金融风控大数据平台

星环科技依托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1000+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，结合自主研发的多源异构金融知识图谱，为金融行业客户提供端到端一站式数智化风控解决方案。特点和优势专注端到端智能金融风控应用解决方案。安全可控的自研大数据存储和计算平台。丰富算法内嵌、支持深层应用的图平台。专业的大数据与人工智能风控咨询团队。

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。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深入挖掘中小企业及其关联人员的内外部风险画像和行为表现，在传统小微信贷风控和内部评级体系的基础上，引入风险图谱及其特征标签和模式识别能力，构建人工智能风控模型，精准量化中小企业

大数据风控平台：金融行业的“安全卫士”揭开大数据风控平台的神秘面纱（一）定义与原理大数据风控平台，是一种融合了先进信息技术与创新风险管理理念的智能系统，它借助大数据技术，全面收集、整合和深入分析海量特征学习能力和对复杂数据的处理能力，在大数据风控领域也得到了越来越广泛的应用。实时计算：在金融业务中，风险状况瞬息万变，需要大数据风控平台具备实时计算能力，能够对实时产生的数据进行快速处理和分析以根据不同的特征条件进行层层判断，最终得出风险评估结果。这些模型会根据新的数据不断进行优化和调整，以提高预测的准确性和可靠性。（二）关键技术数据采集与整合：大数据风控平台需要从众多数据源获取数据，包括能够准确反映用户风险状况的特征向量。这一过程包括特征选择和特征构建。特征选择是从众多原始特征中挑选出对风险评估最有影响的特征，去除冗余和无关特征，提高模型的训练效率和准确性。建模算法：建模算法是大数据风金融机构内部的业务系统、第三方数据提供商、互联网平台等。这些数据源的数据格式和标准各不相同，数据采集技术需要具备强大的兼容性和适应性，能够将不同类型的数据进行收集和整合。数据清洗：原始数据中常常包含噪声

作为星环科技旗下专注于金融风控应用解决方案的产品及服务条线，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+客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。

大数据风控解决方案在数字经济时代，金融风险呈现出复杂化、隐蔽化的特征。传统的风控手段已难以应对日益增长的金融欺诈和信用风险。大数据风控解决方案应运而生，提供了全新的风险管理工具。一、大数据风控的核心监测业务异常，防范操作风险。这些应用显著提升了金融机构的风险防控能力，降低了业务损失。四、挑战与对策大数据风控面临数据质量、模型可解释性、隐私保护等挑战。应对这些挑战，需要建立完善的数据治理体系，采用可解释的机器学习算法，并严格遵守数据安全法规。同时，要加强复合型人才培养，提升业务与技术融合能力。大数据风控正在重塑金融风险管理模式。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，它将在防范金融风险、维护金融安全方面发挥更大作用。金融机构需要积极拥抱这一变革，构建智能化、数字化的风控体系，为业务发展保驾护航。价值大数据风控通过整合多源异构数据，构建全方位的用户画像，实现风险的精准识别和预警。它突破了传统风控的数据局限，将社交数据、行为数据、位置数据等纳入风险评估体系，显著提升了风险识别的准确性和时效性。通过机器学习算法，系统能够自动发现潜在风险模式，实现风险的智能化管理。二、技术架构与实现路径大数据风控系统采用分布式架构，包括数据采集层、特征工程层、模型计算层和决策应用层。数据采集层整合内部交易数据和

风控大数据平台是一种利用大数据技术构建的系统，旨在帮助金融机构、企业等组织对各类风险进行识别、评估、监测和控制。它整合了来自多个渠道的海量数据，通过复杂的数据分析模型和算法，为风险决策提供全面、准确、及时的依据，从而有效防范信用风险、市场风险、操作风险等各类风险。数据来源与采集内部数据交易数据：金融机构记录的客户交易流水，包括转账金额、交易时间、交易对手等信息。这些数据可以帮助分析客户的资金流动模式，识别异常交易。客户基本信息：如年龄、职业、收入、资产等，这些数据对于评估客户的信用风险至关重要。业务运营数据：包括金融机构自身的业务流程数据、系统操作日志等，用于识别操作风险。外部数据征信数据：从专业的征信机构获取客户的信用报告，包括信用评分、逾期记录、贷款历史等。这是评估信用风险的重要参考，能够帮助金融机构了解客户在其他金融机构的信用状况。行业数据：如行业的市场规模、竞争态势、发展趋势等。对于金融机构而言，行业数据有助于评估市场风险。例如，在房地产行业下行时期，金融机构对房地产相关贷款的风险评估就需要更加谨慎。宏观经济数据：包括GDP增长率、通货膨胀率、利率等。这些数据会对金融市场和

大数据风控平台是一种利用大数据技术来评估、管理和降低风险的系统平台。一、平台的基本原理数据收集与整合多源数据采集：从各种渠道收集数据，包括内部数据和外部数据。内部数据主要是企业自身业务系统产生的数据等级进行分类）。模型应用：将构建好的模型应用于实时或批量的数据，对风险进行评估和预测。二、平台的主要功能风险识别实时监控：能够实时监测各种风险信号，如金融交易中的异常资金流动、企业运营中的供应链中断，如金融机构的客户交易记录、信贷历史、账户信息等；外部数据来源广泛，如征信机构提供的个人信用报告、第三方数据供应商的宏观经济数据、行业数据，甚至包括社交媒体数据来获取用户行为和信用相关线索。数据整合：将不同来源、不同格式的数据进行整合，统一数据标准和格式，构建全面的风险数据仓库。数据处理与特征提取清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据、错误数据和重复数据。特征提取：从整合后的数据中提概率。风险定价：根据风险评估结果，为产品或服务进行合理定价。在金融信贷领域，对于信用风险较高的客户，收取较高的贷款利率；对于风险较低的客户，可以提供更优惠的利率，实现风险与收益的平衡。风险决策支持提供

风险模型，全面了解客户的风险因素，准确识别风险并提供风控提示。大数据风控已广泛应用于金融业的投融资和信贷领域，并且在其他行业如电商和保险等涉及个人信息和资金交易的领域也得到应用。大数据风控通过更全面的数据维度、高度自动化的过程和客观公正的算法模型，提高风险评估管控能力。风险评估数据维度：大数据风控通过更广泛的数据来源和多度的数据，能够更全面地评估风险状况。例如，可以收集企业所处行业的竞争环境、产品生命周期、关联交易信息、司法信息、市场需求变化等数据，从而提高风控效率。自动化程度：传统风控依赖于人工操作，导致处理数据的流程繁琐，并且结果常常是滞后的。大数据风控通过数据采集与计算能力，能够实时对各项数据进行处理和分析，提高风险评估和管控能力。算法模型：传统风控模型难以应对复杂的风险管理环境，可能出现偏差，导致交易风险。大数据风控具有数据收集和处理的优势，可以调和优化传统

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...

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...

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...

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、...

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...

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。

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...