如何用图数据库解决供应链金融风控问题？

供应链金融作为金融行业的一个细分领域，正在迎来爆发式的发展。作为一种新的融资模式，供应链金融风控可以有效缓解中小微企业融资难、融资贵的问题。

在供应链金融风控中，主要存在着三大问题：一是中小微企业的信用风险；二是交易对手的风险；三是交易过程中的欺诈风险。为了解决这些问题，很多公司采用了一些技术手段，比如通过大数据风控、人工智能等，但是这些技术和方法往往只能解决单一领域内的问题，对于供应链金融风控来说，这些技术都是远远不够的。

图数据库的发展

在商业应用中，图数据库可以解决很多问题。例如，在搜索领域，图数据库可以解决不同用户的搜索意图，实现基于多个用户的协同搜索；在金融领域，图数据库可以解决多个账户之间的关联关系和资金关系；在电商领域，图数据库可以解决多个用户之间的交易关系，从而帮助卖家快速找到潜在买家。

目前，图数据库是一个发展较快的技术领域，据不完全统计，在全球范围内有超过100家企业和研究机构已经开始探索图数据库。

图数据库在金融风控中的作用

在供应链金融风控领域，图数据库可以将结构化数据和非结构化数据很好的结合在一起，使得数据变得可视化、结构化，能够有效地解决传统数据库无法处理的问题。

图数据库是一种基于图模型的新型数据库，具有天然的开放性、可扩展性、灵活性等优势，能够有效地融合非结构化数据，实现多维数据关联分析，并为决策者提供直观的可视化界面。图数据库的出现，解决了传统关系数据库在处理结构化与非结构化数据时的种种难题，为金融风控领域提供了一种新的技术手段。下面我们将以供应链金融为例，介绍图数据库在金融风控领域中的应用。

供应链金融风控中的图模型

图模型的主要目的是为了解决传统的数据模型无法解决的问题，包括信用风险、欺诈风险、交易对手风险等。图数据库可以实现数据间的复杂关联关系，通过图的结构化存储和处理，对数据进行建模和分析。图数据库可以方便地将业务中复杂的关系进行可视化，降低分析门槛。

图数据库在供应链金融领域的应用

图数据库具有天然的关系型数据结构，通过对图的操作，可以方便地获取所需要的数据。图数据库与传统关系型数据库相比，在查询性能、查询效率、存储空间以及扩展性上都有很大优势。

目前图数据库主要用于解决供应链金融领域的信用风险、欺诈风险和交易对手风险。

总结

供应链金融的风控是一个非常复杂的问题，要从多个维度去考量，比如业务、财务、交易对手等。通过图数据库可以解决供应链金融中的信用风险、交易对手风险和交易过程中的欺诈风险。

图数据库可以根据不同的业务场景去设计不同的图数据模型，比如交易关系图、物流关系图等，通过这些关系把多个维度关联起来，为风控提供更全方面、更真实的数据。

悦数分布式图数据库实现了对大规模图数据的有效管理和处理，可广泛应用于金融机构、科研机构、高校、科技公司等各个领域。它基于分布式计算和图数据库的理念，在处理大规模图数据时具有显著的优势。

我们相信，随着技术的发展和落地应用，图数据库在供应链金融领域将会发挥越来越大的作用。