银行反诈系统有哪些厂商

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

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、公安系统内部案件受害者及其亲友、所属社区或单位等发送预警信息，提醒其警惕可能的诈骗行为，并提供相应的防范建议和紧急求助渠道，如联系当地警方或银行客服进行紧急挂失止付等操作。案件管理与协作：为公安反诈部门提供案件管理功能，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，快速整合各方资源对跨区域诈骗团伙进行联合打击。宣传教育与公众服务：通过平台向公众发布各类诈骗案例解析、防范技巧、最新诈骗动态等信息，开展形式多样的反诈宣传教育活动，提高公众的反诈意识和识别诈骗的能力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

大数据平台厂商有哪些？在当今数据驱动的商业环境中，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据，从而提取有价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的厂商则专注于特定领域的大数据解决方案。例如，有针对零售业客户行为分析优化的平台，也有为物联网设备数据处理专门设计的系统。这些平台内置了行业特定的数据模型和分析方法，能够快速满足专业需求。相比通用平台。第二类是专注于特定技术环节的专业型厂商。有些厂商深耕于分布式存储系统，有些则专注于实时数据处理引擎或分析工具。这些专业厂商的产品通常在某个技术领域具有明显优势，性能指标突出。企业可以选择将这些专业组件与现有系统集成，构建定制化的大数据架构。这种方式的优点是可以针对特定需求选择技术，但集成和维护成本相对较高。云计算服务商也是大数据平台市场的重要参与者。这些厂商将大数据能力作为云服务提供，用户无需自行大数据平台提供商，它们各具特色，满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看，大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商，这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈，从底层存储到上层分析

数据中台，有哪些厂商？数据中台的概念与价值数据中台是近年来企业数字化转型过程中兴起的重要架构理念，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，扮演着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。简单来说，数据中台，对行业业务场景和数据特点有深刻理解。它们的数据中台产品往往预置了行业数据模型和业务指标，能够更快地实现业务价值，适合那些希望快速见效的行业客户。选择数据中台厂商的考量因素企业在选择数据中台厂商时，需要；此外，还有生态兼容性，能否与企业现有IT系统良好融合。值得注意的是，数据中台建设不是简单的产品采购，而是需要结合企业自身数据战略和组织架构进行整体规划。因此，厂商的咨询能力和方法论同样重要，能够帮助企业中台的主要厂商类型在数据中台领域，提供解决方案的厂商大致可以分为三类，各自有着不同的技术背景和服务特点。一类是传统大数据平台提供商。这类厂商通常拥有多年的大数据处理经验，技术积累深厚，产品功能全面。它们的数据中台解决方案往往基于原有的大数据平台进行扩展，强调数据的存储、计算和分析能力，适合对数据处理性能要求较高的大型企业。第二类是新兴的云服务商。随着云计算技术的普及，这类厂商利用云端弹性扩展的优势

专项测评。同时在全球著名咨询机构Gartner近日发布的《图数据库管理系统市场指南》中，星环科技也被列为图数据库管理系统全球代表厂商。该报告对图数据库市场和技术发展做了阐述和分析，Gartner预测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

银行业应用图数据库的主要目的是进行风险管理和合规性监管。由于金融行业的复杂性，数据往往分散在不同的系统和应用程序中，增加了数据整合和分析的难度。图数据库可以通过构建图形数据模型并利用强大的图算法提供并提高客户满意度。反欺诈：以图的形式显示账户和交易、设备、位置和其他特征之间的关系，从而识别欺诈行为。合规监管：通过收集和分析关于特定交易、账户和客户的数据，检查是否符合监管要求，并且帮助银行保持符合”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。同时在全球著名咨询机构Gartner近日发布的《图数据库管理系统市场指南》中，星环科技也被列为图数据库管理系统全球代表厂商更准确的数据分析和综合视图。具体来说，在银行行业中，图数据库可以用于以下几个领域：客户360视图：通过整合客户的交易、账户、借记卡、贷款等多个数据源，建立客户的360度视图，识别潜在的机会，降低风险法规的状态。资产和负债管理：通过建立银行的资产负债表的图形模型，帮助银行更好地管理其资产和负债，更好地进行务增长而不增加风险。星环分布式图数据库

在金融、电子商务和支付领域。以下是一些典型的应用场景：金融机构的反欺诈监控银行和支付机构经常面临来自黑客、诈骗团伙的攻击。通过建立反欺诈风控模型，金融机构可以实时监控用户交易行为，识别出异常行为。电商反欺诈分析是一种利用技术手段来识别和预防欺诈行为的方法。它通过分析和比对数据以及利用机器学习和人工智能等技术，识别和预测潜在的欺诈行为，从而保护用户的利益。应用反欺诈分析被广泛应用于多个行业，尤其是平台的支付风险管理对于电商平台来说，支付环节的安全性至关重要。利用反欺诈风控模型，可以对每一笔支付交易进行分析，判断是否存在欺诈风险。保险行业的欺诈防控在保险行业，虚假理赔是一个普遍存在的风险。通过反欺诈风控模型，保险公司可以有效地筛查潜在的虚假理赔案件。在线游戏平台的作弊行为检测在在线游戏平台中，作弊行为的出现会破坏游戏的公平性和用户体验。通过反欺诈风控模型，游戏公司可以实时检测玩家的行为数据，识别出不正常的游戏行为，如通过外挂进行作弊等。技术反欺诈分析技术涉及多个领域，包括数据挖掘、机器学习、统计学、数据库等。以下是一些关键技术：数据收集与预处理数据是风控模型构建的基础，收集的数据种类繁多

金融江湖防骗术：反欺诈全攻略反欺诈的“十八般武艺”面对金融欺诈的严峻挑战，金融行业也在不断探索和创新反欺诈手段，宛如练就了一身“十八般武艺”，力求在这场较量中占据上风。技术手段：科技利刃斩“诈”魔在反欺诈的战场上，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交易的可追溯性提供了有力保障。在金融交易中，区块链技术可以记录每一笔交易的详细信息，包括交易时间、交易双方、交易金额等，这些信息被存储在多个节点上，无法被单一节点篡改。一旦发生欺诈行为，金融机构可以通过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

近日，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所联合中国工商银行金融科技研究院安全攻防实验室发布了《数字金融反欺诈技术应用分析报告（2021年）》（以下简称报告）。星环科技的“人工智能助力商业银行提升风控和智能化水平”案例入选该报告数字金融反欺诈七大代表性案例。数字金融反欺诈技术应用分析报告（2021年）图片来源：中国信息通信研究院云计算与大数据研究所&中国工商银行金融科技研究院安全攻防实验室《数字金融反欺诈技术应用分析报告（2021年）》报告结合了中国工商银行以及中国信息通信研究院的研究成果，对数字金融欺诈的形势、特征进行了剖析，并给出了金融行业在数字金融反欺诈方面的技术和应用商业银行人工智能与建模团队完成了反欺诈和智能化风控模型的开发和上线，解决了之前模型存在的上线部署困难、时效性差；模型重复建设、烟囱化严重；缺乏模型后期监控、更新与维护等问题，有效提升了该商业银行的风控和智能化水平。值得一提的是，在此案例中构建的反欺诈和智能化风控模型帮助该银行形成了全渠道的立体防范，并结合实时流处理引擎和实时决策引擎实现了模型对于风险事件的实时拦截，为国内银行业少数的从底层数据平台到上

智能反欺诈是指利用人工智能技术和算法来预测、识别和防止各类欺诈行为的一种方法。智能反欺诈系统可以通过分析大量的数据和模式识别来检测潜在的欺诈行为，提高欺诈识别的准确性和效率。智能反欺诈系统通常采用等，进行综合分析和综合判断，提高欺诈识别全面性和准确性。数据联动和共享：将不同机构和平台的欺诈数据进行联动和共享，形成更加全面和有力的反欺诈网络，提高欺诈行为的识别和防范效果。智能反欺诈系统可以应用于各个领域，如金融、电商、保险、电信等，帮助机构和企业降低欺诈风险，保护用户资产和信息安全。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。...