近年來,人工智能、圖計(jì)算、區(qū)塊鏈等為代表的新興技術(shù)發(fā)展方興未艾,推動(dòng)著金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水區(qū)。作為科技創(chuàng)新大潮下的核心基礎(chǔ)技術(shù)之一,圖計(jì)算技術(shù)憑借在數(shù)據(jù)分析和處理領(lǐng)域的獨(dú)特優(yōu)勢,逐漸在金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮著愈來愈重要的作用。

目前,金融行業(yè)知識圖譜應(yīng)用正處于爆發(fā)期。星環(huán)科技首席金融行業(yè)架構(gòu)師曾晨光介紹,在國內(nèi),利用企業(yè)自研的國產(chǎn)圖數(shù)據(jù)庫、知識圖譜平臺和知識挖掘應(yīng)用經(jīng)驗(yàn),完全可以構(gòu)建監(jiān)管和金融行業(yè)的知識圖譜方案,既能滿足用戶金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管、精準(zhǔn)營銷、投資分析交易等核心應(yīng)用場景的需求,又能滿足自主可控與安全的要求。

作為國內(nèi)大數(shù)據(jù)與人工智能基礎(chǔ)軟件的領(lǐng)頭羊,星環(huán)科技利用自研的具有自主知識產(chǎn)權(quán)分布式圖數(shù)據(jù)庫Transwarp StellarDB和知識圖譜平臺Sophon KG,與金融行業(yè)的頭部機(jī)構(gòu)合作,構(gòu)建了多個(gè)領(lǐng)域的知識圖譜應(yīng)用場景,涉及集團(tuán)派系知識圖譜、銀行對公知識圖譜和零售知識圖譜,證券公司反洗錢知識圖譜、投研知識圖譜等應(yīng)用,并取得了出色的應(yīng)用效果。

01

金融行業(yè)圖應(yīng)用

正從監(jiān)管、大銀行向中小銀行滲透

從2019年底開始,圖數(shù)據(jù)庫等開始在國內(nèi)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)、各大交易所、大型銀行等開始應(yīng)用。這些機(jī)構(gòu)紛紛選擇國產(chǎn)自主研發(fā)的企業(yè)級分布式圖數(shù)據(jù)庫和知識圖譜平臺,構(gòu)建知識圖譜應(yīng)用。

與此同時(shí),國產(chǎn)的圖數(shù)據(jù)庫、知識圖譜平臺以及知識挖掘應(yīng)用技術(shù)與產(chǎn)品不斷涌現(xiàn),知識圖譜全棧整體解決方案逐漸完善。到了2021年,圖技術(shù)商業(yè)化的步伐不斷加快,在監(jiān)管、金融行業(yè)的應(yīng)用也將從大型銀行,走向成本敏感的中小型金融機(jī)構(gòu)。

曾晨光介紹,目前,金融機(jī)構(gòu)知識圖譜應(yīng)用發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)主要有兩個(gè):

一是圖數(shù)據(jù)源匱乏。受支持圖譜表達(dá)和存儲的實(shí)體、關(guān)系、屬性三元組的圖數(shù)據(jù)源獲取瓶頸的制約,早期知識圖譜最早應(yīng)用于監(jiān)管和大銀行的風(fēng)險(xiǎn)圖譜,如反洗錢、反欺詐圖譜應(yīng)用等,取得了不錯(cuò)的效果。這類應(yīng)用一般都屬于同構(gòu)圖,整個(gè)圖譜Schema中只包含一類實(shí)體和一類關(guān)系,相對容易實(shí)現(xiàn)。

而大于一類實(shí)體和關(guān)系的異構(gòu)圖近年來發(fā)展迅速,包括工商數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、司法數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈、擔(dān)保鏈、社交網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用場景的異構(gòu)圖數(shù)據(jù)源不斷豐富,預(yù)示著未來2-3年,異構(gòu)圖知識圖譜將是金融行業(yè)應(yīng)用的主戰(zhàn)場。

二是圖技術(shù)的成熟度。金融機(jī)構(gòu)在知識圖譜應(yīng)用中的主要投入除了圖數(shù)據(jù)源以外,主要包括圖數(shù)據(jù)庫、知識圖譜建模平臺選購,以及知識圖譜應(yīng)用構(gòu)建等。由于圖數(shù)據(jù)庫+知識圖譜PaaS+圖挖掘應(yīng)用等技術(shù)成熟度不高,導(dǎo)致知識圖譜商業(yè)化落地很難實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化。而定制化程度越高的新技術(shù)投入的預(yù)算就越高,只有大型金融機(jī)構(gòu)才有資金實(shí)力投入預(yù)研性質(zhì)的開發(fā)或者選型,限制了知識圖譜的應(yīng)用與推廣。

面對金融機(jī)構(gòu)的關(guān)系發(fā)現(xiàn)和關(guān)系查詢等需求,傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫需要不斷地多表關(guān)聯(lián),跨表查詢,在面對圖結(jié)構(gòu)大于10度以上的關(guān)系搜索時(shí)就會出現(xiàn)嚴(yán)重的性能瓶頸,甚至出現(xiàn)算不出來的現(xiàn)象。

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫顯然無法滿足金融機(jī)構(gòu)金融監(jiān)管、金融風(fēng)控、金融投研等圖計(jì)算的需求,而分布式圖數(shù)據(jù)庫因?yàn)榭梢蕴幚沓笠?guī)模的圖計(jì)算應(yīng)用,因而受到金融機(jī)構(gòu)的青睞。同時(shí)擁有圖數(shù)據(jù)庫、知識圖譜平臺、圖挖掘應(yīng)用開發(fā)的供應(yīng)商更受用戶的歡迎。

02

星環(huán)科技

實(shí)現(xiàn)金融行業(yè)三大圖計(jì)算應(yīng)用場景

星環(huán)科技利用自研的分布式圖數(shù)據(jù)庫Transwarp StellarDB和知識圖譜平臺Sophon KG,以及圖挖掘應(yīng)用開發(fā)的豐富經(jīng)驗(yàn),與金融行業(yè)的頭部機(jī)構(gòu)合作,構(gòu)建了多個(gè)不同類型的知識圖譜應(yīng)用場景。

曾晨光介紹,星環(huán)科技成功落地的知識圖譜應(yīng)用可以分為金融監(jiān)管+風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)類、精準(zhǔn)營銷類、投資研究類的三類,分別面向金融機(jī)構(gòu)三大業(yè)務(wù)條線。

風(fēng)險(xiǎn)是金融的命脈,也是國家監(jiān)管科技的主干。金融監(jiān)管+風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)的知識圖譜是星環(huán)科技最早開始投入建設(shè)和技術(shù)研發(fā)的方向。面向超大規(guī)模圖網(wǎng)絡(luò),星環(huán)科技率先發(fā)布了支持空間3D的圖展示,避免了二維圖的展示對于超過萬節(jié)點(diǎn)的圖無法清晰體現(xiàn)的弊端;同時(shí)結(jié)合反洗錢網(wǎng)絡(luò)圖譜利用屬性圖中節(jié)點(diǎn)帶有地理定位屬性,構(gòu)建了跨境可疑資金轉(zhuǎn)正圖網(wǎng)絡(luò),對于可疑跨境交易一目了然。

今天,大型金融機(jī)構(gòu)可能存在上千萬家的B端或者C端用戶,如何實(shí)現(xiàn)針對不同用戶的精準(zhǔn)營銷?在營銷知識圖譜方面,星環(huán)科技面向銀行開發(fā)了對公知識圖譜的技術(shù),實(shí)現(xiàn)了在營銷端沉淀業(yè)務(wù)知識,充分發(fā)揮圖譜價(jià)值,幫助銀行實(shí)現(xiàn)諸如疫情期間小微企業(yè)信貸精準(zhǔn)投放等應(yīng)用。

在金融和資本市場,最重要的金融業(yè)務(wù)就是投資,利用知識圖譜刻畫人類研究成果,進(jìn)行知識圖譜化表達(dá)和構(gòu)建,也是多家券商和基金公司在探索金融科技賦能投資收益效果的發(fā)展路線圖。在投資知識圖譜方面,星環(huán)科技通過全棧能力,深度融合NLP+知識圖譜技術(shù),通過知識表示學(xué)習(xí)等領(lǐng)先的知識圖譜技術(shù),實(shí)現(xiàn)智能投研知識圖譜,賦能投資研究場景應(yīng)用。

在數(shù)據(jù)的獲取、存儲、計(jì)算、分發(fā)、管理的全生命周期中,需要大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能三大技術(shù)的融合系統(tǒng)。星環(huán)科技提供ABC融合的一體化技術(shù)解決方案,使用統(tǒng)一一套引擎去驅(qū)動(dòng)不同的數(shù)據(jù)模型,滿足異質(zhì)性數(shù)據(jù)多模型和多源性數(shù)據(jù)多模態(tài)的處理需求,增強(qiáng)統(tǒng)一性,降低系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn),增加可靠性和穩(wěn)定性,實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)暢通進(jìn)行。

星環(huán)科技為用戶串聯(lián)起了從底層的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺到中層的圖數(shù)據(jù)庫,再到上層知識圖譜應(yīng)用的全棧產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)了從最底層獨(dú)立的“點(diǎn)”分析到關(guān)系的“線”分析再到事件的“面”分析,最終形成行業(yè)全面的“體”分析的全棧智能分析賦能。從點(diǎn)到面再到體的一站式分析工具提供,可以搭建緊密相扣的工作流鏈路,對于用戶而言,能夠大量節(jié)省開發(fā)成本和基礎(chǔ)算力,顯著提升分析性能。

星環(huán)科技針對知識挖掘應(yīng)用具備從底層到頂層的完整解決方案。在底層,星環(huán)科技擁有極速大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)平臺TDH、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工具TDS和智能分析工具Sophon,依托平臺上的Transwarp StellarDB分布式圖數(shù)據(jù)庫,可以進(jìn)行海量圖數(shù)據(jù)的存儲與實(shí)時(shí)操作。在圖數(shù)據(jù)庫上層,有基于用戶交互的圖可視化管理與分析平臺Sophon KG。

基于以上產(chǎn)品,可以賦予用戶構(gòu)建完整圖應(yīng)用生態(tài)的能力。整套系統(tǒng)以分布式文件系統(tǒng)為基礎(chǔ),具備超大規(guī)模的節(jié)點(diǎn)邊處理能力。同時(shí)也具備極強(qiáng)的可擴(kuò)展性,可以橫向進(jìn)行靈活擴(kuò)展,以應(yīng)對數(shù)據(jù)的增長與處理能力要求的提高。同時(shí),整個(gè)平臺具備獨(dú)立的系統(tǒng)構(gòu)架,可以靈活便捷地與各類系統(tǒng)進(jìn)行快速耦合。

03

國產(chǎn)自研技術(shù)

與產(chǎn)品金融行業(yè)圖計(jì)算應(yīng)用大顯身手

國內(nèi)頭部金融機(jī)構(gòu)在知識圖譜應(yīng)用中,大多優(yōu)先選擇國產(chǎn)自研的圖數(shù)據(jù)庫和知識圖譜平臺,其原因不外乎三個(gè):

一是金融和監(jiān)管關(guān)系到國家金融安全與發(fā)展穩(wěn)定,選擇自主可控的產(chǎn)品,避免被國外技術(shù)“卡脖子”。

其次,放眼世界監(jiān)管和金融領(lǐng)域,中國金融機(jī)構(gòu)C端或B端客戶數(shù)量是最多的,國外的產(chǎn)品往往很難遇到這么大規(guī)模的數(shù)據(jù)計(jì)算場景,產(chǎn)品具有先天的缺陷。而國產(chǎn)產(chǎn)品從誕生起,就針對用戶龐大圖數(shù)量來研發(fā)產(chǎn)品,能夠滿足金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用需求。

另外,在圖數(shù)據(jù)庫和知識圖譜平臺產(chǎn)品發(fā)展上,國內(nèi)企業(yè)與國際企業(yè)幾乎同時(shí)起步,而自主研發(fā)的國產(chǎn)技術(shù)與產(chǎn)品在技術(shù)上并不比國外企業(yè)差,在一些技術(shù)上還超過了國外的產(chǎn)品。

星環(huán)圖數(shù)據(jù)庫是國內(nèi)第一款自研分布式圖數(shù)據(jù)庫,可支持萬億邊規(guī)模圖數(shù)據(jù)存儲,具備查詢速度快、分析能力強(qiáng)、穩(wěn)定性高的特點(diǎn)。如星環(huán)科技的分布式圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品StellarDB就能夠存儲大規(guī)模圖,數(shù)量可以達(dá)到百億節(jié)點(diǎn)千億邊;支持的圖分析算法豐富,性能表現(xiàn)優(yōu)異;自主研發(fā),已經(jīng)用于眾多金融行業(yè),用于反洗錢、風(fēng)險(xiǎn)控制、營銷等多種場景。

星環(huán)科技是國內(nèi)同時(shí)具備圖數(shù)據(jù)庫、知識圖譜平臺、圖挖掘應(yīng)用開發(fā)能力的企業(yè),其全棧能力,可以助力金融機(jī)構(gòu)快速構(gòu)建知識圖譜應(yīng)用。