界知识的知识图谱，是人工智能和大数据领域中十分重要的研究方向之。知识图谱构建的过程一般分为以下几个步骤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，对新知识进行及时地收集、处理和更新，确保知识图谱的及时、准确性和完整性。识图谱的构建可以应用于不同领域的问题，例如智能问答、推荐系统、知识图谱搜索等。能够帮助人们更好地理解和利用世界中的知识，提高：数据收集：包括从多种数据源中收集数据、抽取结构化数据等。数据预处理：对收集的数据进行清洗、归一化、去重、过滤等处理。实体识别和链接：通过实体识别和链接技术，将文本中的实体映射到知识图谱中的实体数据源的知识进行融合，构建一个统一的知识图谱。可视化展示：通过可视化工具对知识图谱进行展示和查询，使用户能够方便地获取所需知识。持续更新：知识图谱的知识是不断更新和完善，需要建立精细的数据维护和管理机制

行为进行分析，能够提供更个性化的推荐。可解释性人工智能：知识图谱可以帮助实现可解释性人工智能，通过对知识的表达和推理，能够更好地理解人工智能的决策过程。物联网设备互联：知识图谱可以帮助实现物联网设备的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、保险等场景的图领域知识图谱是面向某一特定领域的知识图谱，强调知识的深度，通常需要基于该行业的数据库进行构建。领域知识图谱可以帮助人们更好地理解某一特定领域的知识结构和内在联系，支持推理和分析，为研究和应用提供有价值的参考。领域知识图谱的应用范围非常广泛，如：辅助搜索：知识图谱可以提供更精准的语义搜索，通过关键词扩展和实体链接，能够搜索到更全面的信息。辅助问答：知识图谱可以用于问答系统，通过对问题的语义解析，匹配问句实体，能够提供更准确的答案。辅助大数据分析：在数据分析与决策过程中，知识图谱可以帮助理清各个因素之间的内在联系，提供更准确的决策支持。推荐计算：知识图谱可以用于推荐系统，通过概念层匹配，对用户

搜索和深度的分析。星环知识图谱平台-Sophon知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分。星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和积累，自主研发的知识图谱平台Sophon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。知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据星环科技积极参与行业共建，此前还参编了知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》、《金融领域知识图谱构建平台认证技术规范》、《医疗领域知识图谱构建平台认证技术规范》等，不断为行业规范发展建言献策。知识图谱软件是用于构建、存储、管理和分析知识图谱的工具。知识图谱软件可以帮助用户将各种形式的知识组织成高可互操作的图形结构，并提供先进的查询和数据分析功能，以便用户能够在结构化知识图谱中进行细粒度的

大模型和知识图谱都是人工智能领域的重要工具，但它们在功能和使用方式上有明显的区别。大模型指的是具有大规模参数的深度学习模型，例如近流行的语言模型。大模型使用大量的训练数据和计算资源进行训练，可以生成智能应用。在实际应用中，大模型和知识图谱可以相互结合，发挥各自的优势。例如，知识图谱可以提供结构化的知识表示和推理能力，有助于机器理解和推理知识；而大模型则可以通过学习大规模数据的统计规律，生成高质量的高质量的自然语言文本，具备理解、生成和推理能力。大模型在自然语言处理、机器翻译、对话系统等任务上取得了显著的成绩，被广泛应用于各种应用领域。知识图谱则是一种结构化的知识表示方式，它通过将实体、关系和属性组织成图形结构来描述现实世界的知识。知识图谱包含大量的实体和关系，可以用于存储、查询和推理知识。它的目标是建立一个全面、一致和可扩展的知识库，以帮助机器理解和推理自然语言文本、回答复杂的问题和支持，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。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

系统，并结合人工智能技术提供更智能化的服务。知识图谱作为一种描述和利用知识的工具，具有重要的研究和应用价值。它可以帮助我们更好地理解和利用知识，促进人工智能和智能化技术的发展，人类提供更智能、便捷和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知识图谱中的边，边上可以包含更多的属性和描述信息。知识图谱的构建是一个复杂而多样的过程。首先，需要进行知识的获取和整合，可以通过人工制作或自动化方法来收集和组织知识。其次，需要对知识进行建模和表示，将知识转换为计算机可处理的形式，例如使用概念和属性进行描述。后，需要进行知识的存储和推理，通过图数据库等技术将知识存储并提供智能化的访问和查询。知识图谱的应用领域非常广泛。在搜索引擎中，知识图谱可以帮助提供更准确和及时的搜索结果；在智能助手中，知识图谱能实现智能问答和语义理解；在推荐系统中，知识图谱可以提供个性化的推荐和精准的广告投放；在智能决策，知识图谱能够提供数据和模型支持，帮助进行决策分析

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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、...

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...

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...