金融反诈图挖掘

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

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

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

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

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

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

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

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技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，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...