大数据金融风险控制平台

和外部宣传，提高员工的风险意识反欺诈能力，引导客户加强防范意识，共同维护金融市场的稳定和公平。星环金融风控解决方案星环科技金融风控数智化转型解决方案Pierce依托星环科技大数据与人工智能核心平台、资深业务专家与风控技术团队、泛行业2000+用户多源大数据案例的数据理解、以及泛金融行业应用案例，结合自主研发的多元异构金融知识图谱，为金融行业客户提供端到端一站式数智化风控解决方案。金融风险反欺诈是指金融机构利用各种手段和技术，预测、识别和处理可能存在的欺诈行为，从而提高金融风险管理水平和服务质量，维护金市场稳定和公平。金融机构应对各种可能的欺诈行为保持高度警惕性，加强内部风险复印件核对等手段验证客户身份。同时，也需要建立客户风险档案，对风险较高的客户进行更加细致的调查和审核。建立反欺诈技术平台：采用数据挖掘、人工智能技术手段，对大量的数据进行分析和监测，挖掘出可能存在的欺诈管控，建立完善的反欺诈机制提高客户风险意识，识别和拦截非法资金流入，促进金融市场健康有序发展。金融机构在反欺诈方面可以通过以下几个方面加强管理:加强对客户身份的识别和验证：比如通过多因素认证、身份证

反欺诈的战场上，先进的技术手段无疑是最为锋利的利刃。人工智能、大数据分析、区块链等前沿技术的应用，为金融机构提供了强大的反欺诈能力。人工智能就像一位不知疲倦的侦探，通过机器学习算法对海量的金融交易数据进行深入分析，能够精准地识别出异常交易行为。它可以学习正常交易的模式和特征，一旦发现交易行为偏离了正常模式，就会立即发出警报。大数据分析则是为反欺诈提供了全面而细致的视角。它可以整合金融机构内部以及要负责监测和分析金融交易数据，还要不断研究新的欺诈手段和应对策略，为金融机构提供决策支持。完善内部管理制度是防范金融欺诈的基础。金融机构需要建立健全的风险管理制度、内部控制制度和审计制度，加强对外部的各类数据，如客户的信用记录、交易历史、社交媒体数据等，构建出全面的客户画像。通过对这些数据的挖掘和分析，金融机构能够发现潜在的欺诈风险。区块链技术以其去中心化、不可篡改的特性，为金融数据的安全和体系筑起了一道坚固的防线。建立专业的反欺诈团队是至关重要的一步。这些团队由经验丰富的金融专家、数据分析师、技术人员等组成，他们具备深厚的专业知识和敏锐的洞察力，能够及时发现和应对各种欺诈风险。反欺诈团队不仅

大数据风控解决方案在数字经济时代，金融风险呈现出复杂化、隐蔽化的特征。传统的风控手段已难以应对日益增长的金融欺诈和信用风险。大数据风控解决方案应运而生，提供了全新的风险管理工具。一、大数据风控的核心可解释的机器学习算法，并严格遵守数据安全法规。同时，要加强复合型人才培养，提升业务与技术融合能力。大数据风控正在重塑金融风险管理模式。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，它将在防范金融风险、维护金融安全方面发挥更大作用。金融机构需要积极拥抱这一变革，构建智能化、数字化的风控体系，为业务发展保驾护航。监测业务异常，防范操作风险。这些应用显著提升了金融机构的风险防控能力，降低了业务损失。四、挑战与对策大数据风控面临数据质量、模型可解释性、隐私保护等挑战。应对这些挑战，需要建立完善的数据治理体系，采用价值大数据风控通过整合多源异构数据，构建全方位的用户画像，实现风险的精准识别和预警。它突破了传统风控的数据局限，将社交数据、行为数据、位置数据等纳入风险评估体系，显著提升了风险识别的准确性和时效性。通过机器学习算法，系统能够自动发现潜在风险模式，实现风险的智能化管理。二、技术架构与实现路径大数据风控系统采用分布式架构，包括数据采集层、特征工程层、模型计算层和决策应用层。数据采集层整合内部交易数据和

各类风险的挑战，确保金融机构稳健、可持续地发展。星环金融风控解决方案星环科技金融风控数智化转型解决方案Pierce依托星环科技大数据与人工智能核心平台、资深业务专家与风控技术团队、泛行业2000+用户多平台帮助金融机构融合多源风险数据，构建“企业-事件”二模网络，结合专家经验规则和业务策略，形成可解释、可追溯的集团关联企业全信贷生命周期数智化风控能力。小微企业风险图谱系统星环科技大数据与人工智能核心，实时监测中小企业风险动态，支持智能化风控和业务决策。资金交易智能分析系统星环科技大数据与人工智能核心平台帮助金融机构基于内外部交易数据，构建“资金交易-账户-客户”异构图谱，结合资金流向监控和交易风险预警专家规则体系，应用人工智能技术对异常交易模式进行识别、挖掘和监控。源大数据案例的数据理解、以及泛金融行业应用案例，结合自主研发的多元异构金融知识图谱，为金融行业客户提供端到端一站式数智化风控解决方案。金融风控应用/案例集团风险事件图谱系统星环科技大数据与人工智能核心金融风控是指金融机构在进行各类业务活动时，为了规避风险而采取的一系列措施和手段。它涉及多个方面的内容，包括风险评估、风险监控、风险预警、风险控制等等。不论是银行、证券公司、保险公司还是其他金融

机构能够精准洞察客户需求，开发出更贴合市场需求的金融产品和服务，实现个性化营销，提高客户满意度和忠诚度。在风险管理方面，大数据平台实时监测交易数据，及时发现异常交易行为，有效防范金融风险，保障金融市场的驱动力，犹如金融机构的“智慧大脑”，助力其在复杂多变的市场环境中精准把握机遇，有效防范风险。从构成组件来看，金融大数据平台包含多个关键部分。数据采集组件负责从各类数据源收集数据，这些数据源广泛且多样、职业、收入等，以及消费行为数据，包括交易记录、消费偏好、购买频率等，再结合投资偏好、风险承受能力等金融相关数据，金融大数据平台能够为每个客户勾勒出一幅清晰的“画像”。基于这些画像，金融机构可以深入了解客户的需求、偏好和行为模式，从而有针对性地制定营销策略，推荐符合客户需求的金融产品和服务。（二）风险管控，保驾护航金融行业天生与风险相伴，有效的风险管控是金融机构稳健运营的基石。金融大数据平台为金融机构提供了更为精准、高效的风险识别、评估和管理手段，如同为金融机构的运营保驾护航。在信用风险评估方面，大数据平台打破了传统依赖单一信用报告和有限个人信息的局限，整合多维度数据。除了客户的基本财务信息外

机构上报的大量数据进行分析，实时监测金融市场的运行情况，及时发现和防范金融风险，维护金融稳定。发展趋势与人工智能的深度融合：人工智能技术如深度学习、强化学习等将在大数据金融中得到更广泛应用，进一步提升金融大数据金融是指通过对海量金融数据的采集、存储、处理、分析和应用，挖掘数据中蕴含的价值，为金融机构提供决策支持和创新服务，提升金融效率和风险管理水平的一种金融模式。数据来源客户数据：包括客户的基本信息和决策支持，优化投资组合，提高投资收益。保险领域：利用大数据分析客户的风险特征、理赔记录等，实现保险产品的精准定价，提高风险评估的准确性，同时优化理赔流程，提升客户满意度。金融监管：监管机构通过对金融数据的分析和预测能力。区块链技术的结合：区块链技术的去中心化、不可篡改等特性与大数据金融相结合，可提高金融数据的安全性和可信度，优化金融交易流程。跨界合作与生态建设：金融机构将与科技企业、互联网平台等加强跨界合作，共同构建大数据金融生态，实现数据共享和优势互补。隐私保护与数据安全的强化：随着金融数据的重要性日益凸显，隐私保护和数据安全将成为大数据金融发展的重点关注领域，相关技术和法规将不断完善。

风控大数据平台是一种利用大数据技术构建的系统，旨在帮助金融机构、企业等组织对各类风险进行识别、评估、监测和控制。它整合了来自多个渠道的海量数据，通过复杂的数据分析模型和算法，为风险决策提供全面、准确、及时的依据，从而有效防范信用风险、市场风险、操作风险等各类风险。数据来源与采集内部数据交易数据：金融机构记录的客户交易流水，包括转账金额、交易时间、交易对手等信息。这些数据可以帮助分析客户的资金流动模式，识别异常交易。客户基本信息：如年龄、职业、收入、资产等，这些数据对于评估客户的信用风险至关重要。业务运营数据：包括金融机构自身的业务流程数据、系统操作日志等，用于识别操作风险。外部数据征信数据：从专业的征信机构获取客户的信用报告，包括信用评分、逾期记录、贷款历史等。这是评估信用风险的重要参考，能够帮助金融机构了解客户在其他金融机构的信用状况。行业数据：如行业的市场规模、竞争态势、发展趋势等。对于金融机构而言，行业数据有助于评估市场风险。例如，在房地产行业下行时期，金融机构对房地产相关贷款的风险评估就需要更加谨慎。宏观经济数据：包括GDP增长率、通货膨胀率、利率等。这些数据会对金融市场和

金融大数据平台是金融机构利用大数据技术构建的，用于整合、存储、分析金融领域海量数据的综合性平台。数据来源与采集内部数据：包括金融机构自身业务系统产生的数据，如银行的存贷款业务数据、证券交易数据、保险，便于后续分析。数据集成组件负责将来自不同数据源的数据整合到一起，解决数据的异构性问题。采用大数据处理框架对海量金融数据进行批量处理或实时处理，如计算风险指标、统计交易活跃度等。数据分析层：提供丰富的来，便于管理人员和业务人员理解和使用。应用场景风险管理：信用风险评估是重要应用之一。通过整合客户的信用历史、财务状况、交易行为等多维度数据，利用大数据分析模型更准确地评估客户的信用风险，为信贷决策提供，及时进行精准营销推送。客户服务与关系管理：利用大数据平台分析客户反馈数据（如投诉内容、咨询记录等），及时了解客户需求和不满之处，优化服务流程和产品设计，提高客户服务质量。通过对客户生命周期数据的分析数据分析工具和算法，包括统计分析方法（如相关性分析、回归分析等）用于描述金融数据的基本特征和关系；机器学习算法（如决策树、支持向量机用于信用风险评估、客户分类）和深度学习算法（如神经网络用于金融

知识图谱在金融风控行业应用可以起到以下作用：提高金融风险预警能力：通过构建金融风险知识图谱模型，将金融风险信息关联起来，通过数据挖掘技术实现对金融风险的预测和预警优化风控模型：知识图谱能够将金融产品，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。加强对金融诈骗的监控：知识图谱能够将金犯罪人员、银行卡恶意使用、虚假交易等行为关联起来，实现对金融诈骗的监控与防范。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、客户、行业等信息之间的关系建立起来，有利于对客户信用状况、客户行为、市场变化等进行快速判断和评估，从而优化风控模型。改善客户体验：熟练掌握金融产品的知识对于客户的体验很重要。金融知图谱可以将金融产品、相关政策、金融术语等关键信息整合在一起，方便客户快速获取金融知识，提高客户对金融产品的了解程度和使用体验。提升金融机构业绩：借助知识图谱能够开展智能客户推荐、精准营销等活动，进一步提升金融机构业绩

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。...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...