金融反诈图挖掘
星环科技依托星环数据科学平台Sophon Base和图数据库StellarDB,构建新一代智能反洗钱平台。以人工智能平台为基础,根据海量历史案例库构建有监督和无监督的机器学习算法模型,智能计算洗钱风险概率评分,快速监测识别洗钱交易行为;结合图数据库和知识图谱分析构建复杂交易网络图谱,直观展现交易全景图,帮助用户快速发现风险点和可疑团伙,为识别洗钱交易风险创造先机。
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反诈大数据平台建设
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信息,从而实现对整个诈骗网络的全面打击。反诈大数据平台的工作流程严谨而高效,首先是数据采集环节。平台通过与各大通信运营商、金融机构、互联网平台等建立数据接口,实时获取海量的业务数据。这些数据涵盖了用户大数据入局: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)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

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反诈大数据平台
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,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,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

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金融风险反欺诈
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

,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相对较低的场景,如信用卡反欺诈中的一些历史数据的更新,可以每天或每周进行一次,以保证图谱的完整性和准确性。分析挖掘方法利用图数据库进行反欺诈分析挖掘的方法丰富多样,每种方法都有其独特的优势和适用反欺诈难题:传统方法的困境在数字化浪潮席卷全球的当下,各类金融与网络服务蓬勃发展,为人们的生活带来了极大的便利。然而,这份便利的背后,却隐藏着日益猖獗的欺诈行为。电信网络诈骗手段层出不穷,从常见的只能孤立地看待数据,无法深入挖掘数据之间复杂的关联关系,对于那些涉及多个账户、多种交易类型的复杂欺诈行为,常常束手无策。在团伙欺诈面前,传统反欺诈手段更是捉襟见肘。团伙欺诈往往涉及多个成员,他们分工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

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金融风险反欺诈
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行为,并及时报警和处理。设立独立的反欺诈部门:负责金融机构的反欺诈工作,即督促各部门协同合作,制定专门的操作规程和应急处理方案,确保反欺诈措施的及时、科学、有效。建立反欺诈教育和培训机制:包括内部培训和外部宣传,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

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图计算技术在反欺诈场景的应用
图计算技术:反欺诈战场上的秘密武器在数字化浪潮中,金融、电商等行业的线上业务蓬勃发展,与此同时,欺诈行为也愈发猖獗。传统的反欺诈手段在面对日益复杂多变的欺诈网络时,逐渐显得力不从心。而图计算技术的用户、交易、设备等;边则表示实体之间的关系,像交易关联、社交关系、设备登录关系等。通过对图结构的遍历、挖掘和分析,图计算技术能够发现隐藏在数据背后的复杂关系和模式。(二)传统反欺诈的困境以往的反欺诈方法多金融机构为例,引入图计算技术后,成功识别出了以往被忽视的复杂欺诈网络,每月拦截的欺诈交易金额大幅增加,有效降低了机构的经济损失。(二)缩短响应时间传统反欺诈系统在处理复杂的欺诈场景时,往往需要较长时间进行兴起,为反欺诈领域带来了新的曙光,成为精准打击欺诈行为的有力武器。一、图计算技术与反欺诈的初次邂逅(一)何为图计算图计算技术是一种基于图数据结构进行数据处理和分析的技术。在图中,节点代表实体,比如依赖于规则引擎和机器学习算法。规则引擎虽然能快速识别已知类型的欺诈,但面对不断变化的欺诈手段,规则更新往往滞后。机器学习算法则侧重于对单个数据点的分析,难以捕捉数据之间的关联关系。例如,在金融交易反欺诈

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反欺诈图数据解决方案
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。从这索引。三、图数据分析与建模关联分析实体关联挖掘:通过图遍历算法(如深度优先搜索、广度优先搜索)来挖掘实体之间的潜在关联。交易链路分析:分析资金的流动链路,识别异常的交易路径。模式识别欺诈模式定义:根据、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

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图数据库金融
快速遍历,响应时间几乎不受查询复杂度增加的影响。金融领域的典型应用在反洗钱和反欺诈领域,图数据库发挥着关键作用。金融机构可以利用它构建复杂的资金流向网络,实时识别异常交易模式。例如,检测多个账户之间形成图数据库金融:连接数据的新范式在金融行业的数字化转型浪潮中,一种名为"图数据库"的技术正悄然改变着传统的数据处理方式。与常见的表格形式不同,图数据库以"点"和"边"的方式存储数据,更贴近现实世界中事物之间复杂关联的本质特征。这种特性使其在金融领域展现出独特优势。图数据库的基本原理图数据库的核心在于其存储和表示数据的方式。它将每个实体(如个人、账户、交易)表示为节点,而实体之间的关系则表示为连接这些节点的边。例如,在反欺诈场景中,一个客户节点可以通过"拥有"边连接到账户节点,账户节点又可以通过"转账"边连接到其他账户节点。这种直观的表达方式使复杂关系一目了然。与传统关系型数据库相比,图数据库在于图数据库。金融机构可以整合客户的账户信息、交易记录、社交网络等多维数据,构建360度客户视图。这不仅有助于精准营销,还能识别高净值客户网络中的潜在业务机会。通过分析客户之间的影响力和关联度,银行可以

国内有哪些公司/团队在图数据库、图挖掘方面做的比较好?图数据库和图挖掘是近年来大数据和人工智能领域的热门方向。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用的快速发展,图技术因其强大的关联分析能力受到广泛领域,推动了技术的实际落地。在企业界,一些互联网公司和初创企业利用图挖掘技术优化自身业务。例如,在金融领域,图挖掘可以帮助识别潜在的欺诈行为或信贷风险;在社交网络中,它可以用于用户关系分析和内容推荐关注。在国内,不少公司和科研团队在这一领域取得了显著成果,推动了图技术的落地与应用。一些国内科技公司较早布局图数据库领域,推出了高性能的分布式图数据库产品。这些产品在金融、社交网络、网络安全等场景中表现出色,能够支持千亿级节点的存储和毫秒级查询。此外,部分团队专注于图数据库的底层优化,例如在存储引擎、查询语言、分布式架构等方面进行创新,使得国产图数据库在性能上逐步接近甚至超越国际同类产品。图挖掘技术的应用图挖掘是指从图数据中提取有价值的信息或模式,例如社区发现、节点分类、链路预测等。在国内,图挖掘技术的研究和应用主要集中在高校、科研机构以及部分技术驱动的企业。在学术界,许多高校的计算机学院或数据
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省市级碳排放监测服务平台建设方案
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...

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电力行业数字化转型服务商
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...

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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...

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图计算平台代表厂商
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...