保险行业的数据治理

解锁保险数仓新姿势：大数据平台如何“神助攻”保险行业数字化转型的浪潮在当今数字经济蓬勃发展的时代，保险行业正处于数字化转型的关键时期。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断涌现和广泛应用，保险行业的发展模式和服务方式正在经历深刻变革。数字化转型涵盖保险业务的各个环节，无论是前台业务的客户体验优化，中台业务的流程自动化与智能化，还是后台业务的数据分析与决策支持，都离不开数据的支撑。在这个过程中，数据作为新型生产要素，已成为保险行业数字化转型的核心驱动力，其重要性不言而喻。它不仅是实现精准营销、优化产品定价、提升风险管理水平的关键，更是保险企业在激烈市场竞争中脱颖而出的制胜法宝。在这样的背景下，大数据平台构建保险数仓成为保险行业数字化转型的关键举措。通过构建保险数仓，能够整合保险企业内外部的海量数据，打破数据孤岛，实现数据的集中管理和共享。为保险企业的业务决策、产品创新、客户服务等提供大数据平台的分布式计算、实时处理等技术，极大地提升了保险数据处理和分析的效率。保险行业的数据量巨大，传统的数据处理方式在面对海量数据时往往力不从心。大数据平台采用分布式计算框架，将数据分散存储在多个

公司现身说法，分享银行、保险行业的成功案例，更有星环科技新产品介绍和前沿技术分享，与会嘉宾满载而归。01、大数据技术发展趋势介绍星环科技创始人、CEO孙元浩率先登台，为大家解析了大数据技术发展趋势。大数据并发高、保险业务逻辑复杂、小机闪存成本高昂、IT架构复杂。而基于大数据平台的应用能力，将保险行业与大数据、人工智能等技术结合，利用大数据平台的分布式计算能力可以为原系统大大减轻负担，提升业务处理效率10月19日，“星火燎原，智慧点金——2018星环科技银行+保险行业高峰论坛”于苏州同里拉下帷幕，在这座素有“东方小威尼斯”之誉的江南古镇，与会嘉宾非常热情地一路相随。活动现场，各大银行及保险、交通等行业，推动诸多企业实现数字化转型。04、太平保险-大数据建设经验分享太平金科数据分析平台负责人许崇涛认为，传统保险行业在大数据建设过程面临以下6大挑战：数据量增长迅速、数据时效性要求高、用户数多，促进传统保险产业升级，实现保险行业商业模式颠覆性创新，真正做到“保险”向“保险科技”的转变。05、星环Sophon赋能产行业智能化星环科技金融事业部售前技术总监张浩认为，人工智能的语言、平台、定义皆

（大数据）C（云技术）成就点金术，助力金融企业从提高行业服务的质量和效率、降低风险及提升企业收益？2018年10月19日，星环将在XX举办首届“”星火燎原，智慧点金——星环第一届银行+保险行业高峰论坛:10大数据在银行风控中的思考和实践恒丰银行赵毅10:10-10:40星环产品线介绍星环科技10:40-11:10太平保险案例分享太平保险许崇涛11:10-11:40江苏农信案例分享（拟）江苏农信11近年来在波澜壮阔的新金融浪潮中，中国金融科技的飞速发展及其前景都受到了业内广泛关注，这样突飞猛进的变化背后，当然离不开大数据和人工智能等相关技术的攻坚克难。大数据3.0时代，如何用A（人工智能）B大数据技术的数据仓库建设厦门国际银行林炳贤15:15-15:45茶歇15:45-16:15江苏银行案例分享江苏银行16:15-16:45金融企业如何进行数据模型搭建星环科技李飞16:45-17:15金融大数据资产管理体系建设实践宇信干从勇”，届时将有各大银行及保险公司现身说法，分享成功案例；更有星环新产品介绍和前沿技术分享，欢迎大家前来参会。时间主题演讲人8:30-9:00签到9:00-9:40致辞+趋势介绍星环科技孙元浩9:40-10

行业数据治理涉及不同行业中数据使用的管理行为，包括数据采集、存储、加工、分析等环节的政策和流程。以下是一些关键点：行业数据治理策略：行业数据治理需要根据特定行业的特点来制定策略。例如，在金融行业，数据治理强调合规性、风险管理和客户数据保护。医疗行业则更注重患者隐私保护与数据共享之间的平衡。制造业关注数据的实时监控和生产优化。行业数据治理技术：技术在行业数据治理中扮演重要角色，包括数据采集、存储、加工处理和安全等方面的技术和工具。例如，AI、区块链等技术逐渐成熟，有望在数据治理中得到广泛应用。行业数据治理管理：数据治理是一套管理体系，包括组织、制度、流程、工具，目标是提升数据的价值。企业需要建立数据治理委员会，明确角色职责，并建立考核机制。行业数据治理专业信息源：专业信息源提供了行业数据治理的深入分析和趋势预测。这些报告帮助客户评估数据治理行业的投资价值，并提供专业的数据分析。行业数据治理是一个复杂的过程，需要综合考虑技术、管理、法律和行业特点等多方面因素。通过有效的数据治理，企业可以提高数据质量、降低风险、提高决策效率，并最终提升业务价值。

进度数据，金融机构与企业之间交换信用数据等。跨行业流通：涉及多个不同行业之间的数据流通，如医疗行业与保险行业共享患者医疗数据用于保险理赔，交通行业与城市规划行业提供交通流量数据辅助城市规划等。面向公众数据流通是指数据在不同主体、不同系统、不同区域之间的流动和共享过程，以下是关于数据流通及其治理的详细介绍：数据流通的形式和场景企业内部流通：企业内部不同部门、不同业务系统之间的数据共享和交互，例如，通过数据流通，不同主体可以获取更多有价值的信息，从而进行更精准的决策、创新和优化。推动产业协同发展：在产业链上下游企业之间以及不同行业之间的数据流通，能够打破信息孤岛，加强产业协同，提高整个产业链的效率和竞争力。提升社会公共服务水平：政府部门之间以及政府与企业、社会组织之间的数据流通，有助于整合资源，优化公共服务流程，提高公共服务的质量和效率。数据流通治理的目标和原则目标：确保数据流通的合法性保障数据在流通中的保密性、完整性和可用性；公平公正原则，保障数据流通各参与方的合法权益，避免数据垄断和不正当竞争等。数据流通治理的关键措施法律法规和政策制定：国家和地方政府应制定完善的数据流通相关

交通系统的发展。汽车保险和风险管理：通过汽车行业数据中台，可以收集分析车辆行驶数据、驾驶行为数据、事故记录等，为保险公司提供定价、风险评估和理赔服务，降低保险风险，提高理赔效率。汽车金融和车辆融资租赁产品发布计划。汽车生产和供应链管理：通过汽车行业数据中台，可以实时监控生产过程中的各项指标、车辆质量数据、供应商数据等，及时发现和解决问题，提高生产效率和产品质量，优化供应链管理，降低成本。汽车：利用汽车行业数据中台，可以收集和分析车辆价值、经济指标、财务数据等，为金融机构提供车辆融资和租赁的评估模型和风险控制工具，促进汽车金融市场发展。汽车行业数据中台可以应用于汽车销售、生产管理、售后服务、智能驾驶、保险、金融等多个场景，为汽车企业、服务供商和用户带来更好的体验和效益。星环数据中台解决方案作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关汽车行业数据中台应用场景：汽车销售和市场研究：借助汽车行业数据中台，可以收集和分析市场销售数据、用户行为数据、竞争对手数据等，为汽车企业提供全面的市场洞察和决策支持，帮助企业制定销售策略、市场定位和

，识别可疑交易和行为。保险精算：在保险行业，隐私计算可以用于精算模型的构建，帮助保险公司在不泄露客户隐私的情况下进行风险评估和定价。金融身份认证与征信评估：隐私计算技术可以在身份认证和征信评估过程中隐私计算在金融行业的应用正日益深入，为金融机构带来了诸多优势和创新机遇。以下是隐私计算在金融领域的一些主要应用场景和技术：应用场景联合风控：隐私计算技术可以帮助金融机构整合内外部数据资源进行风控预测，识别信用等级，降低多头信贷和欺诈风险。通过跨行业的数据联合建模，金融机构可以更有效地评估信贷风险，提高风控效果。精准营销：在金融营销中，隐私计算允许金融机构合规地调用外部数据，从而结合内外部数据进行保护用户的敏感信息，同时提高评估的准确性。技术路径隐私计算技术在金融行业的应用主要依赖于以下几种技术：多方安全计算（MPC）：允许多个参与方在不暴露各自数据的情况下进行联合计算。联邦学习：在保护数据隐私的前提下，允许不同的数据持有者共同训练模型。可信执行环境（TEE）：为敏感数据提供安全的计算环境，确保数据在处理过程中的安全性。法规与合规随着金融行业对数据隐私保护的重视，隐私计算技术的应用也受到越来越严格的合规性要求。金融机构需要在满足法律法规的前提下，利用隐私计算技术实现数据的安全流通和使用。

抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，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。知识图谱的应用实例交易反欺诈需求&痛点代理人较难掌握保险专业性知识，知识专业水平参差不齐导致无法为客户提供一致的服务体验解决方案1.支持将产品、类型、条款等非结构化关系网数据通过图谱建模、知识抽取和实体融合等技术，构建成一个专业知识库。在分析图谱，运用商户群体的聚类、分类模型，基于商户群的行为数据结合业务规则进行分析并挖掘出存在信用卡套利套现行为的商户个体及商户团伙2.基于商户的知识图谱，运用LPA社区聚类算法，配置商户间关联的共同消费者与历史交易数据这两种边的权重，挖掘出存在异常交易的商户个体及商户团伙。应用效果1.系统上线后，连续四个月稳定运行2.系统输出异常名单的Top50%覆盖到当月上报案例的95%舆情传播分析需求&

金融行业数据治理是指金融机构通过建立完善的数据治理体系，运用一系列技术、流程和制度，对金融业务活动中产生的海量数据进行有效管理和利用，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享和发挥数据价值的过程。治理背景与目标背景：金融行业数据具有体量大、类型多、变化快、敏感度高、监管严格等特点，随着金融科技的快速发展和数字化转型的加速推进，数据已成为金融机构的核心资产和竞争力的关键因素。目标：确保数据的和了解数据，为数据治理和数据分析提供基础支持。主数据管理客户主数据管理：对客户的基本信息、身份信息、账户信息等进行统一管理，确保客户数据的唯一性和准确性，为客户服务和风险管理提供统一视图。产品主数据。安全技术措施：采用数据加密、访问控制、身份认证、数据脱敏等技术手段，保护金融数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和非法篡改。治理技术与工具数据治理平台：提供数据标准管理、数据质量管理、元数据管理等功能的一体化平台，实现数据治理流程的自动化和规范化。数据仓库与ETL工具：用于数据的抽取、转换和加载，将分散的金融数据整合到数据仓库中，为数据分析和决策支持提供统一的数据视图。数据质量监控工具：通过数据

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...

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...

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...

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...

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...

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

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...

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`:...

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...