金融数据要素融合应用

、提高效率、拓展服务边界。提升金融服务智能化水平：数据要素的复用发挥倍增效应，提升金融服务的智能化水平，如通过数据分析、挖掘和应用提升金融服务效率和质量。激发金融创新效应：将其他行业数据与金融数据融合数据要素与金融服务的结合，正在推动金融行业的创新和发展。以下是数据要素在金融服务中的主要作用和应用：优化金融业务和资源配置：数据要素通过协同效应，可以优化金融业务流程和资源配置，降低金融服务成本金融中介服务、数据信用市场和底层的数据金融服务基础设施。金融服务由被动式向主动式转换：金融机构的产品开发将从基于统计和大数理论发展到主要基于数据融合的个人精准模型，实现“以产品为中心”跨越到“以客户为中心”。数据要素驱动监管与合规模式创新：数据要素化驱动监管与合规模式创新，提高监管效率和合规性。业务通过将数据资产证券化，拓宽直接融资渠道，尤其对科创型中小企业具有重要意义。提升数据要素金融属性：数据要素在商品属性上逐渐衍生出金融属性，参与金融领域的经济活动并不断深化，推出与数据要素相关的金融产品，实现数据要素的价值发现功能。普惠金融产品创新：数据要素赋能金融服务，提升中小企业对传统金融服务的可得性，尤其在数字普惠金融领域。数据要素市场建设：金融服务于数据要素市场建设，提供全面的支持，包括

、精准营销，增强消费者信任。商贸流通：数据要素在商贸流通领域的应用包括通过融合客流数据、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据，打造闭环消费生态，推进直播电商、即时零售、反向定制等发展。金融服务：金融数据要素的应用场景非常广泛，以下是一些具体的应用领域和场景：智能制造：数据要素在智能制造中的应用包括通过融合设计、仿真、实验验证等数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升创新能力。同时，支持链主企业行业是数据要素应用最为广泛的领域之一。金融机构可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，优化业务流程、提升风控能力、增强客户服务体验。医疗健康：医疗行业利用数据要素进行辅助诊断、精准医疗等。通过对病人的病历打通供应链上下游数据，实现敏捷柔性协同制造，提高整体生产效率。智慧农业：在农业领域，数据要素的应用体现在精准种植、精准养殖，提高农业生产效率。同时，支持第三方企业汇聚农产品数据，支撑农产品溯源管理：数据要素被用于智能交通系统的建设、交通流量的预测和管理等；在自动驾驶方面，数据要素也发挥着重要作用。教育领域：数据要素被用于个性化教学、学习效果评估等。科技创新：数据要素在科技创新领域的应用包括数字

数据要素的应用场景非常广泛，涉及多个行业和领域。以下是一些具体的应用场景：智能制造：在汽车制造企业中，数据要素被用来提升智能制造水平。通过融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式、交通状况、人文特征等市场环境数据，打造闭环消费生态，推进直播电商、即时零售、反向定制等发展。金融服务：银行利用数据要素提升金融服务水平，通过融合科技、环保、工商、税务、气象、消费、医疗等数据，加强主体、运输企业等主体间的数据壁垒，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用，提高智能汽车的创新服务水平和主动安全防控能力。智慧城市：数据要素在智慧城市建设中应用，通过数据的高效，提升企业创新能力。智慧农业：智慧农业通过融合气象、土壤、农事作业、病虫害等数据，实现精准种植、精准养殖，提高农业生产效率。商贸流通：电商平台利用数据要素提升商贸流通效率，通过融合客流数据、消费行为识别，优化信贷业务管理和保险产品设计。科技创新：数据要素在科技创新领域应用广泛，包括数字广告、图像识别、语言识别、数字信贷、无人驾驶、人脸识别、机器翻译、医学图像处理等。医疗健康：在医疗行业，数据要素

“数据要素×”是一种数据要素与其他行业或领域深度融合应用的理念。其中的“×”代表着不同的行业、领域或者应用场景，它强调数据要素作为一种关键资源，通过与实体经济、科技创新、社会治理等众多领域相结合的财务数据、信用数据、交易行为数据等，能够更准确地评估客户的风险承受能力，制定个性化的金融产品和服务策略。主要应用领域数据要素×工业：在工业领域，数据要素用于工业互联网建设。通过在生产设备上安装传感器，发挥数据的乘数效应，创造新的价值和发展机遇。作用机制融合创新：数据要素与其他领域融合能够催生新的业务模式和创新产品。以“数据要素×医疗健康”为例，通过整合电子病历、医疗影像、基因数据等多源数据，利用大数据分析和人工智能技术，可以实现疾病的早期筛查、精准医疗和个性化治疗方案的制定。效率提升：在各个行业应用中，数据要素可以优化资源配置，提高生产效率。在“数据要素×交通运输”领域，通过收集和分析交通流量、车辆运行状态、路况等数据，可以优化交通信号灯的设置，实现智能交通调度，减少交通拥堵，提高交通运输效率。精准决策：数据要素为各行各业的决策提供了精准的依据。在“数据要素×金融”领域，金融机构通过分析客户

“数据要素X”的概念“数据要素X”是一种强调数据要素与其他领域（用X表示）深度融合的理念。它代表数据要素作为一种核心驱动力，与众多行业或业务场景（如工业、农业、医疗、交通等）相互交叉、渗透，催生出新的应用模式、业务形态和价值增长点。数据要素与工业（数据要素X工业）智能生产：在工业制造过程中，通过在生产设备上安装传感器，收集大量的设备运行数据，如温度、压力、振动频率等。这些数据作为数据要素，可以与物流数据等。数据要素与农业（数据要素X农业）精准农业：在农业领域，数据要素的应用日益广泛。通过卫星遥感、无人机监测和地面传感器等多种方式，可以收集农田的土壤湿度、养分含量、作物生长状况等数据。这些数据工业生产控制系统相结合。利用机器学习算法对这些数据进行分析，能够实现设备故障的预测性维护。供应链协同优化：数据要素在工业供应链中也发挥着重要作用。制造商、供应商和经销商之间可以共享订单数据、库存数据和与农业生产管理系统相结合，能够实现精准灌溉、精准施肥和精准农药喷洒。农产品质量追溯：数据要素还可以用于农产品质量追溯。从农产品的种植、施肥、采摘到加工、运输和销售的全过程，每一个环节的数据都可以被

伴随着国家数据局的正式挂牌，我国数据资源管理和利用将进入一个新的阶段，数据要素市场也随之步入发展的快车道。近日，针对中小金融机构数据应用中存在的数据质量参差不齐、数据获取困难、数据孤岛等难点，星环科技携手宇信科技重磅推出了全要素数据运营联合解决方案，赋能中小金融机构的数字化转型。该方案通过湖仓一体化的底座能力体系建设，打通数据开发、数据消费两套体系，逐步形成企业级的规划与运营、应用与服务、开发与行业的智能化转型。7年来，双方积极探索业技融合、持续培养团队默契，已经在超40个客户项目上有过深入合作，携手赋能超500个金融业务服务场景，且频获来自行业与客户的好评。本次全要素数据运营联合解决方案是星库的平滑替换及应用迁移，为银行打造信创国产化的稳态数据能力底座。而随着项目的上线，良好的示范效应将推动该全要素数据运营联合解决方案在更多的金融机构应用，助力激活金融数据要素、推动经济的高质量发展。运营联合解决方案为金融机构提供的不是简单的产品集成服务，而是深度融合星环科技自研湖仓一体化产品体系的高性能、高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等核心技术保障能力，以及宇信科技专业的数据智能产品

数据融合，开发数据新应用，减少政府和企业在数据收集、清洗和建模中产生的重复劳动和资源浪费。提高资源配置效率，促进产业结构升级：数据要素流通平台可以实现数据的自由流通和交易，提升数据流通和交易全流程服务能力，助力地方产业结构优化升级，提高经济增长质量。数据要素运营是指通过一系列策略和措施，充分发挥数据要素的价值，推动数据要素的高效流通和应用。以下是数据要素运营的几个关键方面：提高资源配置效率：数据要素运营能够显著降低信息不对称影响，加强主体协同与任务协同，优化资源配置、提高市场运行效率。提升投入产出效率：数据要素通过与其他生产要素结合，提升投入产出效率，促进经济增长。建立全流程合规与监管体系：为了实现数据要素的安全高效流通，需要建立数据要素流通全流程合规与监管体系。数据要素集聚对科技创新的影响：数据要素集聚通过促进数据资源的开放和数据要素的高效集聚，提高大数据企业和创新型企业对高素质、高质量劳动力的需求，缓解劳动资源错配，提升科技创新水平。数据全流程合规治理与监管体系：数据要素的安全有序流通需要依法合规、高效贯通的数据流通规则标准体系，全面覆盖数据的采集、整理、聚合、存储、分析、流转等环节。隐私计算环境：数据要素运营中，隐私计算技术被

，数据与制造业的融合推动智能制造的发展，数据与金融业的融合推动金融科技的进步。市场化配置理论：数据要素市场化配置是尊重市场经济规律，凭借市场机制实现数据要素在结构、时空等的有效安排，以获取最佳的经济效益格局：数据要素行业的竞争格局日益激烈，市场上既有大型互联网公司、IT企业，也有专业的数据服务商和初创企业参与竞争。与其他生产要素的融合：数据要素与其他生产要素的融合将加速，进一步释放数据的价值。例如要素市场化，推动数据资源的整合开放，优化数据资源的配置和提升应用效率。数据交易市场：数据要素交易市场是一个多层次、多维度的复杂体系，涵盖了不同的交易方式、市场类型和行业应用。数据要素交易市场包括数据数据要素市场化是指通过市场机制实现数据资源的有效配置和价值最大化的过程。数据要素市场化主要表现在以下几个方面：市场规模增长：随着数字化转型的加速和互联网技术的普及，数据要素市场的规模持续增长。竞争。市场化配置改革：数据要素市场化配置改革是现阶段政府施策的主线，主要通过市场机制完成。这包括数据产权激励机制、主体利益激励机制、数据市场运行机制和法律监管治理机制的建立。价格形成机制：数据要素市场化配置

。从宏观层面来看，数据要素流通是数字经济发展的核心驱动力。数字经济的蓬勃发展，离不开数据的高效流通和利用。通过数据要素流通，不同行业、不同领域的数据得以汇聚、融合，为创新提供了源源不断的动力。从微观产生新的价值。数据要素流通产品的应用场景医疗健康领域：数据助力精准医疗在医疗健康领域，数据要素流通产品正发挥着不可或缺的作用，为提升医疗服务质量、推动医学研究和创新带来了新的机遇。通过数据要素流通产品，医疗机构之间能够实现患者信息的高效共享。数据要素流通产品还为疾病诊断和药物研发提供了有力支持。大量的医疗数据经过分析和挖掘，可以发现疾病的潜在规律和治疗靶点。金融服务领域：风险防控与创新服务金融机构在日常运营中面临着诸多风险，客户信用评估和风险预警至关重要。数据要素流通产品能够整合多源数据，为金融机构提供全面、准确的客户信息。同时，对海量异构多维数据进行汇聚和全方位治理，实现了外部风控数据优质供给领域，数据要素流通产品的应用有效提升了物流运输效率和智能交通水平。在物流运输路线规划方面，通过对货物数据、车辆数据、路况信息、天气状况等多源数据的分析，物流企业可以利用数据要素流通产品优化运输路线

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...

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...

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。...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...