11 月 7 日深圳丨悦数图数据库新产品发布会

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![AI+图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-12.png)

数字经济的深入发展催生了海量、多源且高度关联的数据资源，这些资源构成了数字资产的核心。然而，传统信用风险评估模型依赖静态指标和人工经验，难以应对复杂网络关系中的动态风险。随着人工智能[（AI）与图数据库技术](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-AI)的深度融合，数字资产信用风险模型正经历一场从“单点分析”到“全局智能”的自我进化革命。

### 一、传统风控模型的困境与挑战

传统信用风险评估主要依赖静态财务指标（如资产负债率、流动比率）和历史数据，通过关系型数据库进行存储和查询。然而，数字资产环境中的风险具有高度隐蔽性和传染性。例如，企业集团通过股权嵌套、担保互保和供应链关系形成复杂网络，传统模型无法有效识别多层关联中的风险传导路径。同时，传统数据库在处理多跳查询（如追踪借款人的关联企业及其实际控制人）时，需频繁执行JOIN操作，导致查询效率呈指数级下降，无法满足实时风控需求。

### 二、图数据库的技术突破：从关系存储到智能推理

图数据库以“节点-边-属性”的拓扑结构存储数据，天然适配复杂关系网络的高效处理。其核心技术优势包括：

- 高效多跳查询：通过邻接表存储结构，图数据库可直接遍历关联边，实现毫秒级的多层关系查询（如10跳股权穿透查询从8.2秒缩减至1.5秒）。

- 动态关系挖掘：内置图算法（如社区发现、最短路径、PageRank）可自动识别风险模式。例如，通过广度优先搜索（BFS）算法快速定位3跳内的关联账户，发现欺诈团伙的“蛛网式”网络。

- 实时数据处理：结合流处理引擎（如Kafka+Flink），图数据库支持实时数据写入和动态图谱构建，克服传统预计算模型的“时间差陷阱”（数据更新延迟从T+1压缩至准实时）。

### 三、AI赋能：从规则驱动到智能感知

AI技术进一步释放了图数据库的潜力，推动风控模型向动态感知与自迭代进化：

- 多模态数据融合：AI大模型可整合3000+动态指标（包括非结构化文本、供应链数据、司法记录等），将风险识别维度扩展80%以上。自然语言处理（NLP）技术解析企业年报中的隐性风险指标，提升风险评估的全面性。

- 动态推理与实时预警：基于Transformer架构的AI模型实现信用评分的秒级更新。例如，某金融机构通过动态追踪供应链稳定性，将信贷逾期率降低15%。

- 自进化机制：通过强化学习与联邦学习，风控系统可在不泄露用户隐私的前提下持续优化模型参数。例如，某信贷模型通过分析70万小微企业的动态数据，将不良贷款率降低37%。

### 四、应用实践：从金融风控到数字资产治理

图数据库与AI的结合已在多个场景中验证其价值：

1.反欺诈与团伙识别：洋钱罐基于悦数图数据库构建200亿点边的实时风控图谱，在授信阶段实时查询1-3度关联网络，拦截60%高风险申请，人工审核成本大幅降低。

2.产业链风险穿透：金蝶征信利用“AI+GraphRAG”技术构建3D信贷模型，整合企业经营数据，实现数据解读效率300%的提升，累计帮助70万家小微企业获得超1800亿元信贷支持。

3.数字资产权属管理：知识图谱辅助推理技术可发现数字资产中的权属冲突。例如，通过图谱关联规则推断“申请人A声称拥有资产X，但资产X与B名下的资产Y高度相似”，触发风险预警。

### 五、未来展望：悦数图数据库的核心价值

在数字资产风险管理的进化中，悦数图数据库凭借其原生分布式架构与实时图计算能力，成为推动行业创新的关键技术底座。其优势体现在：

- 高性能计算：支持千亿点万亿边的超大规模数据集处理，毫秒级响应多跳查询，满足金融级高并发需求。

- 全链路风控赋能：从贷前反欺诈、贷中交易监控到贷后失联修复，悦数提供全流程解决方案。

- 生态融合与合规性：悦数图数据库支持联邦学习和差分隐私技术，确保数据流通中的隐私保护，符合金融监管要求。

随着“人工智能+”写入国家政策规划，金融数字化转型步入深水区。[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)通过AI与图技术的融合，不仅解决了传统风控的痛点，更推动了信用风险评估从“静态滞后”向“动态智能”的范式转移，为数字资产的安全与价值挖掘提供了坚实基石。

悦数图数据库赋能AI构建数字资产信用风险模型，凭借高效图存储与复杂关系分析能力，深度挖掘数据间隐含关联。AI借此实现模型动态优化与自我进化，精准评估风险，为数字资产信用管理提供强大且智能的决策支撑。

AI+图数据库：数字资产信用风险模型的自我进化之路

![图数据库穿透数字资产](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-11.png)

数字资产市场的蓬勃发展催生了跨平台套利的投机行为。交易者通过在不同交易所间捕捉价格差异，利用技术工具快速执行买卖，试图实现“无风险”收益。然而，这种看似高效的套利模式背后，隐藏着复杂的信用风险与系统性漏洞。当市场参与者过度依赖价格差而忽视底层信用关系时，[图数据库技术](https://www.yueshu.com.cn/)正成为穿透套利陷阱、揭示风险本质的关键工具。

### 跨平台套利的“虚假繁荣”

数字资产交易所的分散化格局为套利提供了天然土壤。同一资产在不同平台的价格可能因流动性差异、信息滞后或人为操纵产生短暂偏离。例如，比特币在交易所A的价格为5万美元，而在交易所B因突发抛售跌至4.9万美元，套利者可通过在B买入、A卖出获利。这种模式在传统金融市场中同样存在，但数字资产的匿名性、24小时交易和去中心化特性，放大了套利行为的规模与速度。

然而，跨平台套利的“低风险”假象正被信用风险撕裂。2022年某头部交易所因流动性危机突然暂停提币，导致依赖该平台进行套利对冲的机构损失超3亿美元。更隐蔽的风险在于，部分交易所通过“虚假交易对”制造价格差异，吸引套利资金流入后操纵市场或卷款跑路。这些案例揭示了一个核心问题：套利者往往只关注价格信号，却对交易对手的信用状况、资产储备真实性等底层信息一无所知。

### 图数据库：穿透信用迷雾的“显微镜”

传统关系型数据库难以应对数字资产交易中复杂的信用网络。交易者、交易所、托管方、做市商等主体之间存在多重关联：一个交易所可能同时是多个套利策略的对手方，而其资产储备又依赖于其他机构的质押或借贷。这种错综复杂的关系构成了一张动态变化的信用图谱，任何节点的违约都可能引发连锁反应。

图数据库以“节点-关系”为核心的数据模型，能够实时映射并分析这种信用网络。例如，当套利者计划在交易所X与Y之间执行策略时，图数据库可快速追溯：X的资产储备中有多少来自风险较高的机构Z？Y的做市商是否与X存在关联交易？过去24小时内，X的提币请求是否出现异常集中？通过可视化展示这些关系，套利者能更精准地评估对手方信用风险，避免陷入“价格看似合理，信用早已崩塌”的陷阱。

### 信用套利时代的风险重构

随着监管对数字资产市场的收紧，跨平台套利正从“价格套利”向“信用套利”演变。部分机构试图通过操纵交易所的信用评级、传播虚假资产储备信息来诱导套利资金流动。例如，某平台曾通过伪造银行存管证明吸引用户充值，随后利用套利交易的高频特性掩盖资金缺口，最终暴雷时导致数十万用户受损。这类风险无法通过价格监控工具发现，唯有深入分析信用网络才能提前预警。

在此背景下，悦数图数据库凭借其高性能的图计算能力与实时分析能力，成为数字资产交易风险管理的利器。其分布式架构可支撑海量信用数据的实时更新，帮助机构快速识别异常关联交易；内置的图算法库能自动检测信用环路、密集子图等风险模式，为套利策略提供动态信用评估。例如，某交易平台通过悦数图数据库构建了覆盖200+机构的信用图谱，成功拦截了多起试图利用虚假关联交易套利的攻击。

数字资产市场的成熟，终将回归对信用本质的尊重。跨平台套利者需意识到：没有信用支撑的价格差，不过是风险堆积的幻影。而图数据库技术，正是穿透这场幻影的“火眼金睛”。

数字资产跨平台套利看似诱人，实则暗藏信用风险，价格差异背后或是对手方信用崩塌、虚假交易等陷阱。图数据库以“节点-关系”模型，可穿透复杂信用网络，实时预警风险，为套利者筑牢安全防线。

跨平台套利陷阱：图数据库穿透数字资产交易的信用套利风险

![图数据库构建](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-10.png)

在数字化时代，用户行为数据呈爆炸式增长，如何从海量信息中挖掘用户信任关系、识别潜在风险，成为金融风控、社交网络、电商推荐等领域的核心挑战。传统关系型数据库因难以处理复杂关联关系，逐渐被图数据库取代。[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)以“节点-边-属性”的天然结构，能够高效存储和查询用户间的交互行为，为构建用户行为信任图谱提供关键技术支撑。

### 一、用户行为信任图谱的核心要素

用户行为信任图谱的本质是多维关联网络，其构建需围绕三个核心要素展开：

1.实体节点定义
信任图谱的节点包括用户、设备、IP地址、交易账户等实体。例如，在金融风控场景中，用户节点可关联身份证号、手机号等属性；设备节点则记录IMEI、MAC地址等硬件信息。通过统一标识符（如用户ID）实现跨域数据融合，消除信息孤岛。

2.行为关系建模
边代表实体间的交互行为，需定义行为类型、时间戳、权重等属性。例如，社交网络中的“关注”“点赞”可建模为有向边，并附加行为频率、时间衰减因子；金融交易中的“转账”需记录金额、币种、是否成功等字段。行为权重可通过机器学习模型动态计算，反映信任强度。

3.信任评估体系
基于行为数据构建信任评分模型，是图谱应用的关键。常见方法包括：

- 统计特征法：统计用户历史行为次数、成功率等指标，如“过去30天登录次数＞10次”赋予基础信任分；
- 图算法法：利用PageRank、LoUVain社区发现等算法，识别核心用户或异常团伙；
- 时序分析法：通过LSTM等时序模型预测行为趋势，如“突然增加大额转账”触发风险预警。

### 二、图数据库构建信任图谱的技术优势

传统数据库处理关联查询需多表JOIN，性能随数据量指数级下降。图数据库通过原生存储图结构，实现高效路径查询与模式挖掘：

1.深度关联查询
在反欺诈场景中，需快速识别“用户A→设备B→IP地址C→账户D”的关联路径。图数据库通过索引优化邻接表，可在毫秒级完成多跳查询，而传统数据库可能需数分钟甚至小时级。

2.动态图更新
用户行为具有实时性，图谱需支持高频增量更新。图数据库采用LSM树等结构，实现节点/边的快速插入与属性修改，同时通过版本控制保证数据一致性。例如，某支付平台每秒处理数万笔交易，图数据库可实时同步行为数据，确保风险评估的时效性。

3.复杂模式挖掘
通过图算法可发现隐藏的信任模式。例如，利用社区发现算法识别“黑产团伙”：若多个账户共享同一设备或IP，且行为模式高度相似（如同时发起小额试探交易），则可能属于同一欺诈网络。图数据库内置Gremlin、Cypher等查询语言，简化算法实现。

### 三、信任图谱的典型应用场景

1.金融风控
银行通过构建“用户-设备-交易”信任图谱，识别盗刷、团伙欺诈等风险。例如，若用户A的设备突然关联多个新账户，且这些账户均尝试大额转账，系统可自动冻结账户并触发人工审核。

2.社交网络治理
平台利用“用户-内容-互动”图谱打击虚假账号。通过分析用户关注关系、发帖频率等特征，识别“僵尸粉”或水军团伙，维护社区生态。

3.个性化推荐
电商系统基于“用户-商品-行为”图谱，挖掘用户潜在兴趣。例如，若用户A频繁浏览商品X，且与用户B有相似行为模式，而用户B最终购买了商品Y，则可向A推荐Y。

### 悦数图数据库：赋能信任图谱构建的利器

在众多图数据库中，[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/)凭借其分布式架构、高性能查询引擎及企业级安全特性，成为构建用户行为信任图谱的理想选择。其原生支持PB级数据存储与万亿级边实时查询，可轻松应对金融、电信等行业的超大规模图谱需求；同时提供可视化图分析工具与机器学习集成接口，帮助企业快速落地风控、推荐等场景应用。通过悦数图数据库，企业能够更高效地挖掘数据价值，构建动态、可信的用户关系网络，为数字化转型提供坚实底座。

图数据库以“节点-边-属性”结构高效存储用户交互行为，通过深度关联查询与图算法挖掘隐藏信任模式。悦数图数据库凭借PB级存储、毫秒级查询及企业级安全能力，助力企业快速构建动态用户行为信任图谱，实现精准风控与智能决策。