金融企业的数据资产

什么是数据资产？数据资产是指企业拥有或控制的，能以货币计量的，并能为企业带来未来经济利益的数据资源。这些数据资源包括但不限于客户数据、销售数据、库存数据、人力资源数据等。这些数据不仅对企业的日常运营有着重要的影响，也是企业进行决策的重要依据。什么是数据资产入表？数据资产入表，是指将企业的数据资产以财务报表的形式进行确认、计量和列报。这是企业财务管理的新趋势，旨在将过去未被量化的数据资产以货币形式进行计量，体现在企业的资产负债表和利润表中。具体来说，数据资产入表需要经过以下几个步骤：数据资产的确认：明确哪些数据可以被认为是企业的数据资产。数据资产的计量：以货币形式对数据资产进行计量，这通常涉及到数据估值的问题。数据资产的列报：将数据资产以财务报表的形式进行列报，包括资产负债表、利润表等。企业数据资产入表的好处企业数据资产入表不仅有助于提高财务透明度，优化资源配置，还可以带来以下好处：帮助企业做出更明智的决策：通过将数据资产纳入财务报表，企业可以更全面地了解自身的财务状况，从而做出更明智的决策。提高企业的投资吸引力：数据资产入表可以让投资者更清楚地了解企业的价值，从而提高企业的投资吸引力

挖掘出有价值的信息，进一步精准定位目标客户。金融企业可以收集客户的交易数据、信用记录、资产状况、消费行为等多维度数据，运用数据分析工具和算法，对客户进行分类和画像。比如，通过分析客户的投资组合和交易频率，发挥着举足轻重的作用。先看风控，它堪称企业和金融机构稳健运营的坚固护盾。在金融市场的惊涛骇浪里，风险无处不在，市场波动、信用违约、操作失误等风险因素，时刻威胁着企业的资产安全和经营稳定。再谈营销，它是，如利率、汇率、股票价格、商品价格等的变动，导致金融机构的资产价值发生变化。（二）风控策略与方法面对金融风险的重重挑战，企业和金融机构必须构建一套行之有效的风控策略与方法体系。常见的风控策略包括风险评估，自动卖出资产以限制损失进一步扩大。（三）风控技术的创新与应用随着科技的飞速发展，大数据、人工智能等新兴技术逐渐融入金融风控领域，为风控工作带来了新的变革和机遇。大数据技术在金融风控中的应用，极大地拓展资源利用效率。金融企业进行目标客户定位和市场细分时，市场调研和数据分析是两大重要法宝。通过市场调研，企业可以深入了解不同客户群体的需求、偏好、消费习惯和金融行为等。数据分析则能帮助企业从海量的数据中

已成为金融机构的核心资产，而金融数据模型则是解锁这些数据价值的关键密码。从辅助决策的角度来看，金融数据模型为金融机构提供了基于数据洞察的决策依据。在投资领域，通过构建投资组合模型，综合考虑各类资产的风险与收益特征、相关性等因素，能够帮助投资者优化资产配置，实现风险与收益的平衡。风险评估是金融数据模型的另一大重要应用领域。金融市场充满了不确定性和风险，如市场风险、信用风险、流动性风险等。风险价值模型解锁金融数据模型搭建：从0到1的实操指南金融数据模型：金融行业的智慧引擎在金融行业的广阔版图中，数据模型宛如智慧引擎，驱动着行业的高效运转与创新发展。随着金融市场的日益复杂和数字化进程的加速，数据能够通过对市场数据的分析，衡量在一定置信水平下，某一投资组合在未来特定时期内可能面临的最大损失。金融数据模型还在业务优化方面发挥着关键作用。在客户关系管理中，客户细分模型根据客户的行为特征、消费习惯、价值贡献等数据，将客户划分为不同的群体，金融机构可以针对不同群体制定个性化的营销策略和服务方案，提高客户满意度和忠诚度，实现精准营销，提升业务运营效率和盈利能力。搭建过程全解析模型选择与设计金融数据

数据资产与图计算的融合应用一、融合背景与意义数据资产化是企业数字化转型的关键，而图计算作为一种高效处理复杂关系数据的技术，能够显著提升数据资产的价值。通过将数据资产与图计算技术相结合，企业可以更高更直观地表示数据之间的复杂关系，提升数据的关联性和价值。支持实时分析：结合流计算技术，图计算能够支持实时数据处理和分析，满足企业对实时性的需求。优化数据资产管理体系：通过图计算技术，企业可以更清晰地管理和利用数据资产，提升数据资产的复用性和价值。四、未来展望标准化算法包：将业务规则和图计算识别方案标准化，形成可快速部署的算法包，适用于不同企业场景。深度集成：进一步将图计算能力深度集成到数据中台的算法组件中，提升数据处理的灵活性和效率。拓展应用场景：探索图计算在更多领域的应用，如数据治理、推荐系统、知识图谱等。数据资产与图计算的融合应用，为企业提供了更高效、更智能的数据管理和分析能力，推动了企业数字化转型的进程。，显著提升了数据处理的效率和准确性。金融风控：技术实现：利用图计算的关联分析能力，识别异常交易、洗钱行为等。例如，通过分析用户在不同金融平台的行为数据，构建用户关系图，识别出高风险用户群体。知识图谱构建

数据资产目录是一个企业中管理和组织数据资产的重要工具。随着大数据时代到来，企业需要统一管理其海量的数据资产，以便更好地实现数据的共享、管理和价值的挖掘。数据资产目录用于集中和组织企业中的数据资产。通过记录和描述各类数据资产的基本属性，包括数据源、数据类型、结构、数据质量等信息，帮助企业快速定位和使用所需数据。数据资产目录可以结构化地管理大量数据，提供全面和准确的数据资产信息，使企业能够更加高效地进行数据的发现、利用和协作。数据资产目录在企业中的作用主要体现在以下几个方面：数据资源全面掌握：通过建立数据资产目录，企业可以全面掌握自身拥有的类数据资源。它能够将分散在各个部门和系统中的数据资产进行整合和统一管理，为企业的数据决策提供全局视图，减少数据孤岛的存在。数据共享和协同利用：数据资产目录提供了企业内部各类数据资的详尽信息，使得企业能够更加便捷地找到并共享数据，提高数据的利用率。同时，资产目录还可以记录和管理不同部门或团队的数据权限，促进数据的协同利用与合作。数据质量监控和管理：数据资产目录将数据资产的质量信息整合记录，帮助企业进行数据质量的监控和管理。通过数据资产目录，企业可以快速

从技术上拆解数据要素价值的生成路径，企业数据要素与资产运营的建设路径可分为三个典型的阶段：数据资源化、数据资产化和数据资本化。第一阶段是做好数据治理和安全，使企业有数据产品用并且能够管理起来；第二阶段进入流通阶段，基础设施组成部分包括：隐私计算、沙箱、数据资产登记以及数据流通之后，跨境数据的统一安全管控；后一个阶段比较新，星环科技也在帮助企业做资产目标的试点，包含从资产识别到价值评估到合格审计为知识后，可以利用算力能力构建全球性资产。然而，要实现数据流通，首先需要建立核心敏感资产的脉络。构建这个脉络的方式有很多种。以星环科技推出的一款数据安全管理平台Defensor为例，企业可以、持续性盘点等一系列工作。第一阶段：做好数据治理和安全随着大模型技术的快速发展和成熟，企业对数据资源整合的动力更加强大。一个成功的实践经验是利用大模型的语义理解能力将知识库外置，而大模型只负责意图识别和上下文理解。目前，这种架构在企业中取得了显著的效果，已经逐渐接近企业端的精度要求。然而，仅仅拥有数据是不够的，还需要对数据进行管理，确保其可控、可用。将汇聚的数据转化为知识至关重要。传统的数据治理主要

买卖、交易等经济活动，而数据资产的价值主要来自于对信息的分析、挖掘和利用。所属主体不同：数字资产通常属于个人或组织，其所有权可以转让或出售；而数据资产可能是公共数据，也可能是企业或组织的内部数据数字资产指的是以数字形式存在且具有经济价值的资产。可以包括数字货币，数字版权（如音乐、电影、图片等），数字证书（如身份证书、学历证书等），虚拟商品（如游道具、虚拟房地产等）等。数据资产指的是信息化代中产生的各种数据资源，具有潜在的商业价值。可以包括企业的数据记录（如销售数据、客户数据等），社交媒体的用户数据（如个人信息、社交关系等），科研机的研究数据（如实验数据、调查数据等），以及其他各种有关个人、组织或事物的数据。数字资产与数据资产的区别：格式与性不同：数字资产可以是数字化的实体，如数字货币或数字版权，而数据资产是以数据形式存在的信息资源。价值属性不同：数字资产具有直接的经济价值，可以进行，所有权和使用权可能由法律或合同规定。需要注意的是，数字资产和数据资产并不是完全独立的概念，之间存在着重叠和互动。例如，数字货币的交易记录可以成为数据资产，而数据分析的结果又可以产生数字化的经济价值。

数据资产与指标管理：数字化时代的核心竞争力在当今数字化时代，数据已成为企业重要的资产。无论是互联网公司、金融机构，还是传统制造业，数据都在驱动决策、优化运营、提升用户体验方面发挥着关键作用。然而提升企业竞争力。什么是数据资产？数据资产（DataAsset）是指企业拥有或控制的、能够带来经济利益的、以数据形式存在的资源。与传统的固定资产（如设备、房产）不同，数据资产具有以下特点：1.可复制性规风险。因此，数据资产管理成为企业数据战略的核心。数据资产管理的关键环节1.数据采集与存储数据来源多样，包括业务系统、IoT设备、第三方数据等。企业需要建立统一的数据湖或数据仓库，确保数据的有效存储和建设，将原始数据转化为可复用的资产。例如，用户数据可以被加工成“用户活跃度”“用户生命周期价值”等指标。4.数据共享与价值释放数据资产的价值在于流通。企业可通过数据中台实现跨部门数据共享，避免数据孤岛。指标管理：从数据到决策数据资产的核心应用之一是**指标管理。指标是衡量业务表现的关键数据点，如“日活跃用户（DAU）”“客户留存率”“GMV（成交总额）”等。良好的指标管理能帮助企业：1.统一数据口径

数据资产是什么？数据资产是指企业在日常经营活动中收集、处理、分析和利用的数据。这些数据可以包括客户信息、销售数据、库存信息、财务数据等等。数据资产具有以下特点：无形性：数据资产是一种无形的资产，不具有物质形态，因此无法像固定资产那样直接触摸和感知。高价值性：数据资产具有很高的价值，尤其是对于企业而言。通过对数据的分析和利用，企业可以获取更多的商业机会、提高效率、降低成本等。可重复使用性：数据资产可以在不同的场景下重复使用，从而为企业带来持续的收益。更新换代快：随着技术的不断发展和应用，数据资产更新换代的频率也越来越快。什么是数据资产入表？数据资产入表是指将数据确认为企业资产负债表中的“资产”一项，即数据资产入资产负债表，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。数据资产入表不仅是对数据资产的确认和计量，更是对数据资产价值的一种体现和认可。数据资产入表的意义提高企业对数据资产的重视程度：将数据资产纳入财务报表，可以促使企业更加重视数据资产的价值，从而更好地管理和利用数据资产。增强企业信息披露的透明度：数据资产入表可以增加企业信息披露的透明度，使投资者和利益相关者更加了解企业的经营状况和

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...