金融业数据治理方案

可信数据空间金融：数据价值释放的新范式在数字经济时代，数据已成为关键生产要素。金融业作为数据密集型行业，正面临着数据治理与价值释放的双重挑战。可信数据空间金融的兴起，为这一难题提供了创新性的解决方案诸多挑战。技术标准的统一、数据定价机制的建立、监管框架的完善等问题亟待解决。但随着技术的不断成熟和生态的持续完善，这一模式有望重塑金融业的数据治理体系，释放数据要素的巨大价值，推动金融业向更高效、更智能的方向发展。展望未来，可信数据空间金融将成为金融数字化转型的重要支撑。它不仅能够提升金融机构的运营效率，还将催生新的商业模式和服务形态，为金融业的创新发展注入新动能。在这一进程中，技术创新与制度创新的协同推进将是关键。。可信数据空间金融是基于隐私计算、区块链等前沿技术构建的新型金融数据基础设施。它通过建立可信的数据共享环境，使金融机构能够在保护数据隐私的前提下，实现跨机构、跨行业的数据协作。这一模式打破了传统数据孤岛，为金融创新开辟了新路径。在技术架构上，可信数据空间金融采用分布式数据存储与计算框架。通过多方安全计算、联邦学习等技术，确保数据在使用过程中"可用不可见"。区块链技术则提供了完整的数据确权与追溯机制

大模型为金融业带来了什么大模型在金融领域的应用，犹如一场及时雨，为金融行业的发展注入了新的活力。它为金融机构带来了多方面的变革，不仅提高了业务效率，还增强了风险防控能力，为客户提供了更加个性化的服务，大模型可以通过对宏观经济数据、行业数据、市场数据等进行深入分析，预测金融市场的走势和风险变化。（三）个性化服务新体验：专属金融方案定制在金融市场竞争日益激烈的今天，满足客户的个性化需求成为金融控方面具有独特的优势，它能够实时监测和分析海量的金融数据，及时发现潜在的风险点。在反欺诈领域，大模型可以通过分析客户的交易行为、设备信息、地理位置等多维度数据，识别出异常交易和欺诈行为。在风险预测方面机构脱颖而出的关键。大模型通过对客户的年龄、收入、风险偏好、投资目标等多维度数据的分析，能够深入了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的金融产品和服务。在投资领域，大模型可以根据客户的风险承受能力和投资目标体验。（一）效率飞升：业务流程的加速变革在传统的信贷评估流程中，金融机构需要人工收集、整理和分析大量的客户资料，包括收入证明、信用记录、资产负债情况等，这个过程繁琐且耗时，通常需要数天甚至数周才能完成

，都可以产生很大的影响。数字化转型需要银行等传统金融机构全员参与。过程中，机构需要调整自身的战略和组织架构，在数据整合、业务转型、创新产品等多个方面逐步实现数字化转型。金融业的数字化转型主要应用于金融科技、大数据分析、人工智能技术等方面。金融业数字化转型将不断提升日常金融服务的质量和效率。数字化技术的快速发展，已经涵盖各方面，对各行各业都产生了巨大的影响。数字化转型不仅是传统金融机构转型的必经之路数字化转型是将传统的业务流程和操作方式转化为数字化方式，以提高效率、降低成本并提升客户体验。金融业数字化转型是金融机构采用数字技术，改进和优化其业务模式、流程和产品，以提升客户体验、提高运营效率并助力金融数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合

近年来，人工智能、图计算、区块链等为代表的新兴技术发展方兴未艾，推动着金融业数字化转型进入深水区。作为科技创新大潮下的核心基础技术之一，图计算技术凭借在数据分析和处理领域的独特优势，逐渐在金融业行业的知识图谱方案，既能满足用户金融风险监管、精准营销、投资分析交易等核心应用场景的需求，又能满足自主可控与安全的要求。作为国内大数据与人工智能基础软件的领头羊，星环科技利用自研的具有自主知识产权数字化转型中发挥着愈来愈重要的作用。目前，金融行业知识图谱应用正处于爆发期。星环科技首席金融行业架构师曾晨光介绍，在国内，利用企业自研的国产图数据库、知识图谱平台和知识挖掘应用经验，完全可以构建监管和金融分布式图数据库TranswarpStellarDB和知识图谱平台Sophon，与金融行业的头部机构合作，构建了多个领域的知识图谱应用场景，涉及集团派系知识图谱、银行对公知识图谱和零售知识图谱，证券公司反洗钱知识图谱、投研知识图谱等应用，并取得了出色的应用效果。金融行业图应用正从监管、大银行向中小银行渗透从2019年底开始，图数据库等开始在国内的监管机构、各大交易所、大型银行等开始应用。这些机构纷纷选择

金融领域是大模型应用的一个热门领域，大模型可以通过深度学习、机器学习等技术来处理和分析，提高金融行业的效率和精度。以下是模型在金融业中的应用：风险管理：大模型可以通过对历史数据的分析和学习，来预测。客户服务：大模型可以通过对客户数据和历史行为的分析，了解客户的需求和偏好，从而提供更加个性化的客户服务。星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技客户，积累了上百万金融专业领域的语料；基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术，形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域大语言模型的坚实底座。未来可能出现的风险和危机。投资决策：大模型可以处理复杂的市场数据和趋势，提供更加准确的投资建议交易分析：大模型可以对交易数据进行实时监控和分析，识别出异常交易和欺诈行为，从而降低交易风险和提高交易效率通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义

金融行业数据治理是指金融机构通过建立完善的数据治理体系，运用一系列技术、流程和制度，对金融业务活动中产生的海量数据进行有效管理和利用，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享和发挥数据价值的过程。治理背景与目标背景：金融行业数据具有体量大、类型多、变化快、敏感度高、监管严格等特点，随着金融科技的快速发展和数字化转型的加速推进，数据已成为金融机构的核心资产和竞争力的关键因素。目标：确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和安全性，满足监管要求，支持业务决策，提升客户体验，防范金融风险，促进金融创新。治理内容数据标准管理统一标准制定：制定涵盖客户信息、产品代码、交易数据等方面的统一数据标准。安全技术措施：采用数据加密、访问控制、身份认证、数据脱敏等技术手段，保护金融数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和非法篡改。治理技术与工具数据治理平台：提供数据标准管理、数据质量管理、元数据管理等功能的一体化平台，实现数据治理流程的自动化和规范化。数据仓库与ETL工具：用于数据的抽取、转换和加载，将分散的金融数据整合到数据仓库中，为数据分析和决策支持提供统一的数据视图。数据质量监控工具：通过数据

开源大数据平台CDH，为业务部门提供数据支撑。项目背景与需求江西金发的互联金融业务采用互联网开发的技术栈，使用开源的MySQL作为统一的数据库建设方案，包含200多个实例，构建了一套面向互联网用户的高江西金融发展集团股份有限公司基于星环科技分布式数据库的互联网金融业务系统实践。企业与项目江西金融发展集团股份有限公司（以下简称“江西金发”）于2016年经江西省政府批准设立，是补位江西传统金融服务的也提高了要求，支持基于历史数据的实时查询与批量处理等，超过了单机MySQL的处理上限。从金融业务的敏感性来讲，对业务开发过程中的技术安全性也迫切需要改进，采用国产化软硬件是必由之路。通过对分布式数据互联网金融业务系统应用效果金发业务系统与数据平台分别结合星环分布式交易型数据库KunDB与星环分布式数据库ArgoDB进行了改造开发，低成本完成了原系统的平滑迁移，实现了从数据库到操作系统到硬件的全栈数字化框架顶层设计，通过更大投入、更实举措、更优机制推进数字化转型，助推江西省金融服务模式由“找钱”的传统模式向“钱找”的智慧模式转型，为江西省数字经济发展做出积极贡献。伴随着公司业务体量的提升，对数据

金融业是一个线上化程度极高的行业，随着数字化程度的深入，智能化的应用日益增多，主要为感知智能和认知智能两大类。感知智能里面的生物识别，主要是用在线上开户、线上交易，采用人脸、声纹等技术做客户身份的，在很多方面降低了这种难度，有效突破了既有AI的边界，提升了金融业AI应用场景的广度和深度，为金融行业带来了新的机遇。交易。同理，生成式AI的应用，也会跟各类已有的AI技术结合，形成一个全方位的解决方案。任何一种人工智能技术在辅助或者替代人工作业方面，都会有难易和程度之分。对于一些同质化程度高、重复性强、工作内容复杂度低的工作，更容易被替代，可替代的人员规模也会更大。在金融行业，排在前面的就是大量存在的线上客服人员，这些人员是早一批被AI所替代的。其次就是内部的运营管理人员，比如集中化的信息人员岗位、简单的材料审核岗位等。以上两类，一般通过智能语言、ocr等技术，再结合特定领域的经验系统即可达到较好的效果。由于其同质化程度比较高，所以行业内解决方案的产品化程度较高，实施成本较低。再往后的市场营销、内控合规、风险

金融大模型是基于海量金融数据训练而成的人工智能模型，能够理解和生成与金融相关的文本、数据等信息，为金融业务提供各种支持和解决方案。金融大模型特点：数据驱动：依赖大量的金融数据进行训练，从而能够准确地应用场景的专属模型，提高模型的针对性和有效性。多模态融合：与其他技术如大数据、区块链、物联网等深度融合，实现多模态数据的综合分析和应用，为金融业务提供更全面、立体的视角和解决方案，例如结合图像识别技术处理能力，能够与金融从业者和客户进行自然流畅的交互，提供个性化的金融服务和建议。金融大模型应用场景风险评估与管理：通过对海量金融数据的分析和挖掘，更准确地评估客户的信用风险、市场风险等，提前预警潜在。运营管理优化：优化金融机构的内部管理流程，实现自动化处理一些繁琐的文档工作、数据报表生成等任务，提高工作效率和准确性，帮助金融机构更好地进行资源配置、预算规划等工作。金融监管与合规：监管部门可以利用大决策效率和准确性：能够快速处理和分析大量复杂的金融数据，为决策提供及时、准确的支持，帮助金融机构在瞬息万变的市场环境中做出更优决策。提升服务质量和客户体验：提供更加个性化、智能化的金融服务，满足客户

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB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，并具备海量数据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。TranswarpStellarDB优势：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...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...