数据流通 证券业

近日，中国证券业协会2021年重点课题研究优秀课题报告评选结果公示，星环科技联合银河证券申报的课题”知识图谱在证券行业合规风控方向的应用研究“荣获“2021年重点课题研究优秀课题报告”。中国证券业协会2021年重点课题研究以“新发展格局下中国资本市场与证券业高质量发展”为主题。星环科技联合银河证券此次申报的课题，切实阐述了知识图谱区别于传统合规风控信息技术应用方法，同时用实证案例验证了通过知识图谱构建未来新一代合规风控统一平台技术的可行性，为证券行业在科技监管、合规风控建设提供了新的路径。Sophon产品架构图随着金融领域数据挖掘分析的日益深化，如何有效发挥海量数据蕴藏的巨大价值赋能业务是其亟待解决的问题。星环科技基于自主研发的分布式图数据库StellarDB与知识图谱平台Sophon，为企业用户构建图谱应用平台，可快速挖掘非结构化数据和半结构化数据价值，找出其存在的关联关系，提炼有价值信息，稳定可靠地解决金融行业所面临的不同问题。

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近日，中国证券业协会2021年重点课题研究优秀课题报告评选结果公示，星环科技联合银河证券申报的课题”知识图谱在证券行业合规风控方向的应用研究“荣获“2021年重点课题研究优秀课题报告”。中国证券业协会2021年重点课题研究以“新发展格局下中国资本市场与证券业高质量发展”为主题。星环科技联合银河证券此次申报的课题，切实阐述了知识图谱区别于传统合规风控信息技术应用方法，同时用实证案例验证了通过知识图谱构建未来新一代合规风控统一平台技术的可行性，为证券行业在科技监管、合规风控建设提供了新的路径。Sophon产品架构图随着金融领域数据挖掘分析的日益深化，如何有效发挥海量数据蕴藏的巨大价值赋能业务是其亟待解决的问题。星环科技基于自主研发的分布式图数据库StellarDB与知识图谱平台Sophon，为企业用户构建图谱应用平台，可快速挖掘非结构化数据和半结构化数据价值，找出其存在的关联关系，提炼有价值信息，稳定可靠地解决金融行业所面临的不同问题。

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日前，中国证券业协会2021年重点课题研究优秀课题报告评选结果公示，星环科技联合银河证券申报的课题”知识图谱在证券行业合规风控方向的应用研究“荣获“2021年重点课题研究优秀课题报告”。中国证券业协会2021年重点课题研究以“新发展格局下中国资本市场与证券业高质量发展”为主题。星环科技联合银河证券此次申报的课题，切实阐述了知识图谱区别于传统合规风控信息技术应用方法，同时用实证案例验证了通过知识图谱构建未来新一代合规风控统一平台技术的可行性，为证券行业在科技监管、合规风控建设提供了新的路径。随着金融领域数据挖掘分析的日益深化，如何有效发挥海量数据蕴藏的巨大价值赋能业务是其亟待解决的问题。星环科技基于自主研发的分布式图数据库StellarDB与知识图谱平台Sophon，为企业用户构建图谱应用平台，可快速挖掘非结构化数据和半结构化数据价值，找出其存在的关联关系，提炼有价值信息，稳定可靠地解决

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随着金融与科技融合进程的推进，大数据价值日益凸显。证券业同样面临大数据技术与数据应用带来的冲击。“券商无论从外部监管还是内部系统兼容或数据处理能力方面都面临着挑战。”第一创业证券数据管理部负责人瞿任IT系统架构，希望借此解决数据爆发式增长带来的存储和计算瓶颈问题。探索智能证券业务“铸就下一代券商的竞争力主要依赖于科技金融，其中的大数据与人工智能技术位于核心地位。”广发证券大数据平台技术负责人刘幸表示。据刘幸介绍，广发证券的智能证券业务有几大方向：一是智能运营，在数据化的基础上利用人工智能提升业务运营管理效率和效果，如智能运维、智能推荐和智能客服；二是智能投顾，广发在去年就推出名为“贝塔牛”的紧缺，影响业务正常发展。中泰证券信息技术部副总经理何波介绍，中泰证券对各类解决方案进行调研，希望能建设具有高效数据处理能力且兼具性价比的新平台。经过多方对比，中泰证券选取其中一款大数据平台，利用雄表示，去年12月底监管层颁布《证券公司全面风险管理规范》及《证券期货投资者适当性管理办法》，从大数据的角度理解，对于数据质量、标准以及利用大数据实施风险监控提出了更高的要求。为此，多家券商革新底层

银河证券人工智能平台支持松耦合架构，整体部署一个开发测试集群、两个生产集群，实现了一个打通大数据平台、容器云平台、人工智能平台的全链路开发、应用、运维和AI模型全生命周期管理工程化企业级软件平台，并为多条线证券业务，包括风控，财富管理，投资交易等提供一站式算法和业务中台能力。

数据流通技术数据流通技术是指促进数据在不同主体之间高效、安全、合规流通的技术和方法。以下是一些关键的数据流通技术：安全多方计算（SMC）：通过分布式计算技术和密码技术，使各参与方在无需对外提供数据信息防伪，又提供了数据流通的可追溯路径。联盟区块链支持智能合约发布和达成等相关事务操作认证、记录功能。联邦学习：联邦学习可保证自身数据不出本地，通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私保护法技术、隐私计算技术等。数据可信流通技术：数据可信流通技术为数据流通各参与方提供高效便捷、安全可靠的数据计算分析能力，从而有效推动数据处理环节的高效率、低成本和高智能化。当前，数据可信流通技术呈现出多元化发展态势，包含隐私保护计算、使用控制、区块链等技术。仓库解决方案。数据安全技术：数据安全技术体系贯穿了数据的汇聚到数据的共享流通整个过程，主要涉及数据采集、数据存储、数据使用以及数据共享流通几个阶段的数据安全技术实现。关键技术包括数据识别和分类分级技术、数据溯源原始数据的前提下，实现对与其数据有关的函数的计算，解决了一组互不信任的参与方之间保护隐私的协同计算问题。区块链技术：区块链是一个点对点的公共账本，由多个计算节点共同参与和记录，相互验证信息有效性，既进行了

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。