风控大模型

智能风控指使用数据智能分析手段辅助的风险控制。智能风控利用大数据分析、机器学习、人工智能等技术，对客户和交易信息进行智能分析，识别和预风险事件，提供及时的风险预警和应对措施，并据风险程度进行风险分级和智能化的时代潮流。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、资深业务专家与风控技术团队、泛行业2000+用户多源大数据案例的数据处理。智能风控的应用领域包括金融、保险、互联网金融、电商等行业，可帮助企业提高风控效率，降低业务风险和运营成本，提高服务质量和客户满意度。智能风控的核心是数据分析和预测，通过对客户行为、交易数据、信用评级、历史记录等数据的分析，识别异常行为和潜在风险，实现风险防范和管理。智能风控涵盖了多种技术和手段，如反欺诈技术、行为识别技术、规则引擎、智能决策等，在预防和控制风险方面具有很大的作用。随着技术的发展和应用场景的不断扩展，智能风控也在不断拓展应用范围，如智能投顾、智能账单管理、智能经营等。未来，智能风控的发展趋势将会更加智能化、精准化、定制化，帮助企业实现更高效、更安全的运营和服务，符合数字经济

大数据风控通过更全面的数据维度、高度自动化的过程和客观公正的算法模型，提高风险评估管控能力。风险评估数据维度：大数据风控通过更广泛的数据来源和多度的数据，能够更全面地评估风险状况。例如，可以收集与计算能力，能够实时对各项数据进行处理和分析，提高风险评估和管控能力。算法模型：传统风控模型难以应对复杂的风险管理环境，可能出现偏差，导致交易风险。大数据风控具有数据收集和处理的优势，可以调和优化传统风险模型，全面了解客户的风险因素，准确识别风险并提供风控提示。大数据风控已广泛应用于金融业的投融资和信贷领域，并且在其他行业如电商和保险等涉及个人信息和资金交易的领域也得到应用。企业所处行业的竞争环境、产品生命周期、关联交易信息、司法信息、市场需求变化等数据，从而提高风控效率。自动化程度：传统风控依赖于人工操作，导致处理数据的流程繁琐，并且结果常常是滞后的。大数据风控通过数据采集

发布金融风控联合解决方案，利用大数据技术及人工智能技术，结合内外部数据，通过对客户、账户和渠道的综合分析，进行客户资金流监控、优化信用风险评价体系、识别潜在违规客户，构建覆盖智能反洗钱、信用风险预警等场景的智能风控体系。基于TDH构建信用风险预警监控管理系统(CRO)CRO系统采用智能风控架构，引入大数据、自然语言处理、知识图谱等一系列技术，搭建TB级以上的海量数据仓库，支持预警地图、客户预警、行业效能。而在这一过程中，风险防范仍是重中之重。星环科技将与中国银行上海分行持续探索和完善智能风险防控体系，以自主研发的核心技术及产品驱动更多金融风控应用落地，推动金融生态良性发展。预警、过程管理等功能，克服了外部舆情非结构化、负面程度难以判断等问题，优化预警分类定级策略，全面提升信用风险管理效能。CRO系统以行内外数据为基础，通过星环科技先进的TDH等分布式大数据处理技术，实现预警模型自动运算，提供全天候风险监测。具体来看，CRO系统基于关系型分析引擎Inceptor和搜索引擎Scope整合了对公、对私、内部存贷款数据和工商、诉讼、舆情等外部海量数据，并将半结构化/非结构化

大数据风控平台是一种利用大数据技术来评估、管理和降低风险的系统平台。一、平台的基本原理数据收集与整合多源数据采集：从各种渠道收集数据，包括内部数据和外部数据。内部数据主要是企业自身业务系统产生的数据取有价值的风险特征。风险评估模型构建与应用模型构建：运用机器学习、统计分析等方法构建风险评估模型。这些模型可以是分类模型（如判断客户是否会违约）、回归模型（如预测客户的信用评分）或聚类模型（如对客户风险等级进行分类）。模型应用：将构建好的模型应用于实时或批量的数据，对风险进行评估和预测。二、平台的主要功能风险识别实时监控：能够实时监测各种风险信号，如金融交易中的异常资金流动、企业运营中的供应链中断决策依据：为风险管理人员提供详细的风险分析报告和决策建议。模拟决策场景：通过模拟不同的决策场景，分析其对风险的影响。风险监测与跟踪持续监测：对已识别的风险进行持续监测，跟踪风险的变化情况。效果评估：对风险控制措施的效果进行评估，根据评估结果调整风控策略。

各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的可能性，或者减少风险事件发生时所造成的损失。从而，大数据风控可以理解为通过利用大数据构建模型的方法，对风险控制目标进行风险控制和风险提示。大数据风控的核心是利用大数据风控，是利用大数据构进行风险控制和风险提示的风险管理措施。首先需要明确大数据和风控的定义。大数据是指海量信息集合，具有容量大、速率高、多样性强、价值高和真实性等特征。而风控则是指风险管理者采取风险的发生概率，以及减少风险事件发生时所带来的损失。大数据风控的应用范围非常广泛。在金融领域，通过对量的贷款数据进行分析和建模，可以实现对借款人的信用评估和风险预测。在网络安全领域，通过对大量的网络大数据进行风险识别和预测。通过对海量的数据进行分析和挖掘，可以发现潜在的风险因素和可能的风险事件。同时，通过建立相关的模型和算法可以对风险事件进行预测和评估。这样，就能够及时采取相应的措施，消除或降低

各类风险的挑战，确保金融机构稳健、可持续地发展。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、资深业务专家与风控技术团队、泛行业2000+用户多源大数据案例的数据理解、以及泛金融行业应用案例，结合自主研发的多元异构金融知识图谱，为金融行业客户提供端到端一站式数智化风控解决方案。金融风控应用/案例集团风险事件图谱系统星环科技大数据与人工智能核心平台帮助金融机构融合多源风险数据，构建“企业-事件”二模网络，结合专家经验规则和业务策略，形成可解释、可追溯的集团关联企业全信贷生命周期数智化风控能力。小微企业风险图谱系统星环科技大数据与人工智能核心平台帮助金融机构深入挖掘中小企业及其关联人员的内外部风险画像和行为表现，在传统小微信贷风控和内部评级体系的基础上，引入风险图谱及其特征标签和模式识别能力，构建人工智能风控模型，精准量化中小企业信用风险，实时监测中小企业风险动态，支持智能化风控和业务决策。资金交易智能分析系统星环科技大数据与人工智能核心平台帮助金融机构基于内外部交易数据，构建“资金交易-账户-客户”异构图谱，结合资金流向监控和交易风险预警专家规则体系，应用人工智能技术对异常交易模式进行识别、挖掘和监控。

知识图谱在金融风控行业应用可以起到以下作用：提高金融风险预警能力：通过构建金融风险知识图谱模型，将金融风险信息关联起来，通过数据挖掘技术实现对金融风险的预测和预警优化风控模型：知识图谱能够将金融产品、客户、行业等信息之间的关系建立起来，有利于对客户信用状况、客户行为、市场变化等进行快速判断和评估，从而优化风控模型。改善客户体验：熟练掌握金融产品的知识对于客户的体验很重要。金融知图谱可以将金融产品，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner

提供统一的数据访问接口和数据服务，支持业务系统的数据需求。数据应用层则将处理后的数据以报表、可视化分析、数据挖掘模型等形式呈现给用户，为企业的决策分析、业务创新提供支持。智能风控：金融行业的安全卫士在保驾护航。智能风控，是指利用人工智能、大数据、云计算、机器学习等先进技术，对金融业务中的风险进行实时监测、分析和预警，实现风险的精准识别和有效控制。它打破了传统风控依赖人工经验和规则的局限性，通过对，及时发现潜在的风险点。通过机器学习算法，智能风控能够自动学习和识别风险模式，不断优化风险评估模型，提高风险预测的准确性。智能风控还可以根据不同的业务场景和风险特征，制定个性化的风控策略，实现风险的精准数据中台+智能风控：数字化时代的金融安全防线数据中台：企业数据管理的基石在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业最为宝贵的资产之一。数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正逐渐成为企业数字化转型的金融行业，风险如同隐藏在暗处的礁石，时刻威胁着金融机构的稳定运营。随着金融市场的不断发展和创新，风险的形式和复杂性也日益增加。智能风控作为一种新兴的风险管理技术，正逐渐成为金融行业的安全卫士，为金融机构

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...