金融数据要素应用实例

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、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。

、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，数据要素通行效率。应急管理：数据要素在应急管理中应用，通过对多元数据的分析，建立具有安全态势感知能力的数字城市和数字乡村，强化社会风险研判和预警能力。气象服务：数据要素在气象服务中应用，通过打通车企、第三方平台、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

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“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，收集设备运行数据、生产工艺数据等，实现设备的远程监控和故障预测。数据要素×农业：在农业方面，通过整合气象数据、土壤数据、农作物生长数据等，实现精准农业。数据要素×服务业：在服务业中，数据要素应用广泛。以零售服务业为例，通过收集和分析消费者的购物行为数据、偏好数据等，实现精准营销和店铺布局优化。

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。知识图谱的应用实例交易反欺诈需求&痛点抽取、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消费者与历史交易数据这两种边的权重，挖掘出存在异常交易的商户个体及商户团伙。应用效果1.系统上线后，连续四个月稳定运行2.系统输出异常名单的Top50%覆盖到当月上报案例的95%舆情传播分析需求&星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon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、智能化知识分析图谱，运用商户群体的聚类、分类模型，基于商户群的行为数据结合业务规则进行分析并挖掘出存在信用卡套利套现行为的商户个体及商户团伙2.基于商户的知识图谱，运用LPA社区聚类算法，配置商户间关联的共同

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。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

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，确保数据流动的合规性与透明度。这种技术组合有效解决了数据共享与隐私保护之间的矛盾。这一创新模式正在多个金融场景中落地应用。在信贷风控领域，银行可以通过可信数据空间获取工商、税务等多维度数据，提升风险诸多挑战。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。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

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。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管理、资产与管控、存储与计算、采集与交换、平台与底座的“七大统一”，终构建覆盖全流程、全场景、全用户的数据要素运营平台，实现数据要素的开放、共享、合规与赋能，开创了数据赋能业务的新路径。据了解，全要素数据

的问题，因为数据的产生可能涉及多个主体。数据要素定价：由于数据的特殊性，其定价方法较为复杂。价格可以根据数据的质量、数据的稀缺性、数据的应用场景等因素来确定。数据要素交易平台建设：提供一个安全、公平数据要素市场化配置的概念数据要素市场化配置是指通过市场机制，让数据要素在供给者和需求者之间进行有效流通和分配，以实现数据要素的最优利用和价值最大化。这就好比在商品市场中，通过价格机制、供求机制等让商品在生产者和消费者之间合理分配，只不过这里的“商品”是数据。数据要素市场化配置的重要性提高资源利用效率：能使数据从闲置或低效率利用的地方流向能够充分挖掘其价值的地方。比如，一些大型互联网企业积累了海量业务模式和产品。以金融科技为例，金融数据通过市场交易到达科技公司后，科技公司可以利用这些数据结合人工智能等技术开发出新型的信贷风险评估模型，为金融机构提供更精准的风险评估服务，推动金融行业的创新。优化数据产业结构：吸引更多的企业参与数据要素市场，促使数据的采集、存储、加工、分析等环节的企业更加专业化和规模化。数据要素市场化配置的关键环节数据要素确权：明确数据的产权归属是市场交易的前提。这是一个复杂

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...