金融行業(yè)分布式數(shù)據(jù)庫與圖數(shù)據(jù)庫應(yīng)用實(shí)踐

1、金融行業(yè)分布式閃存數(shù)據(jù)庫與圖數(shù)據(jù)庫應(yīng)用實(shí)踐技術(shù)創(chuàng)新 變革未來分布式閃存數(shù)據(jù)庫 金融行業(yè)應(yīng)用業(yè)務(wù)科技固定報(bào)表有需求，去提工單靈活、敏捷的分析需求業(yè)務(wù)科技自助分析有需求，自助分析實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)或報(bào)表的自助查詢使科技人員從繁重的數(shù)據(jù)調(diào)用和報(bào)表數(shù)據(jù)加工解放出來，專注 于技術(shù)提高了相關(guān)獲取數(shù)據(jù)的技能縮短了獲取數(shù)據(jù) 的周期把主要精力放在后臺數(shù)據(jù)源 的建設(shè)上，為業(yè)務(wù)查詢提供 更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持。一些簡單的報(bào)表或數(shù)據(jù)調(diào)用， 業(yè)務(wù)人員可以獨(dú)立自助查詢， 減少相關(guān)報(bào)表制作的需求科技業(yè)務(wù)ETL文件交換區(qū)E口文件數(shù)D文件DBDBLT統(tǒng)ODS企業(yè)級數(shù)D倉庫明細(xì)層匯總層主題層數(shù)據(jù)倉庫管理1計(jì) 數(shù)Da市風(fēng)險(xiǎn)管理 數(shù)Da市經(jīng)營管理

2、數(shù)Da市T+lT+lETLT+l管理d駛艙模型實(shí)e室實(shí)H決策平臺S準(zhǔn)營銷平臺B用統(tǒng)一報(bào)表平臺自助分析平臺傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理流程過長存儲+HBase?Kudu?混合數(shù)據(jù)架構(gòu)的部署現(xiàn)狀數(shù)據(jù)源在線檢索離線分析ETL增量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)平臺復(fù)雜性上升、運(yùn)維難度大數(shù)據(jù)存儲多份 客戶成本上升數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)線路長報(bào)表分析全文檢索昂貴的一體機(jī)設(shè)備一體機(jī)軟.件產(chǎn)品 基千X86構(gòu)建的分布式集群統(tǒng)一的數(shù)據(jù)架構(gòu)滿足多種分析需求數(shù)據(jù)加工與處理；向各業(yè)務(wù)口、各分行開放 數(shù)據(jù)分析A務(wù)完整的SQL與SLA混合負(fù)載支持構(gòu)建橫向線性擴(kuò)展的數(shù)倉；支撐高性能的交互式查詢；實(shí)時(shí)數(shù)倉的載體數(shù)據(jù)源離線分析在線查詢自助分析增量數(shù)據(jù)更多可能Hardware d

3、evelopment provides more possibility for software分布式閃存數(shù)據(jù)庫 ArgoDB支持混合負(fù)載為高速硬件而生的存儲格式平臺穩(wěn)定可靠基于分布式一致性協(xié)議的存儲引擎運(yùn)算能力強(qiáng)大專用的純向量化計(jì)算引擎替代傳統(tǒng)架構(gòu)承載海量數(shù)據(jù)倉庫文件關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 Q處理獲取 In/estion加工Processin/業(yè)E集市 Data MarketWaterdrop PL/SQL DeveloperETL/準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步 argoDB分布式閃存數(shù)據(jù)庫工作流調(diào)度Workflow Graphical IDEGovernor Metadata M/mt元數(shù)據(jù)管理風(fēng)險(xiǎn)集市零售集市

4、績效集市實(shí)時(shí)流處理引擎構(gòu)建高性能數(shù)據(jù)集市RDMSRubik獲取Ingestion處理 Processing分析 AnalyticsArgoD 分布式內(nèi)存分析型數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫 工作流調(diào)度Workflow Graphical IDEGovernor Metadata Mgmt元數(shù)據(jù)處理Cognos基于ArgoDB構(gòu)建高性能數(shù)據(jù)集市某集團(tuán)公司應(yīng)用案例數(shù)據(jù)湖(Da,a Lake)集群D企業(yè)數(shù)倉(EDW)集群域G企業(yè)級數(shù)據(jù)模型提供企業(yè)級決策支持平臺大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室集群域開發(fā)/測試/培訓(xùn)集群域省份大數(shù)據(jù)服務(wù)集群域數(shù)據(jù)中心 數(shù)據(jù)分析師省、市分公司 開發(fā)人員、業(yè)務(wù) 人員總部/省/市分公司 領(lǐng)導(dǎo)、業(yè)務(wù)人

5、員數(shù) 據(jù) 管理 員業(yè)務(wù)系 統(tǒng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流 數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)合作單 位數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)人員 系統(tǒng)測試人員 培訓(xùn)師、學(xué)員統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理統(tǒng)一服務(wù)管理統(tǒng)一運(yùn)維管理統(tǒng)一安全管控24ETL加載測試結(jié)果DoneFailed數(shù)據(jù)未到或 依賴未滿足合計(jì)TD4260004260TDH4348004348快速響應(yīng)復(fù)雜的交互式查詢高并發(fā)OLAP查詢某農(nóng)信自助分析平臺圖數(shù)據(jù)庫金融行業(yè)應(yīng)用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫的差異StellarDB 三大特點(diǎn)2019/5/13應(yīng)用場景1:擔(dān)保圈和擔(dān)保鏈業(yè)務(wù)背景：擔(dān)保鏈、擔(dān)保圈、擔(dān)保群是我們在信貸工作當(dāng)中貸前、貸中、貸后都 需要密切關(guān)注的業(yè)務(wù)場景。 過1，由于計(jì)算技術(shù)以及模型的局限， 可能這一部

6、分還是靠人1操作，或者通過實(shí)時(shí)程序編寫進(jìn)行奎詢。需求痛點(diǎn)：以往的手段，擔(dān)保圈深度不夠深，發(fā)現(xiàn)不完全，擔(dān)保關(guān)系不直觀。應(yīng)用方案：通過圖挖掘和圖分析的知識算法，我們可以進(jìn)行實(shí)時(shí)、深度的圈、鏈、 群挖掘，并且智能地推送給相應(yīng)的責(zé)任人，甚至可以阻斷現(xiàn)有業(yè)務(wù)流 程、信貸審批流程。星 環(huán) 科 技應(yīng)用場景2:反商戶套現(xiàn)和營銷欺詐業(yè)務(wù)背景：在現(xiàn)有銀行的營銷活動中，有很多“薅羊毛人員利用營銷活動中的優(yōu)惠漏洞，利用實(shí)控組商戶進(jìn)行大量 銀行優(yōu)惠占有，然后專賣獲利，使得銀行營銷成本大 量沉沒。需求痛點(diǎn)：“羊毛黨 手法迅速，嗅覺靈敏，手段多樣。以往的 發(fā)現(xiàn)和封堵方法在應(yīng)變性和實(shí)時(shí)性上都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，往 往等發(fā)現(xiàn)了，可能已經(jīng)

7、結(jié)束了。應(yīng)用方案：通過圖算法技術(shù)，進(jìn)行團(tuán)體識別，通過圖算法模型進(jìn) 行實(shí)控組發(fā)現(xiàn)，快速定位異常消費(fèi)團(tuán)伙星 環(huán) 科 技業(yè)務(wù)背景：根據(jù)中國人民銀行的新要求，對大額交易和可疑交易需要上 報(bào)至中國反洗錢監(jiān)測分析中心，目前大額警戒線從之前的20萬降到了5萬。這意味著非法所得直接存進(jìn)銀行的風(fēng)險(xiǎn)越來越 大，所謂道高一尺魔高一丈，洗錢的手段也隨著科技的進(jìn)步 與日俱增。需求痛點(diǎn)：可疑交易單純采用規(guī)則難以識別，狡猾的洗錢團(tuán)伙通常采用 一定的手動規(guī)避規(guī)則，導(dǎo)致混報(bào)現(xiàn)象，靠實(shí)際經(jīng)驗(yàn)識別5導(dǎo) 致人工甄別工作量非常大?，F(xiàn)有的反洗錢系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)的展 現(xiàn)不直觀，導(dǎo)致需要大量的線下調(diào)查與舉證才能核實(shí)洗錢行為。應(yīng)用方案：通過星環(huán)有

8、監(jiān)督和無監(jiān)督結(jié)合的AI模型提高可疑交易的識 別度與精準(zhǔn)度。通過星環(huán)圖數(shù)據(jù)庫、知識 圖譜平臺提供交互式的分析功能， 結(jié)合自研的圖算法，直觀地定位洗錢行為與洗錢團(tuán)伙。應(yīng)用場景3:反洗錢客戶身份識別(KYC)大額 可疑交C發(fā)K洗錢團(tuán)伙發(fā)K反洗錢業(yè)務(wù)圖數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)分析自然人，賬戶，設(shè)備本身的風(fēng)險(xiǎn)用戶畫像黑IP，設(shè)備，地區(qū)邊風(fēng)險(xiǎn)分析交易行為風(fēng)險(xiǎn)交易行為特征金額頻率，加速度結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)合點(diǎn)和邊屬性，在一定度范圍內(nèi)的整體風(fēng)險(xiǎn)洗錢網(wǎng)絡(luò)特征中心度，聯(lián)通圖深度圖社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的應(yīng)用關(guān)于星環(huán)愿景成為世界領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)人工智能基礎(chǔ)軟件供應(yīng)商，為所有大數(shù)據(jù)和人工 智能應(yīng)用提供基礎(chǔ)軟件平臺和數(shù)據(jù)庫。使命把中國人自主研

9、發(fā)的領(lǐng)先創(chuàng)新技術(shù)賦能全世界各行各業(yè)，促進(jìn)社會可持 續(xù)發(fā)展，通過科技讓人類的生活更美好。核心價(jià)值觀追求卓越 至誠守信 團(tuán)結(jié)協(xié)作 開放創(chuàng)新。休斯頓多倫多上海福州深圳廣州烏魯木齊成都西安鄭州北京沈陽石家莊南京 武漢天津濟(jì)南青島新加坡機(jī)構(gòu)分布累計(jì)1200+客戶 選擇使用星環(huán)平臺政務(wù)公安審計(jì)稅務(wù)質(zhì)監(jiān)財(cái)政工商統(tǒng)計(jì)銀行證券保險(xiǎn)基金消費(fèi)金觸期貨國防制造業(yè)監(jiān)管機(jī)構(gòu)水電核電新能源發(fā)電電網(wǎng)石油石化電信物流醫(yī)院煙草高校移動聯(lián)通廣電網(wǎng)媒紙媒地鐵航空鐵路公路傳媒公司 其他運(yùn)營商 智慧交通能源公司金觸機(jī)構(gòu)政府部門星環(huán)產(chǎn)品家族 (ABCD)ArgoDB分布式閃存數(shù)據(jù)庫StellarDB分布式圖數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)一體機(jī)流處理 (Io

10、T)一體機(jī)閃存數(shù)據(jù)庫一體機(jī)人工智能一體機(jī)智能識別一體機(jī)云 C大數(shù)據(jù) 人工 智能 A數(shù)據(jù)庫 D一體機(jī)Transwarp Data Cloud星環(huán)云平臺 (私有托管)Transwarp Sophon人工智能建模工具 模型 算法Transwarp Data Hub一站式大數(shù)據(jù)平臺 開發(fā)工具美國知名分析機(jī)構(gòu)Wikibon對星環(huán)的評價(jià)中國唯一入選企業(yè)2019AIIA杯 人工智能巡回賽 星環(huán)賽區(qū)星環(huán)積極聯(lián)合大數(shù)據(jù)人工智能行業(yè)主管部門、教育主管部門，組織面向全國高校的大數(shù)據(jù)人工智能品牌賽事及學(xué)術(shù)研討、技術(shù)交流活動，通過活動推進(jìn)數(shù)據(jù)開放與共享，促進(jìn)跨行業(yè)、跨領(lǐng)域、跨地域的科研創(chuàng)新與技術(shù)交流，加速大數(shù)據(jù)人工智能

11、相關(guān)科研成果的 快速轉(zhuǎn)化，推動產(chǎn)學(xué)研用”無縫結(jié)合。2018年10月15日，由I家發(fā)展和改革委員2高技術(shù)A、I家- 聯(lián)網(wǎng)信息辦公室網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)與技術(shù)局指導(dǎo)，中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展 聯(lián)盟主辦的2018AIIA人工智能開發(fā)者大2”在蘇州舉行，2議 宣布2019年AIIA杯人工智能巡回賽”正式啟動，星環(huán)科技、中國移動、百度、航天科工、國家電網(wǎng)獲得2019年AIIA杯人工智能巡回賽”舉辦權(quán)。國家發(fā)展和改革委員會科學(xué)技術(shù)部工業(yè)和信息化部中央網(wǎng)信辦星涌大數(shù)據(jù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室星環(huán)可與高校聯(lián)合共建大數(shù)據(jù)人工智能實(shí)驗(yàn)室，承接大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域的國家級、省市級重點(diǎn)科技項(xiàng)目，開展大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在各 行業(yè)的應(yīng)用研究，并進(jìn)行相關(guān)成果的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化。星環(huán)主要提供實(shí)驗(yàn)環(huán)境、行業(yè)解決方案、行業(yè)樣例數(shù)據(jù)以及遠(yuǎn)程技術(shù)支持，高校提供方案開發(fā)、 方案驗(yàn)證以及實(shí)施人員。實(shí)驗(yàn)室主任 張平文院士實(shí)驗(yàn)室副主任 孫元浩先生星涌大數(shù)據(jù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室由星環(huán)與北京大學(xué)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室共同組建，實(shí)驗(yàn)室將結(jié)合雙方優(yōu)勢開展大數(shù)據(jù)與 人工智能技術(shù)研究、成果轉(zhuǎn)化、人才培養(yǎng)、專家智庫以及國家、省市項(xiàng)目申報(bào)與實(shí)施等方面的合作。大數(shù)據(jù) 人工智能人才認(rèn)證星環(huán)認(rèn)證證書星環(huán)面向參加實(shí)訓(xùn)的學(xué)生推出星環(huán)認(rèn)證工程系列人才評測服務(wù)，并聯(lián)合工信部中國信息通信研究院共同建立大數(shù)據(jù)人工智能人才 發(fā)展中心，