图数据库语音反诈

存储和处理海量的反诈数据，确保数据的高效存储、快速读写以及复杂分析任务的高效执行，能够应对不断增长的数据规模和日益复杂的分析需求。人工智能与机器学习：运用自然语言处理技术对网络聊天记录、电话语音转文反诈大数据平台是一种利用大数据技术来预防和打击诈骗犯罪的综合性平台。数据收集与整合多源数据汇聚：从多个渠道收集数据，包括但不限于银行交易记录、电信运营商通话记录、网络平台交互数据、公安系统内部案件数据，例如制作反诈短视频、在线直播讲座、发布互动式反诈知识问答等，同时设立公众举报入口，鼓励群众积极举报身边的诈骗线索，形成全民反诈的良好氛围。技术支撑大数据存储与计算：采用分布式文件系统和分布式计算框架来精细的访问控制策略，只有经过授权的执法人员和相关工作人员才能访问特定的反诈数据，并且对所有的数据访问操作进行详细的日志记录和审计，防止数据泄露和滥用，切实保障公民的个人信息安全和合法权益。等，涵盖了可能与诈骗活动相关的各类信息源，以便全面掌握潜在的诈骗线索和模式。实时数据接入：具备实时获取数据的能力，例如对正在进行的电信通话、即时网络转账操作等数据进行实时采集和分析，从而能够及时发现

大数据入局：开启反诈新篇章（一）什么是反诈大数据平台在与电信网络诈骗的激烈对抗中，反诈大数据平台应运而生，成为反诈战场上的“秘密武器”。简单来说，反诈大数据平台是一个融合了大数据、人工智能、云计算等先进技术的综合性系统，它如同一个敏锐的“反诈卫士”，时刻守护着人们的财产安全。这个平台的神奇之处在于它能够整合多源数据，将来自通信运营商、金融机构、互联网平台以及公安部门等不同渠道的数据汇聚在一起。这些数据就像是散落的拼图碎片，而反诈大数据平台则能够将它们巧妙地拼接起来，形成一幅完整的诈骗风险图景。通过对海量数据的深度挖掘和分析，平台能够精准地识别出各种诈骗行为的特征和规律，从而实现对诈骗活动的）核心技术与工作原理反诈大数据平台的强大功能离不开一系列核心技术的支持，机器学习便是其中的关键技术之一。机器学习算法就像是平台的“智慧大脑”，它能够从大量的历史数据中学习诈骗行为的模式和特征，不断提升，从而判断该行为是否存在诈骗风险。知识图谱技术也为反诈大数据平台提供了强大的支持。知识图谱就像是一个庞大的知识网络，它将各种与诈骗相关的信息，如诈骗分子的身份信息、作案手法、关联团伙等，以图形的方式

识别出团伙欺诈的蛛丝马迹。即使偶尔发现个别异常行为，也难以将其与整个团伙的欺诈活动联系起来，从而无法做到连根拔起，导致欺诈行为屡禁不止。图数据库：反欺诈的“秘密武器”在传统反欺诈手段陷入困境之时，图数据库宛如一位横空出世的超级英雄，为反欺诈领域带来了新的曙光。那么，图数据库究竟是什么呢？从本质上讲，图数据库是一种非关系型数据库，它以图形结构来存储和管理数据，其核心构成要素是节点、边和属性。节点，就如推荐服务。在反欺诈场景中，图数据库的优势同样显著。它能够将各类数据，如用户信息、交易记录、设备信息、IP地址等，以节点和边的形式有机地整合在一起，构建出一个庞大而复杂的关系网络。在这个网络中，任何一个节点或边的变化都可能引发连锁反应，从而为反欺诈分析提供丰富的线索。当一笔交易发生时，图数据库可以迅速关联到该交易对应的用户节点、账户节点、设备节点以及与之相关的其他交易节点，通过分析这些节点之间的关系，快速识别出这可能是一笔欺诈交易，及时发出预警，为金融机构和用户挽回损失。图数据库之所以能够在反欺诈领域发挥如此重要的作用，还得益于其高效的查询性能。与传统数据库不同，图数据库采用了独特的索引自由邻接技术

图数据库：风控反欺诈的智能新护盾金融欺诈的新挑战在金融行业蓬勃发展的当下，欺诈问题如影随形，传统的反欺诈手段在应对这些复杂多变的欺诈行为时，逐渐暴露出其局限性。规则引擎作为传统反欺诈的重要工具，主要行为，往往难以察觉。图数据库登场（一）何为图数据库在应对金融欺诈这一复杂挑战时，图数据库应运而生，成为金融机构的有力武器。那么，究竟什么是图数据库呢？从概念上讲，图数据库是一种专门用于存储和处理图数据的数据库系统，它以图论为理论基础，使用图模型来表示和存储数据。在图数据库中，数据被抽象为节点（也称为顶点）和边。节点代表各种实体，比如在金融场景中，节点可以是用户、账户、交易记录等；边则表示节点之间的关系，像用户与账户之间的归属关系，账户与交易记录之间的操作关系等。每个节点和边都可以拥有多个属性，用来描述它们的特性。（二）独特优势图数据库在处理复杂关系数据时，展现出了诸多传统数据库无可比拟的优势。在存储方面，传统数据库通常采用表格形式存储数据，当数据之间的关系复杂时，需要通过外键等方式来建立关联，这不仅增加了数据存储的复杂性，还可能导致数据冗余。而图数据库直接以节点和边的形式存储数据关系，能够更

计算则可以用于知识图谱的推理、知识发现等。金融风险评估与反欺诈在金融领域，图数据库可以将客户、交易、账户等信息构建成图结构，通过图计算分析客户之间的关系网络、交易模式等，从而进行风险评估和反欺诈检测图数据库和图计算：解锁数据关联的无限可能在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，数据之间的关系也变得越来越复杂。传统的数据库和计算方式在处理这些复杂关系时往往显得力不从心，而图数据库和图计算技术的出现，为我们提供了一种全新的视角和强大的工具，帮助我们更好地理解和利用数据中的关联信息。一、图数据库概述定义与概念图数据库是一种以图结构来存储和管理数据的数据库系统。它将数据表示为节点和边的集合，节点代表实体，边代表实体之间的关系。这种数据模型能够自然地反映现实世界中事物之间的复杂关系，例如社交网络中的人与人之间的关系、知识图谱中的概念之间的关系等。与传统数据库的区别数据模型：传统的关系型数据库以表格形式存储数据，通过外键等方式来表示关系，在处理复杂关系时需要进行大量的连接操作，性能往往较差。而图数据库直接以图的形式存储关系，能够更直观、高效地处理复杂的关联数据。查询语言：关系型数据库使用SQL

建立的关联等。边可以带有权重，如交易金额、交易频率等属性。二、图数据存储存储选型图数据库选择：根据数据规模、性能要求和应用场景选择合适的图数据库。分布式存储考虑：对于海量的图数据，可能需要采用分布式存储解决方案。分布式图数据库可以将数据分布在多个节点上，提高存储容量和处理能力，同时保证数据的一致性和可用性。存储架构设计数据分区：根据业务需求和数据特点对图数据进行分区存储。例如，可以按照地域、业务类型反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这、信贷记录等）、行业共享黑名单、社交媒体数据（用于分析客户社交关系和行为模式）等。数据清洗与转换对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据和错误数据。图数据构建节点定义：将客户、账户、交易对象、设备或时间范围对节点和边进行分区，以便于快速查询和分析。索引构建：建立适当的索引来提高图数据的查询效率。例如，对经常查询的节点属性（如客户的信用评分、账户的余额范围等）和边的类型（如高风险交易类型）建立

。这种数据模型能够直观地反映现实世界中事物之间的复杂关联。与传统的关系型数据库相比，图数据库的特点是"关系优先"的设计理念。在关系型数据库中，关系需要通过外键等机制来建立，查询复杂关系时需要执行多次表连接图数据库概念在数据管理领域，图数据库正逐渐成为一种重要的技术选择。与传统数据库不同，图数据库专注于数据之间的关系表达和处理，为复杂互联的数据提供了更自然的表示方式和更高效的查询能力。什么是图数据库图数据库是一种专门设计用来存储、管理和查询图结构数据的数据库系统。它基于图论这一数学分支，将数据表示为节点（也称为顶点）和边（也称为关系）的集合。节点代表实体或对象，边则代表这些实体之间的连接或关系操作；而在图数据库中，关系作为一等公民被直接存储，查询时可以直接遍历这些预存的关系，大大提高了处理效率。图数据库的核心组成图数据库主要由三个基本元素构成：节点、边和属性。节点是图数据库中的基本单位拥有属性，这是以键值对形式存储的附加信息。属性使得图数据库能够存储丰富的语义信息，而不仅仅是结构数据。例如，在社交网络的图中，"人"节点可以有"姓名"、"年龄"等属性，"认识"关系边可以有"认识时间

，典型的图数据库应用场景包括：反欺诈、推荐引擎、知识图谱、主数据管理、地理空间分析和社交网络等。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技图数据库的应用原理是通过查询和分析连接数据，建立关联并对海量数据进行分析和挖掘。与其他类型的数据库相比，图数据库具有操作便捷、数据直观、存储模式灵活和应用场景丰富等优势。因此，图数据库是未来处理复杂数据关系的技术趋势。当前，对图数据库的需求应用场景不断增多。从计算和分析数据的角度来看，图数据库的性能比传统数据库提升了百倍以上。在金融、电信等多个领域都面临着巨大的需求。基于数据关联特征和问题相似性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，提供丰富的图分析表现，StellarDB获得了多家行业权威机构认可，中国信通院重磅发布的2022大数据十大关键词，星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前更是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。

网络分析等场景中很有用。图数据库还支持模式匹配查询，即查找符合特定模式的子图。比如在金融领域，可以查询"与已知欺诈案例有相似交易模式的账户网络"。这种查询能力使得图数据库在反欺诈、网络安全等领域大显身手。在图数据库查询在数据技术快速发展的今天，一种特殊的数据库类型因其处理复杂关系的卓越能力而备受关注，这就是图数据库。与传统数据库不同，图数据库以节点和边的方式存储数据，这种结构使其在查询复杂关系网络时展现出独特优势。图数据库的核心在于其数据模型。它将实体表示为节点，将实体间的关系表示为边。每个节点和边都可以携带属性信息，这种直观的表达方式特别适合描述现实世界中错综复杂的关联。例如社交网络中的人际关系、交通网络中的路线连接，或是生物体内的分子交互，都能用图结构自然地表达。图查询语言是与图数据库交互的主要方式。与关系型数据库使用的SQL不同，图数据库通常采用专门的查询语言。这些语言允许用户以直观的方式描述图模式。这种表达方式更接近人类思维，降低了查询复杂关系的难度。路径查询是图数据库查询中具特色的功能之一。用户可以轻松查找两个节点之间的短路径，或者满足特定条件的所有路径。这在路线规划、社交

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...