11 月 7 日深圳丨悦数图数据库新产品发布会

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中国移动：悦数图数据库在金融风控领域的落地应用

悦数图数据库发布 v3.4.0，深入探索数据价值

五矿期货：悦数图数据库在金融期货行业的应用与实践探索

同盾科技：聊聊知识图谱在金融风控场景中的应用

悦数图数据库完成鲲鹏、飞腾、海光等多款国产 CPU 信创兼容性认证

![图嵌入的用户行为](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-30.png)

### 一、技术框架与算法选择

在Web3生态中，钱包地址作为用户资产的唯一标识，其交易行为蕴含着丰富的用户画像信息。基于图嵌入技术的用户行为分析，通过将区块链交易网络转化为图结构，并利用深度学习算法提取节点特征，已成为挖掘用户行为模式的核心手段。

**1.图嵌入技术基础**

图嵌入（Graph Embedding）是将高维图结构数据映射为低维稠密向量的技术，其核心目标在于保留图的拓扑结构与节点属性。在Web3钱包地址分析中，常用的算法包括：

- Node2Vec：通过参数p和q控制随机游走的宽度优先（BFS）和深度优先（DFS），平衡局部与全局结构捕捉。
- 图注意力网络（GAT）：通过动态注意力机制分配节点间权重，适用于动态图分析。在交易网络中，GAT可自动识别关键交易对手方，提升异常检测精度。

**2.数据预处理与图构建**

区块链数据的公开性为图模型提供了基础，但需解决以下挑战：

- 图结构定义：将钱包地址视为节点，交易记录视为边，边的权重可设为交易金额或次数。例如，某地址向交易所地址高频转账，则边权重较高。
- 动态性处理：区块链数据持续增长，需采用增量学习或在线图嵌入算法。例如，使用GraphSAGE框架动态更新节点嵌入，以适应新交易的发生。

### 二、用户行为分析的核心应用

**1.异常检测与反洗钱（AML）**

技术实现：通过图嵌入向量，结合孤立森林或DBSCAN算法，可识别与已知恶意地址模式相似的地址。例如，Chainalysis利用图嵌入技术检测资金的多级跳转和混合服务使用，定位可疑交易链。

**2.用户分群与精准营销**

分群策略：基于K-means或层次聚类，将用户分为交易活跃型、投资型、洗钱型等。例如，结合交易金额和时间特征，可识别出高频交易的个人用户与机构投资者。

**3.链路预测与风险预警**

预测模型：利用图嵌入向量输入GRU或LSTM网络，预测地址间未来交易的可能性。例如，预测某地址可能向哪个地址转账，可提前进行合规检查。

### 三、挑战与未来方向

**1.数据隐私与合规性**

平衡策略：联邦学习或差分隐私技术可应用于图嵌入，保护用户敏感信息。在跨机构合作中，通过加密计算共享图嵌入结果，避免原始数据泄露。

**2.动态图处理与跨链分析**

技术需求：开发高效的动态图嵌入算法，如使用在线学习或增量学习技术。例如，PyTorch Geometric框架支持动态图更新，实时融入新交易数据。

**3.算法优化与可解释性**

模型改进：结合知识图谱增强图嵌入，例如将DeFi协议的智能合约逻辑作为先验知识融入模型。

解释性工具：开发可视化平台，展示图嵌入结果与用户行为的关联。例如，使用Cytoscape工具呈现交易社区结构，辅助合规人员理解模型决策。

### 四、悦数图数据库

在Web3钱包地址画像与用户行为分析的实践中，[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)以其优良的性能和创新能力，为这一领域注入了强大的技术动力。作为一款国产自主研发的原生分布式图数据库，悦数图数据库不仅能够轻松容纳千亿级别的节点和万亿条边，更以毫秒级的查询延时，确保了实时决策的高效性。其分布式架构与计算存储分离的设计，赋予了系统高可用、高安全、易扩展的特性，完美契合了Web3领域对数据处理的高要求。

在Web3钱包地址画像的具体应用中，悦数图数据库能够深入挖掘钱包地址背后的交易行为，通过图嵌入技术构建用户画像，精准识别异常交易和可疑行为。无论是检测资金的多级跳转，还是定位跨链洗钱路径，都能以高效、准确的方式完成任务，为反洗钱和合规检查提供了有力的技术支撑。

基于图嵌入的Web3钱包地址画像技术，通过悦数图数据库的高性能分布式架构，可高效处理千亿级节点与万亿边数据，实现毫秒级实时分析。该技术深度挖掘交易行为模式，精准识别异常资金流动，助力反洗钱与合规监控。

Web3钱包地址画像：基于图嵌入的用户行为分析

![图数据库技术](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-29-1.png)

在数字经济与全球监管趋严的双重背景下，合规自动化已成为企业规避风险、提升效率的关键路径。本文聚焦链上取证与OFAC制裁名单筛查的自动化实现，探讨[图数据库技术](https://www.yueshu.com.cn/database)如何构建智能合规体系，助力企业应对复杂监管环境。

### 一、链上取证：区块链技术的合规赋能

区块链的不可篡改性与可追溯性为合规取证提供了全新解决方案。通过数字鉴证与时间戳技术，企业可将关键证据（如交易记录、合同文本）的哈希值上链，确保数据完整性。例如，利用第三方取证平台（如权利卫士、鹊凿数字版权服务平台），通过手机录屏、时间戳校验等步骤，可固定侵权行为的全流程证据，费用低至30元/次。此外，智能合约可自动执行取证规则，例如在检测到异常交易时触发哈希计算并上链，减少人为干预风险。

链上取证的核心优势在于透明性与抗抵赖性。区块链的公开账本特性允许监管机构或第三方验证证据真实性，而哈希算法的唯一性则确保数据一旦篡改即可被检测。例如，在加密货币犯罪调查中，执法机构通过分析区块链交易记录，追踪资金流向，成功识别关联地址与实体身份，为案件侦破提供关键线索。

### 二、OFAC制裁名单：机制与挑战

美国财政部海外资产控制办公室（OFAC）的制裁名单是企业合规的核心关注点。其特别指定国民清单（SDN）涵盖全球涉恐怖主义、人权侵犯等行为的个人与实体，而综合制裁名单则包括《外国制裁规避者名单》等次级清单。企业需通过OFAC官网或专用接口实时筛查交易对象，并遵守“50%规则”——若实体被制裁方间接持有50%以上权益，则视同被制裁对象。

传统合规流程依赖人工筛查，效率低且易遗漏。例如，某中国企业在与俄罗斯银行交易时，因未及时识别其被列入CAPTA清单，导致资金被OFAC冻结，最终需通过提交交易背景、资金来源证明等材料申请解冻。

### 三、图数据库：构建智能合规图谱

图数据库以节点-关系-属性的数据模型，天然适配复杂关联分析需求。在合规场景中，其核心价值体现在以下方面：

1. 实体关联与风险穿透
   通过整合链上地址、企业股权结构、交易记录等多源数据，图数据库可构建合规知识图谱。例如，将区块链地址与OFAC名单实体关联，识别潜在制裁风险；或通过股权穿透分析，判断企业是否间接持有被制裁实体权益。某股份制银行利用图数据库分析企业关联关系，成功识别积分套利团伙，社群内疑似违规客户覆盖率达72%。

2. 实时监控与动态预警
   结合智能合约与图数据库，可实现链上数据的实时监控。当交易地址被标记为高风险或OFAC名单更新时，系统自动触发预警，并生成风险报告。例如，某跨境电商通过图谱分析，发现某供应商地址与SDN清单实体存在资金往来，立即终止合作并上报监管机构。

3. 技术选型与架构优化
   主流图数据库（如Neo4j、Amazon Neptune）在合规场景中各有优势：

- Neo4j：支持ACID事务与Cypher查询语言，适合复杂路径分析，但扩展性依赖Fabric架构。

- Amazon Neptune：采用集群架构，支持动态扩容至128TiB存储，主从实例故障转移时间仅30秒，适合高并发场景。

企业可根据业务规模选择：中小型机构可优先部署Neo4j以降低技术门槛；大型金融机构则可借助Neptune的云端弹性，应对跨区域合规需求。

### 四、案例实践：图数据库在合规中的创新应用

以某跨国银行为例，其合规体系通过图数据库实现三大突破：

1.反洗钱（AML）：构建客户-交易-地址关联图谱，利用社群识别算法挖掘异常资金流动，筛查效率提升60%。

2.制裁合规：将OFAC名单与链上地址映射，通过图遍历算法快速定位高风险交易，误报率降低40%。

3.内部审计：可视化展示员工-账户-设备关联网络，识别“飞单”团伙，挽回年损失超千万美元。

### 五、合规自动化的趋势与挑战

随着监管科技（RegTech）的演进，合规自动化将呈现以下趋势：

- 动态图谱：结合时序数据分析，实现风险事件的实时演化预测。
- AI融合：图神经网络（GNN）提升关联分析的准确性，例如通过自然语言处理（NLP）解析制裁条款，自动更新图谱规则。
- 跨链协同：多链数据整合，构建全局合规视图，应对跨平台风险。

然而，挑战仍存：数据隐私保护（如GDPR合规）、图算法可解释性、以及监管沙盒的缺失，均需行业共同探索解决方案。

悦数图数据库以高性能图计算引擎与分布式架构为核心，为合规自动化提供了全链路技术支撑。其动态图谱分析能力可实时关联链上地址、OFAC名单及企业股权结构，支持毫秒级风险穿透检测；通过兼容OpenCypher查询语言与GQL标准，降低技术迁移成本；结合多模存储设计，单集群可扩展至PB级数据规模，满足跨国机构复杂合规需求。悦数将持续深化图技术与AI的融合，构建可解释的智能合规引擎，助力企业在全球监管格局中实现风险可控与效率提升的双重目标。

悦数图数据库以高性能图计算引擎与分布式架构为核心，为合规自动化提供了全链路技术支撑。其动态图谱分析能力可实时关联链上地址、OFAC名单及企业股权结构，支持毫秒级风险穿透检测；通过兼容OpenCypher查询语言与GQL标准，降低技术迁移成本。

合规自动化：从链上取证到OFAC制裁名单的图数据库实现


![图神经网络](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-28.png)

在金融风险控制的战场上，传统规则引擎与单机版机器学习模型正面临前所未有的挑战。团伙欺诈分子通过跨平台账号矩阵、设备农场等技术手段，将单点异常行为隐藏在海量正常交易中。某跨境支付平台曾披露，其传统风控系统对团伙盗卡交易的漏报率高达23%，而单笔异常交易识别准确率不足65%。这种困境催生了新一代风控技术的融合需求——将图神经网络（GNN）的关联分析能力与零知识证明（ZKP）的隐私保护技术深度整合，构建兼具智能洞察与数据安全的新一代风控架构。

### 一、图神经网络：重构风控的“关系之眼”

1.技术原理与案例实践

图神经网络通过构建实体关系图谱，将用户、设备、IP、交易等要素抽象为节点，关联关系抽象为边，形成动态演化的异构网络。某电商平台的风控系统显示，采用图注意力网络（GAT）后，对“三角作案”模式的识别准确率从传统模型的38%提升至91%。该模型通过三层GNN架构，首先构建包含用户行为、设备指纹、资金流向的三维图谱，再利用注意力机制动态分配节点权重，最终在百万级节点图中精准定位风险社区。

2.核心技术突破

- 动态图建模：实时更新交易关系图，捕捉欺诈团伙的拓扑结构变化。例如，当某账户在短时间内与多个新注册账户产生资金往来时，系统自动触发关联分析。

- 异构信息融合：整合结构化数据（交易金额）与非结构化数据（设备环境指纹），通过图卷积网络（GCN）提取多模态特征。某银行实践表明，该方法使设备复用欺诈的识别率提升47%。

- 社区发现算法：采用Louvain算法与标签传播结合，快速定位高密度风险子图。某支付机构通过该技术，将可疑交易集群的定位时间从4小时缩短至8分钟。

### 二、零知识证明：隐私保护的“数学盾牌”

1.技术本质与应用场景

零知识证明通过密码学协议，实现“验证真实性而不泄露信息”的核心价值。在金融领域，该技术已落地于三个关键场景：

- 合规验证：某数字银行采用zk-SNARK方案，允许监管机构验证交易合规性，而无需接触用户身份与交易细节。
- 信用评估：借款人可通过证明收入在特定区间，而无需暴露具体数值。某消费金融平台应用后，用户授权率提升32%。
- 跨机构协作：在反洗钱（AML）调查中，多家银行可联合验证资金链完整性，同时遵守数据隔离要求。

2.技术演进路径
从早期的交互式证明到非交互式zk-SNARK，再到可扩展的zk-STARK，零知识证明的证明生成时间从分钟级压缩至秒级。某区块链项目测试显示，采用PLONK算法的ZKP方案，在10万节点规模下，验证时间仅为传统方法的1/20。

### 三、架构融合：隐私与智能的协同创新

1.技术整合框架
新一代风控架构采用分层设计：

- 数据层：构建加密图数据库，节点特征与边关系均通过同态加密存储。
- 计算层：部署分布式GNN引擎，结合安全多方计算（MPC）与ZKP协议，实现“数据不动模型动”的联合分析。
- 决策层：输出风险评分与可解释性报告，通过ZKP验证决策过程的合规性。

2.典型应用场景

- 跨境支付反洗钱：GNN构建全球资金流动图，ZKP验证每笔交易的来源合法性。某国际银行试点显示，该方案使可疑交易报告（STR）的准确率提升至89%。

- 供应链金融风控：通过GNN分析企业间贸易关系图，ZKP验证电子仓单的真实性。某核心企业应用后，虚假贸易融资发生率下降67%。
Web3.0身份验证：GNN构建用户社交图谱，ZKP实现去中心化身份（DID）的零知识认证。某DeFi项目采用后，女巫攻击事件减少92%。

3.性能优化实践

- 计算加速：采用GPU并行计算框架（如PyTorch Geometric），将亿级节点图的训练时间从24小时压缩至3小时。

- 通信优化：设计分层ZKP协议，基础特征验证采用zk-SNARK，复杂关系验证采用zk-STARK，整体通信开销降低40%。

- 动态剪枝：引入图注意力机制动态过滤低风险节点，使实时推理的内存占用减少65%。

### 四、挑战与未来：构建可信风控生态

1.技术瓶颈突破

- 可解释性增强：开发基于注意力热力图的可视化工具，将GNN的隐式特征提取过程转化为业务可理解的规则。

- 监管合规适配：与FATF等国际组织合作，制定ZKP在金融领域的验证标准与审计指南。

- 跨链互操作性：设计通用ZKP协议转换层，支持不同区块链网络间的风控数据协同验证。

2.产业协同展望

- 联邦学习生态：构建银行、支付机构、电商平台的GNN-ZKP联邦学习联盟，在保护数据主权的前提下共享风险模式。

- 硬件加速普及：推动ZKP专用芯片（如ZK-ASIC）的研发，将证明生成速度提升至每秒10万次。

- 监管科技（RegTech）融合：将GNN-ZKP架构嵌入监管沙盒，实现“实时监控-自动验证-动态调整”的闭环监管。

### 重构金融安全的未来图景

在图神经网络与零知识证明的技术融合中，[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)以其高性能、分布式、实时更新的特性，成为构建新一代风控架构的关键基础设施。通过悦数图数据库的异构图存储能力，金融机构能够高效管理用户、设备、交易等多元实体及其复杂关联关系，为GNN模型提供实时动态的图数据支撑。其分布式架构与ZKP协议的天然契合，使得加密图计算在跨机构协作中实现性能与安全性的双重突破。悦数图数据库将持续作为下一代风控架构的“关系引擎”，在分布式计算、后量子密码学、监管科技等领域深度赋能。



图神经网络（GNN）与零知识证明（ZKP）结合的下一代风控架构，通过GNN挖掘复杂关联关系精准识别团伙欺诈，ZKP以密码学验证实现数据隐私保护，而悦数图数据库作为核心底座，提供分布式、实时更新的高性能图存储与计算能力，三者协同构建"智能洞察+隐私安全"的风控体系，在跨境支付、反洗钱等场景中实现毫秒级响应，重塑金融安全新范式。