近年來,人工智能、圖計算、區塊鏈等為代表的新興技術發展方興未艾,推動著金融業數字化轉型進入深水區。作為科技創新大潮下的核心基礎技術之一,圖計算技術憑借在數據分析和處理領域的獨特優勢,逐漸在金融業數字化轉型中發揮著愈來愈重要的作用。

目前,金融行業知識圖譜應用正處于爆發期。星環科技首席金融行業架構師曾晨光介紹,在國內,利用企業自研的國產圖數據庫、知識圖譜平臺和知識挖掘應用經驗,完全可以構建監管和金融行業的知識圖譜方案,既能滿足用戶金融風險監管、精準營銷、投資分析交易等核心應用場景的需求,又能滿足自主可控與安全的要求。

作為國內大數據與人工智能基礎軟件的領頭羊,星環科技利用自研的具有自主知識產權分布式圖數據庫Transwarp StellarDB和知識圖譜平臺Sophon KG,與金融行業的頭部機構合作,構建了多個領域的知識圖譜應用場景,涉及集團派系知識圖譜、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、投研知識圖譜等應用,并取得了出色的應用效果。

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金融行業圖應用

正從監管、大銀行向中小銀行滲透

從2019年底開始,圖數據庫等開始在國內的監管機構、各大交易所、大型銀行等開始應用。這些機構紛紛選擇國產自主研發的企業級分布式圖數據庫和知識圖譜平臺,構建知識圖譜應用。

與此同時,國產的圖數據庫、知識圖譜平臺以及知識挖掘應用技術與產品不斷涌現,知識圖譜全棧整體解決方案逐漸完善。到了2021年,圖技術商業化的步伐不斷加快,在監管、金融行業的應用也將從大型銀行,走向成本敏感的中小型金融機構。

曾晨光介紹,目前,金融機構知識圖譜應用發展面臨的挑戰主要有兩個:

一是圖數據源匱乏。受支持圖譜表達和存儲的實體、關系、屬性三元組的圖數據源獲取瓶頸的制約,早期知識圖譜最早應用于監管和大銀行的風險圖譜,如反洗錢、反欺詐圖譜應用等,取得了不錯的效果。這類應用一般都屬于同構圖,整個圖譜Schema中只包含一類實體和一類關系,相對容易實現。

而大于一類實體和關系的異構圖近年來發展迅速,包括工商數據網絡、司法數據、供應鏈、產業鏈、價值鏈、擔保鏈、社交網絡等應用場景的異構圖數據源不斷豐富,預示著未來2-3年,異構圖知識圖譜將是金融行業應用的主戰場。

二是圖技術的成熟度。金融機構在知識圖譜應用中的主要投入除了圖數據源以外,主要包括圖數據庫、知識圖譜建模平臺選購,以及知識圖譜應用構建等。由于圖數據庫+知識圖譜PaaS+圖挖掘應用等技術成熟度不高,導致知識圖譜商業化落地很難實現標準化。而定制化程度越高的新技術投入的預算就越高,只有大型金融機構才有資金實力投入預研性質的開發或者選型,限制了知識圖譜的應用與推廣。

面對金融機構的關系發現和關系查詢等需求,傳統關系型數據庫需要不斷地多表關聯,跨表查詢,在面對圖結構大于10度以上的關系搜索時就會出現嚴重的性能瓶頸,甚至出現算不出來的現象。

傳統的關系型數據庫顯然無法滿足金融機構金融監管、金融風控、金融投研等圖計算的需求,而分布式圖數據庫因為可以處理超大規模的圖計算應用,因而受到金融機構的青睞。同時擁有圖數據庫、知識圖譜平臺、圖挖掘應用開發的供應商更受用戶的歡迎。

02

星環科技

實現金融行業三大圖計算應用場景

星環科技利用自研的分布式圖數據庫Transwarp StellarDB和知識圖譜平臺Sophon KG,以及圖挖掘應用開發的豐富經驗,與金融行業的頭部機構合作,構建了多個不同類型的知識圖譜應用場景。

曾晨光介紹,星環科技成功落地的知識圖譜應用可以分為金融監管+風險合規類、精準營銷類、投資研究類的三類,分別面向金融機構三大業務條線。

風險是金融的命脈,也是國家監管科技的主干。金融監管+風險合規的知識圖譜是星環科技最早開始投入建設和技術研發的方向。面向超大規模圖網絡,星環科技率先發布了支持空間3D的圖展示,避免了二維圖的展示對于超過萬節點的圖無法清晰體現的弊端;同時結合反洗錢網絡圖譜利用屬性圖中節點帶有地理定位屬性,構建了跨境可疑資金轉正圖網絡,對于可疑跨境交易一目了然。

今天,大型金融機構可能存在上千萬家的B端或者C端用戶,如何實現針對不同用戶的精準營銷?在營銷知識圖譜方面,星環科技面向銀行開發了對公知識圖譜的技術,實現了在營銷端沉淀業務知識,充分發揮圖譜價值,幫助銀行實現諸如疫情期間小微企業信貸精準投放等應用。

在金融和資本市場,最重要的金融業務就是投資,利用知識圖譜刻畫人類研究成果,進行知識圖譜化表達和構建,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展路線圖。在投資知識圖譜方面,星環科技通過全棧能力,深度融合NLP+知識圖譜技術,通過知識表示學習等領先的知識圖譜技術,實現智能投研知識圖譜,賦能投資研究場景應用。

在數據的獲取、存儲、計算、分發、管理的全生命周期中,需要大數據、云計算、人工智能三大技術的融合系統。星環科技提供ABC融合的一體化技術解決方案,使用統一一套引擎去驅動不同的數據模型,滿足異質性數據多模型和多源性數據多模態的處理需求,增強統一性,降低系統的風險,增加可靠性和穩定性,實現從數據到業務暢通進行。

星環科技為用戶串聯起了從底層的關系型數據庫、大數據平臺到中層的圖數據庫,再到上層知識圖譜應用的全棧產品,實現了從最底層獨立的“點”分析到關系的“線”分析再到事件的“面”分析,最終形成行業全面的“體”分析的全棧智能分析賦能。從點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,能夠大量節省開發成本和基礎算力,顯著提升分析性能。

星環科技針對知識挖掘應用具備從底層到頂層的完整解決方案。在底層,星環科技擁有極速大數據大數據平臺TDH、大數據應用開發工具TDS和智能分析工具Sophon,依托平臺上的Transwarp StellarDB分布式圖數據庫,可以進行海量圖數據的存儲與實時操作。在圖數據庫上層,有基于用戶交互的圖可視化管理與分析平臺Sophon KG。

基于以上產品,可以賦予用戶構建完整圖應用生態的能力。整套系統以分布式文件系統為基礎,具備超大規模的節點邊處理能力。同時也具備極強的可擴展性,可以橫向進行靈活擴展,以應對數據的增長與處理能力要求的提高。同時,整個平臺具備獨立的系統構架,可以靈活便捷地與各類系統進行快速耦合。

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國產自研技術

與產品金融行業圖計算應用大顯身手

國內頭部金融機構在知識圖譜應用中,大多優先選擇國產自研的圖數據庫和知識圖譜平臺,其原因不外乎三個:

一是金融和監管關系到國家金融安全與發展穩定,選擇自主可控的產品,避免被國外技術“卡脖子”。

其次,放眼世界監管和金融領域,中國金融機構C端或B端客戶數量是最多的,國外的產品往往很難遇到這么大規模的數據計算場景,產品具有先天的缺陷。而國產產品從誕生起,就針對用戶龐大圖數量來研發產品,能夠滿足金融機構的應用需求。

另外,在圖數據庫和知識圖譜平臺產品發展上,國內企業與國際企業幾乎同時起步,而自主研發的國產技術與產品在技術上并不比國外企業差,在一些技術上還超過了國外的產品。

星環圖數據庫是國內第一款自研分布式圖數據庫,可支持萬億邊規模圖數據存儲,具備查詢速度快、分析能力強、穩定性高的特點。如星環科技的分布式圖數據庫產品StellarDB就能夠存儲大規模圖,數量可以達到百億節點千億邊;支持的圖分析算法豐富,性能表現優異;自主研發,已經用于眾多金融行業,用于反洗錢、風險控制、營銷等多種場景。

星環科技是國內同時具備圖數據庫、知識圖譜平臺、圖挖掘應用開發能力的企業,其全棧能力,可以助力金融機構快速構建知識圖譜應用。