![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。

图数据库如何构建用户行为信任图谱

![图结构](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-09.png)

[图结构技术](https://www.yueshu.com.cn/solutions/finance-risk)通过整合多维数据，构建起全面、立体的风险识别体系。在图模型中，节点体系丰富多样，涵盖了账户（包括交易所账户、钱包地址）、实体（自然人、企业）以及设备（IP、终端标识）等关键要素；边关系则细致入微，包含交易流（资金流向、频率）、控制关联（实际受益人）以及行为同步（同时操作）等多个维度。

以洗售交易为例，其典型特征是同一控制下的多个账户之间进行循环交易，在图结构中会形成明显的闭合环路。而虚假估值往往涉及关联方协同抬价行为，在图结构中则呈现为高密度子图与异常权重分布。特征工程进一步从图拓扑结构中提取关键指标，如度中心性、介数中心性等，同时结合动态行为特征，如交易时序异常等，为后续的模型分析提供可量化的输入。

### 图算法：精准识别异常模式

基于图结构的算法能够从多维度深入剖析交易数据，揭示欺诈行为的本质。

1.社区发现算法：如Louvain算法，可有效识别潜在的操纵团伙。某平台运用该算法进行聚类分析，成功发现一个占总交易量35%的虚假交易社区，其内部账户间的交易密度远高于外部，为精准打击欺诈行为提供了有力依据。

2.路径分析技术：针对洗售交易中“资金循环回流”的特征，通过有向图环路检测（如基于Tarjan算法）追踪资金流转闭环，精准识别自交易链条。与传统方法相比，该技术的准确率提升了40%，大大提高了风险识别的可靠性。

3.动态图学习：结合时序分析，利用图神经网络（GNN）捕捉欺诈模式的动态演化。某交易所采用GraphSAGE模型实时更新节点嵌入，使新型洗售交易的检出延迟从小时级大幅缩短至分钟级，实现了对欺诈行为的实时监控与快速响应。

### 实践应用：成效显著，验证效能

图结构技术在多个领域的实战应用中取得了令人瞩目的成效。

1.NFT市场监管：通过构建“创作者 - 买家 - 交易平台”的图谱，某平台成功识别出23%存在虚假估值行为的藏品，并精准定位了涉及协同抬价的账户群，有效遏制了NFT市场的欺诈乱象。

2.证券领域：基于图模型的配对交易策略运用最大权重匹配算法消除共享资产干扰，将夏普比率从0.48提升至1.23，同时显著降低了因虚假流动性导致的误判率，为证券市场的稳定运行提供了有力保障。

3.金融机构反洗钱：金融机构利用图结构整合链上链下数据，使洗钱交易识别覆盖率提升至90%，误报率下降25%，大幅提高了反洗钱工作的效率和准确性。

### 悦数图数据库：实时风控的强大引擎

面对图计算在实时性、扩展性与复杂度方面的挑战，悦数图数据库（Yueshu Graph Database）以其卓越的性能和创新的技术，为实时风控提供了全方位的解决方案。

- 原生分布式架构：支持万亿级点边数据的实时存储与毫秒级多跳查询，能够满足高频交易场景下对低延迟的严格要求，确保风险识别与预警的及时性。
- 内置动态图算法引擎：集成了Louvain社区检测、最短路径优化等先进算法，能够自动识别资金环路与异常集群，并结合机器学习框架实现风险评分的动态更新，为风险决策提供精准、实时的依据。
- 可视化接口：提供可解释的审计轨迹，使风险决策过程更加透明、可信，为监管部门和金融机构的合规运营提供了有力支持。在数字资产监管场景中，悦数图数据库已助力多家交易所将洗售交易识别效率提升200%，成为推动行业健康发展的重要力量。

综上所述，图结构技术凭借其独特的建模方式、强大的算法能力和显著的应用成效，为打击虚假估值与洗售交易提供了全新的思路和方法。而[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)的出现，更是为实时风控注入了强大动力，推动数字资产市场向更加公平、透明、稳定的方向发展。

数图数据库以图结构为核心，精准识别虚假估值与洗售交易。它整合多维数据构建动态网络，运用先进算法捕捉异常模式，实现毫秒级查询与实时风险预警，为数字资产交易打造高效、可靠的风控屏障。

基于图结构的虚假估值与洗售交易识别

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-08.png)

质押借贷作为数字资产领域的关键金融业务，正面临多重风险交织的复杂局面。传统风控手段主要依赖孤立的信用评分和抵押物价值评估，在穿透多层嵌套的质押关系、识别关联方潜在违约风险以及预警系统性流动性危机等方面存在明显局限。在此背景下，[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)凭借其天然的关系建模能力和高效的多跳查询性能，为质押借贷风险识别提供了创新解决方案。通过整合分散的质押行为、资金流向和关联实体，图数据库能够构建统一的风险图谱，有效还原隐形风险链路，推动风险认知从单点向网络化的跃迁。

### 风险链路还原的三大核心维度与图分析路径

图数据库对质押借贷风险的解析主要围绕三个核心维度展开：

- 关联质押风险
  通过分析多个地址间的重复质押、交叉质押和循环担保行为，图数据库能够有效识别潜在放大杠杆的违规操作。例如，某DeFi平台利用图分析技术发现，37%的质押资产存在同一控制人下多地址重复质押现象，导致实际抵押率不足表面值的50%。

- 流动性传导风险
  借助资金流向分析和路径追踪技术，图数据库可刻画质押资产在多个协议间的流转路径，提前预警单一协议违约可能引发的连锁反应。这种能力对于防范系统性流动性危机具有重要意义。

- 智能合约依赖风险
  通过构建合约调用关系和资产依赖图谱，图数据库能够发现高度耦合的合约集群，准确评估单点故障对整体系统的影响范围，为智能合约风险管理提供有力支持。

### 实践应用：从风险预警到决策支持

图数据库的风险还原能力已在多个应用场景中展现出显著价值：

- 系统性风险预警：某交易所利用图技术对质押借贷业务进行深度分析，成功发现23个存在高度关联风险的质押集群，涉及资产规模达12亿美元，及时预警了潜在的系统性风险。

- 跨链信用评估：在跨链质押场景中，通过分析用户在多条区块链上的质押行为和资产分布，构建跨链信用评分模型，使坏账率降低28%。

- 爆仓预警优化：通过实时监控质押资产的价格波动与清算线距离，结合关联方分析，实现提前30分钟以上的爆仓预警，为风险处置争取宝贵时间窗口。

### 实施挑战与应对策略

尽管图数据库在质押借贷风险分析中具有显著优势，但其应用仍面临多重挑战：

- 数据完整性：区块链的匿名性和跨链数据隔离导致实体识别困难，需通过地址聚类和链外信息融合增强数据维度。

- 计算复杂性：质押关系的动态变化和实时风险计算要求极高，需采用分布式图计算和流处理技术以满足需求。

- 模型可解释性：复杂风险路径的解读需要可视化工具和解释性算法的支持，以帮助风控人员理解风险形成机制。

- 隐私保护与合规性：在风险分析过程中，需平衡隐私保护与合规要求，确保不触及用户隐私底线。

### 悦数图数据库：风险链路的透视引擎

面对质押借贷风险分析的复杂需求，悦数图数据库提供了全面解决方案：

- 高性能计算能力：其原生分布式架构支持万亿级点边数据的实时存储和毫秒级多跳查询，完美满足质押关系追踪对低延迟的要求。

- 动态图计算：悦数图数据库具备强大的动态图计算能力，支持实时流式数据处理和复杂图算法运行，确保风险链路分析始终与市场变化同步。

- 可视化与可解释性：通过提供可视化分析工具和可解释AI接口，悦数图数据库使隐藏的风险链路变得清晰可见，为质押借贷业务的安全运营提供坚实保障。

图数据库凭借关系建模与多跳查询优势，深度整合质押行为、资金流向及关联实体，构建全景风险图谱。通过穿透多层嵌套关系，精准识别重复质押、流动性传导及合约耦合等隐形风险链路，实现风险早发现、早预警。

图数据库还原质押借贷的隐形风险链路

![图数据库构建数字资产](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-05.png)

### 数字资产交易的信任挑战与图技术优势

数字资产交易在全球范围内快速发展，但信任缺失始终是制约其健康发展的核心难题。传统中心化信任体系存在数据孤岛、信息不透明和响应滞后等问题，无法有效应对跨链交易、匿名操作和复杂资金流向的监管需求。[图数据库]()以其独特的点边结构存储和高效关系计算能力，为构建全局信任网络提供了技术基础。它通过将交易地址、智能合约、用户身份和行为数据映射为节点和关系边，形成全景式信任图谱，使传统技术难以发现的隐性风险关联变得可追溯、可分析。

### 图技术实现信任网络的核心机制

图数据库构建信任网络依赖三大核心机制：首先是多维度关系整合，通过融合链上交易数据、链外身份信息和跨平台行为记录，构建 unified 的实体关系图谱。例如将比特币地址与以太坊账户通过共同控制关系关联，识别出实际控制人网络。其次是实时动态扩展，图数据库支持每秒数万笔交易的实时摄入和更新，确保信任网络与市场变化同步。最后是智能关系推理，利用路径分析算法（如最短路径、环检测）和社区发现技术，自动识别洗钱链条、欺诈团伙和信用传导路径，实现从数据关联到信任评估的升华。

### 关键应用场景：从风险防控到信用赋能

在数字资产领域，图数据库构建的信任网络正发挥多重价值：在反洗钱（AML）场景中，通过分析交易网络中的资金流向、环路交易和地址聚集模式，可精准识别混币服务和暗网市场相关的高风险地址集群，某交易所利用图技术使洗钱检测准确率提升40%。在跨链信用传递方面，通过分析用户在多条区块链上的资产分布、历史履约行为和担保关系，构建跨链信用评分模型，使DeFi借贷平台的坏账率降低35%。在智能合约安全领域，通过分析合约调用关系、权限授予路径和资金流向，可及时发现合约后门和 rug pull 风险，保护投资者权益。

### 实施挑战与应对策略

构建全局信任网络也面临诸多挑战：数据完整性方面，区块链匿名性和数据碎片化导致信息缺失，需通过跨链数据索引和链外信息补充来增强实体识别。计算效率要求支持百亿级点边的实时遍历，需采用分布式图计算和硬件加速技术。隐私保护方面，需平衡透明性与隐私性，通过零知识证明和联邦学习实现"数据可用不可见"。此外，标准化缺失制约了信任网络的互操作性，需推动图 schema 标准和跨平台查询语言的发展。

### 悦数图数据库：全局信任网络的基石

面对上述挑战，悦数图数据库提供了一站式解决方案。其原生分布式架构支持万亿级点边数据的实时存储和毫秒级查询，满足数字资产交易对高并发和低延迟的苛刻要求。悦数图数据库具备强大的动态图计算能力，支持实时流式数据处理和复杂图算法运行，确保信任网络始终与市场同步更新。同时，其开放的生态架构支持多数据源融合，既能处理区块链原生数据，又能整合传统金融系统的信用信息，构建更加立体的信任视图。通过提供可视化分析工具和可解释AI接口，悦数图数据库让信任评估过程更加透明可信，为数字资产交易的健康发展提供坚实基石。

图数据库凭借其强大的关联分析能力，可深度挖掘数字资产交易中各主体、资产及行为间的复杂关系，构建起涵盖交易全流程的全局信任网络，精准识别风险、验证身份，为数字资产交易打造安全可信的生态环境。

图数据库构建数字资产交易的全局信任网络

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-04.png)

在数字资产交易日益频繁的今天，信用风险防控已成为保障市场安全的核心环节。传统风控手段因处理速度慢、关联分析能力弱，难以应对高频、复杂的实时交易风险。而[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)凭借其独特的点边存储结构和高效关系遍历能力，正在成为实现信用风险秒级响应的关键技术支撑。

### 一、数字资产信用风险的传统挑战与图技术优势

数字资产交易具有高流动性、跨平台性和匿名性等特点，传统基于规则引擎和关系型数据库的风控系统存在明显瓶颈。关系型数据库在处理深度关联查询时效率低下，甚至无法计算出复杂关系网络中的风险路径。而图数据库采用点边结构存储数据，直接映射实体间的关联关系，例如将用户、账户、设备、交易等要素构建为节点，关系作为边，形成全景网络图谱。这种结构天然适合处理复杂关系查询，能够在毫秒级完成多度关系遍历，从而发现隐藏的欺诈团伙或异常交易模式。

### 二、图数据库实现秒级响应的技术核心

图数据库的实时风控能力源于其三大技术优势：

- 高效关系遍历算法：通过无锁并行计算和异步处理技术，图数据库支持千亿级点边数据的实时查询。在信贷支用场景中，单笔交易需调用上百个图特征，图数据库可支撑上万QPS的并发请求，并在几百毫秒内返回结果，确保用户体验不受影响。

- 动态图谱更新机制：数字资产交易数据流持续涌入，图数据库支持实时增量更新，确保风险图谱与市场变化同步。例如，当检测到某一地址与多个高风险账户存在资金往来时，系统可立即触发风险标签传播，并锁定关联账户。

- 混合计算模式：结合实时查询与离线分析，图数据库同时满足事中决策与事后追溯的需求。事中阶段通过实时图规则引擎拦截风险交易（如异常资金流转模式），事后则通过社区发现算法挖掘潜在欺诈团伙，形成风控策略闭环。

### 三、关键应用场景：从实时拦截到风险预测

- 实时欺诈检测：通过构建交易图谱，图数据库可识别同一用户在不同时间、地点使用不同账户的欺诈行为。

- 信用评分增强：整合多源数据（如区块链交易记录、社交网络关系、传统金融数据），图数据库通过分析实体间的复杂关系，辅助建立更精准的信用评分模型。

- 洗钱网络挖掘：利用社区发现算法（如Louvain、LPA）识别资金网络中内部连接密集、外部稀疏的异常子图，精准定位洗钱团伙。

### 四、挑战与应对：效率、扩容与可解释性

尽管图数据库优势显著，但其在大规模应用时仍面临挑战：

- 高并发与低时延平衡：业务高峰期间需处理千万级并发查询，图数据库需通过横向扩展（分布式集群）和硬件加速（GPU查询优化）维持毫秒级响应。

- 动态数据实时性：欺诈行为模式持续演进，需结合图机器学习（GNN）动态更新风险模型，避免规则滞后。

- 可解释性需求：金融风控需符合审计规范，图数据库提供可视化路径查询与社区划分工具，帮助风控人员理解决策依据。

### 五、悦数图数据库：赋能实时风控的引擎

面对数字资产风控的复杂需求，悦数图数据库（Yueshu Graph Database）提供了一站式解决方案。其原生分布式架构支持千亿级点边数据的存储与毫秒级查询，并具备高可用性和在线扩容能力，完美适配业务高峰期的风控需求。同时，悦数图数据库兼容OpenCypher查询语言，支持实时图计算与离线分析混合负载，帮助机构快速部署事中拦截与事后分析体系。此外，其内置的图机器学习框架支持动态风险模型训练，进一步提升风控策略的精准性与适应性。

未来，随着数字资产市场规模的扩大，悦数图数据库将持续优化其实时处理能力与AI融合能力，为行业提供更强大的风控基础设施。

悦数图数据库以高效图算法与实时计算引擎，结合可视化分析工具，助力数字资产交易快速识别风险传导路径，达成信用风险的秒级响应。

图数据库如何实现数字资产交易的信用风险秒级响应？

![数字资产信用欺诈](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-03.png)

### 数字资产欺诈的挑战与风控变革

数字经济的快速发展为金融行业带来创新机遇，同时也催生了更加隐蔽和复杂的信用欺诈行为。欺诈活动呈现出团伙化、跨平台游击式作案的特征，通过创建大量关联账户，利用复杂交易网络伪装正常行为，使得传统基于规则引擎和孤立点检测的方法难以应对。然而，随着图计算技术的崛起，结合子图模式匹配和社区发现的方法，正在成为数字资产信用欺诈的精准狙击术。[图结构数据处理技术](https://yueshu.com.cn/posts/yueshu-on-alibaba-cloud)通过构建“用户-设备-交易”等多维度关系网络，将离散数据转化为可视化的关联图谱，从而揭露隐藏的欺诈集群。

### 子图模式匹配：捕捉欺诈的微观特征

子图模式匹配技术通过在大规模数据图中寻找与已知欺诈模式同构的子结构，揭示欺诈行为的共性特征。例如，数字资产欺诈中的“申请路径节点”常通过多机构游击申请行为形成特定子图，利用模式匹配算法可无需预先标注种子即识别欺诈群体。基于无监督学习的密集子图检测方法，通过在账户-资源网络（如IP地址、设备指纹）中搜索高可疑度子图，有效解决了标记数据不足的问题。这类算法在模拟数据和真实场景中均表现出色，F1-score最高可达0.921，且内存消耗低，适用于大规模数据集。GPU加速的子图匹配技术更可实现毫秒级响应，满足实时风控需求。

### 社区发现算法：挖掘欺诈的宏观网络

社区发现算法（如Louvain、LPA、GNN等）能够基于节点关联的紧密程度将大规模网络划分为多个子社区。异常社区通常表现为内部连接密集而外部连接稀疏的模式，例如洗钱团伙在资金流转网络中形成的密集交易子图。乐信公司的实践表明，通过构建23亿节点和100亿边的超大规模关系图谱，结合社区发现与图神经网络算法，可将高风险交易预测准确率提升10倍，累计为用户避免损失超过3亿元。动态知识图谱技术进一步增强了实时性，通过整合多源数据（如交易记录、设备指纹、IP地址）并实时更新关联关系，使洗钱网络识别准确率提升40%，误报率降低25%。

### 协同作战：子图匹配与社区发现的闭环风控

将社区发现与子图匹配结合，可构建多层次的反欺诈体系。社区发现从宏观层面挖掘潜在欺诈集群，而子图匹配则从微观层面验证具体欺诈模式，两者协同形成“发现-验证-狙击”的闭环。例如，微信支付通过整合支付数据与风险情报，构建百亿边规模的大规模图网络，运用路径分析和动态策略调整，实现了对欺诈交易链的实时阻断。这种协同机制有效应对了欺诈行为的强时效性和隐蔽性，同时通过可解释的图模型满足了金融审计的追溯需求。

### 技术挑战与演进方向

尽管技术优势显著，但大规模图计算仍面临效率瓶颈和动态数据挑战。欺诈行为具有强时效性，需实时更新图结构并动态调整模型。此外，模型的可解释性也是金融场景的核心要求，需提供可追溯的决策路径以符合审计规范。未来趋势将聚焦于以下方向：

1.算力优化：通过分布式计算和GPU加速提升千亿级图数据的处理效率；
2.算法融合：结合图神经网络与强化学习，实现自适应欺诈模式挖掘；
3.隐私保护：引入差分隐私和联邦学习技术，在数据安全与风控效能间取得平衡。

### 悦数图数据库：赋能实时反欺诈的底层引擎

面对上述挑战，悦数图数据库提供了全栈式解决方案。作为国内首家通过中国信通院图数据库性能全项测试的产品，其原生分布式架构支持千亿节点万亿边的超大规模数据集处理，并保持毫秒级查询延时。在金融风控场景中，悦数图数据库一体机通过软硬协同优化，实现了深度关联查询性能500%的提升，单机可支持百亿级数据存储，且全栈兼容信创生态。此外，其全托管云服务（Yueshu Cloud）支持按需付费和自动化运维，降低了企业使用图技术的门槛，真正实现“开箱即用”的[智能风控](https://www.yueshu.com.cn/posts/yueshu-allinPC)赋能。通过兼容国际GQL标准、融合大语言模型技术，悦数进一步提升了图数据的可解释性与分析效率，为数字资产安全构建了高可靠的底层支撑。

未来，随着图计算与人工智能技术的深度融合，反欺诈体系将向更精准、实时和自适应的方向演进。而国产基础设施如悦数图数据库，将持续为金融安全保驾护航。



悦数图数据库以子图模式匹配精准定位数字资产交易中的复杂欺诈链路，结合社区发现算法深度剖析信用风险团伙聚集特征，双引擎协同实现毫秒级欺诈网络识别，为金融安全构筑高可用的图智能防御屏障。

子图模式匹配+社区发现：数字资产信用欺诈的精准狙击术

![图算法](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-02.png)

### 数字资产信用风险的独特挑战 

数字资产的匿名性、去中心化以及跨地域的特性，致使其信用风险的管理面临传统的信用风险管理手段难以应对的挑战。由于交易的双方身份都相对模糊，资金的流向也基本隐蔽，风险的传导路径又复杂得很一致地将风险的传导过程都完全的“黑了”了，共同构成了一个典型的“信用黑箱”。而数字资产的诸多弊端，如其权属的不明确、溯源的困难、监管的难以实现以及其所带来的巨大的安全风险等，都使得其所带来的信用风险进一步加剧。随着有组织的欺诈行为的不断演进，传统的基于静态的规则和孤立的数据点的风控手段也逐渐难以应对其带来的挑战。

### 多维的数据的深入挖掘和巧妙的建构

凭借对信用黑箱的巧妙“剖析”，将其打造成了穿透黑箱的“利剑”——构建的交易实体关系网络的图算法。采用对账户、设备、IP地址、地理位置等各类实体的抽象将其映射为网络的各个节点手段，同样将其间的各类关联都映射为网络的各类边，从而形成了动态的关系网络。基于对其的深入的网络结构的分析，我们就能在传统的方法难以发现的基础上，揭示出其内蕴的那些隐蔽的模式，如对交易的路径长度、资金的流转频率、与其关联的实体的数量等都可作为识别异常的资金的聚合或分散的依据。基于对其它的非结构化数据的深度挖掘，如对其它的非结构化的公司信息的标准化和相似度的匹配等，对其它的非结构化的数据的质量也都得到了大大地提高为图的分析提供了准确的输入。

### 对企业的各个环节的风险都能实现动态的识别和追踪

借助对[图算法](https://www.yueshu.com.cn/explorer)的独特的动态性质的挖掘和运用，能够更好地“紧跟”风险的传播路径，准确地将高风险的社群“找”出来。依托于对广度优先的搜索与路径的深入分析的算法的巧妙融合，我们便可对风险的传导路径的全面的模拟出其所对应的节点的风险值等。借助对社区的自动化的分群如Louvain的算法和对交易的弱连通分量的分析，我们不仅能对交易的社群的划分具有较好的可视性和可操作性，而且还能通过对社群内的黑名单的比例、交易的行为的的一致性等指标的分析，对欺诈的团伙的精准的识别和把握。

### 通过对时序图的深入学习，更好地捕捉到动态的风险隐患

随着数字资产的市场波动日益剧烈，各类的交易关系网络也在不断的变化中展开，迫切需要从时序的角度对其动态的风险特征加以捕捉和研究。凭借对空间的自适应的邻居加权的聚合以及对时间的长短期的记忆的网络的聚合，时序图模型都能对网络中各个节点的特征和其所处的拓扑结构的动态的变化都能有较好的捕捉和刻画。通过对数字货币的时序性分析不仅能更准确的评估其所带来的信用风险，对于金融机构来说也能更好的预测市场的风险趋势，从而对其相应的授信策略做出相应的调整。依托于对动态图的学习不仅能更好的捕捉到洗钱网络的整体结构的演化趋势，如某团伙的随时间逐渐增加新账户的节点的行为等更加复杂的特征。

### 实施挑战与解决方案  

即使借助了图算法的强大之处，对信用黑箱的“穿透”也仍然面临着多方面的挑战，如数据的隐私保护、模型的可解释性等以及系统的性能等。采用以数据的保护隐私为前提的将多方的数据都汇聚到一处手段，从而实现了联防的跨机构的联防，最终可达到联防的效果，联防的可靠性大大提高，联防的风险也大大降低了，可作为一种可行的解决方案。同时也应对数据的脱敏处理，例如对图中的节点都用哈希值的形式代替其真实的身份信息，对边的数据都进行了相应的隐藏，只保留了其所处的具体的金额的区间等等。基于对高风险的交易的图结构的可解释性模型的深入的剖析我们发现，其对账户X与3个已知的洗钱账户的形成的紧密的的连接，甚至其所构成的网络的密度都已超出95%的正常的账户的网络的密度了。

### 未来展望与技术演进 

随着图算法与人工智能、联邦学习等技术的深度融合，数字资产交易的信用评估将走向更精准、实时和透明的范式。金融机构需构建技术、治理与文化并重的风险防御体系，并将数据伦理融入风控全流程。跨机构联防成为趋势，例如联合银行、支付机构构建行业级图数据库，实现“某账户在A银行被标记后，B银行交易自动预警”。在此背景下，[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)作为国产自研的图技术代表，能提供高性能海量数据存储、实时图计算和可视化分析能力，其支持毫秒级响应和动态子图采样，非常适合数字资产交易的风控场景，助力机构在合规前提下挖掘数据价值，重塑信用风险管理新标准。

悦数图数据库作为国产自研的图技术代表，能提供高性能海量数据存储、实时图计算和可视化分析能力，其支持毫秒级响应和动态子图采样，非常适合数字资产交易的风控场景，助力机构在合规前提下挖掘数据价值，重塑信用风险管理新标准。

如何用图算法穿透数字资产交易的信用黑箱？


![图数据库破局数字资产](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-01.png)

在数字化资产交易中，信用风险的核心矛盾日益凸显：资产流转跨越多平台、多账户形成复杂交易链，而传统风控模型受限于数据孤岛与关联分析效率，难以穿透多层关系实现实时信用评估。例如，一笔跨境数字资产交易可能涉及20层以上的账户转移链，传统数据库需数小时才能完成关联分析，而欺诈行为常在10分钟内完成资金转移。图数据库凭借其点-边拓扑结构与实时多跳查询能力，正成为破解这一困局的关键技术引擎，推动信用风险管理从“事后追溯”转向“秒级响应”。

### 一、复杂交易链：传统风控的失效边界

**1.数据孤岛割裂风险全景**

数字资产的交易数据分散于交易所、钱包、链上账本等独立系统，传统风控仅能基于局部数据（如单账户流水）生成静态评分，无法识别跨平台资金转移路径。例如，某诈骗团伙通过8个交易所和12个匿名钱包洗钱，单一平台的风控规则无法关联资金全貌。

**2.深度关联分析的性能瓶颈**

传统关系型数据库处理10层以上交易链路时，需执行多次表连接查询，耗时呈指数级增长。某银行分析20层担保链耗时超3小时，而风险传导可能已在30分钟内引发连锁违约。

**3.动态风险的滞后响应**

数字资产价格波动剧烈，抵押物价值可能在短期内跌破清算线。传统T+1信用评分模型无法实时捕捉抵押率变化，导致穿仓风险。2024年某DeFi平台因抵押物估值滞后损失超千万美元。

### 二、图数据库破局：重构实时信用风险管理

图数据库通过实体关系建模与分布式图计算，重构信用风险评估框架：

**1.穿透复杂交易链：构建全局风险视图**

- 统一数据图谱化：将账户、交易、合约等实体转化为“点”，资金流向、担保关系转化为“边”，整合多源数据为一张动态交易网络。例如，蚂蚁集团TuGraph融合链上/链下数据，毫秒级追踪百层转账路径，洗钱团伙识别准确率提升40%。

- 多跳关系实时查询：基于图存储的邻接表结构，10层交易链路分析从小时级压缩至500毫秒。安徽征信利用图数据库实时识别担保圈风险，预警响应速度提升200倍。

**2.动态信用评分：融合图算法与实时数据流**

- 关系特征增强评分模型：传统征信依赖个体历史数据，图数据库引入关联网络特征（如交易对手风险评分、社群异常行为密度）。中国移动基于用户通话、设备共享关系构建图网络，通过Louvain算法挖掘欺诈社群，助贷坏账率降低25%。

- 实时风险传导推演：当某一抵押物价值波动时，图数据库自动触发关联账户的信用重估。例如，通过PageRank算法定位高风险核心节点，实时冻结关联账户交易权限。

**3.场景落地：从反欺诈到合规管理**

- 反洗钱（AML）：某银行基于图数据库识别“分散转入-集中转出”模式，结合K-core算法定位洗钱枢纽账户，误报率下降60%。

- 抵押物动态监控：智能合约自动抓取链上价格数据，实时计算抵押率并触发追加保证金指令，解决DeFi清算滞后问题。

- 股权穿透管理：通过股权关系图谱秒级定位企业实际控制人，规避影子银行风险。携程金融应用图数据库后，企业贷前风险评估效率提升90%。

### 悦数图数据库：国产化实践标杆

在[国产图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)领域，悦数图数据库凭借原生分布式架构与毫秒级响应能力，已成为金融风控的核心基础设施：

- 性能突破：采用Shared-Nothing与存算分离架构，支持万亿点边规模数据实时处理。中国移动依托悦数图数据库构建用户关系网络，实现每秒百万级交易流水的实时风险分计算。

- 场景深化：在安徽征信项目中，悦数支撑长三角征信链建设，打通企业担保、股权、供应链数据，贷后风险预警效率提升40%，误判率低于3%。

- 生态兼容：无缝对接Spark、Flink等大数据组件，支持动态图算法加载。微众银行通过悦数实现数据血缘全链路治理，信用评分模型迭代周期从周级缩短至小时级。

图数据库以关系网络建模优势，穿透数字资产复杂交易链，精准识别隐性关联与风险传导路径。结合动态数据更新，实现信用评分秒级响应，为数字资产交易构建可信环境，破解信用评估滞后性与信息孤岛难题。

图数据库破局数字资产信用风险：从复杂交易链到实时信用评分

![企业安全中台建设](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-08-29.png)

随着企业的数字化步伐不断的加快，企业的数据量也日益膨胀，而数据的孤岛化却使得企业的安全风险也相对割裂化，形成了企业的“安全高地”与“安全的灰区”两种不同的安全形态。传统的安全平台难以有效的应对跨系统、多跳的关系的风险的传导同时，我们正处在[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)的技术的蓬勃的发展中，其也正成为我们破解这一困局的核心的引擎，将安全的管控从单点的“单点防御”推动向了“全局的风险的互联”。

### 一、数据孤岛：正如“隐形的放大器”一样

**1.技术孤岛**：企业系统分期建设，数据库类型混杂（如某车企12个系统含8种数据库），数据格式与接口不互通，风险线索被割裂。

**2.业务孤岛**：部门数据权责不清。某制造企业质检部门拒绝共享检测数据，致供应链无法预警原材料风险，引发批次质量问题。

**3.管理孤岛**：权限冲突加剧安全漏洞。某金融集团风控与科技部门存在218项权限规则冲突，数据流通受阻。

由于这些孤立的岛屿的存在，使得我们对风险的识别和把握都相对滞后了一步。通过对20层复杂的资金链路的即时的全面的分析，相比传统的数据库所需的数小时的时间，我们就能在毫秒的级别内就得出相应的结果。

### 二、图数据库：风险互联的“神经网络”

图数据库以点（实体）和边（关系） 建模复杂风险网络，突破传统安全工具的局限：

- 多跳关系穿透：10层以上资金链路分析效率提升200倍，反欺诈响应从小时级压缩至500毫秒。
- 动态风险画像：整合用户设备、交易、社交关系等数据，生成动态风险评分（如异常登录关联高危IP自动触发拦截）。
- 隐私计算融合：通过联邦学习技术，银行与电商平台联合训练风控模型，原始数据不出本地，满足《数据安全法》合规要求。

### 三、安全中台架构：三层能力打通风险闭环

基于图数据库的安全中台需构建三层核心能力：

1.数据治理层：统一风险语言

- 主题域划分：按业务实体（如客户、订单）而非系统来源整合数据。某制造企业划分8大主题域（客户、订单、供应链等），解决同名数据口径冲突。
- 敏感数据管控：内置分类分级（公开/内部/敏感），对身份证号等字段采用“加密存储+动态脱敏”（如显示为138**5678）。

2.技术引擎层：实时风险计算
- 图计算引擎：支持实时多跳查询，自动识别风险模式（如“异常设备→高危交易→关联账户”链路）。

- 流批一体处理：结合Kafka实时捕获数据变更，Flink引擎秒级预警（如订单突增50%自动触发反作弊审核）。

3.应用服务层：业务场景赋能
- 风险图谱可视化：渲染20层以上风险传导路径，辅助人工决策（如识别诈骗团伙的跨平台作案轨迹）。

- 标准化API输出：封装反欺诈、信用评分等模型为API，供业务系统调用。某银行贷前审核API将贷款审批周期从3天缩短至15分钟。

### 四、实践路径：从单点突破到全局联动

1.业务驱动优先：通过从高的价值场景如对反欺诈的精准打击、对合规审计的深入支撑等切入点的验证，充分地体现了以业务的驱动为先的技术的ROI最大化的理念。

2.渐进式整合：
短期：用图数据库整合核心系统（如CRM+风控系统），建立最小化风险视图。
长期：依托于长期的不懈努力，我们已将企业的安全知识图谱全面地构建了起来，已对供应链、员工的行为等长尾的风险都能形成较为全面的把握。

3.组织机制保障：设立数据安全委员会，明确各主题域责任人（如客户域归属风控部门），避免权责虚化。

### 五、未来展望：从“安全防御”到“业务赋能”

图数据库驱动的安全中台正重新定义企业安全边界：

- 风险即服务（RaaS）：将风险识别能力开放给合作伙伴。某汽车品牌共享零部件供应商风险图谱，降低供应链断链概率。
- 合规自动化：自动生成审计报告。某银行通过图数据库追溯数据血缘，实现监管检查100%通过率。

只有将风险的防控从原本的成本中心转变为一道有力的业务增长的引擎（如通过对用户的精准的风险分级而实现的精准的营销等），企业才能真正的将数据的互联带来最大的价值。

图数据库以关联分析能力打破企业数据孤岛，通过构建动态风险关系图谱，实现安全事件全链路追踪与威胁预测。其分布式架构支持千亿级实体实时计算，助力金融、能源等行业打造智能安全中台。

从数据孤岛到风险互联：图数据库驱动的企业安全中台建设

![企业数据治理](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-08-28.png)

随着大数据的广泛应用，[企业的数据治理](https://www.yueshu.com.cn/solutions/data-management)也面临着越来越严峻的挑战：如何高效地对多源异构的数据进行统一的整合、如何在实时的数据面前快速的做出决策、如何更深入地挖掘出数据的价值等一系列的痛点都迫切地需要企业的解答。依托于其独具的原生分布式的架构和对图计算的深度优势，悦数的图数据库已初具构建新一代的可视化的管控平台的核心引擎，为企业的数据的治理提供了高效的、直观的解决方案。

### 一、图数据库：数据治理的核心能力底座

**1.多源异构数据统一建模**

悦数图数据库采用对地址、交易、设备等实体及其复杂的关系的抽象将其打造成点、边的结构手段，从而有效的打破了传统的数据的孤岛，实现了数据的全方位的关联.。采用对30亿多的区块链地址与2000余种标的的属性的深入的统一的建模手段，最终形成了可追溯的、以数据的网络化的交易网络。微众银行通过该技术实现全局数据血缘治理，将表、字段的依赖关系转化为图结构，使数据流动路径一目了然。

**2.实时处理与深度分析能力**

悦数能在毫秒级内支持多跳的关系查询，极大地降低数据的交互等所带来的性能瓶颈，对大数据的高效的支持为各行各业的数据挖掘、分析、预测等的应用提供了坚实的技术基础。通过对10层以上的资金链路的深入的分析，我们就能够将原本耗时数小时的工作压缩到仅仅5的50毫秒之内，甚至达到了对其原有的200倍的效率的巨大提升，而微众银行则通过对Spark的连接器的完美的把握就能够将每秒的百万行的数据都能够轻松的将其导入到其中去，从而就能够更好的满足了我们对于其血缘的分析的实时性的同时也能满足了我们对于其所产生的数据的批量的处理的需求。

**3.可视化探索与智能决策**

无论你是否对数据的编程操作都不是很拿手，只要将“[悦数图探索](https://www.yueshu.com.cn/explorer)”工具中的那些图形拖拽就能将复杂的图计算都给完成了。采用对v3.7.0的升级手段，我们不仅将大模型的威力与图的技术相融合，甚至能够自动生成一系列的可解的的关联的分析的结果，有效的提升了我们的知识图谱的构建能力和图的语言的生成能力。

### 二、可视化管控平台的架构设计

**1.分层架构支撑全链路治理**

悦数驱动的管控平台采用四层架构：

- 数据层：通过对高可靠的分布式存储千亿级的点边的关系的支撑如HDFS、HBase等存储引擎的完美的支撑，我们才能最终的保证了系统的高可用性；
- 计算层：借助对流处理引擎的精准集成，尤其是将Louvain、PageRank等一系列的图算法的巧妙的融合之下，已对风险的多维的模式做到了相对比较的细致的挖掘；

- 服务层：基于对应的血缘分析、质控等一系列的API服务的支撑下，我们的系统单日均可处理200万+的地址的风险评估等需求；
- 可视层：凭借对20层以上的复杂的交易链路的动态的图谱的绘制，同时又为用户提供了多终端的交互式的操作,大大提高了对可视层的直观性和操作性。

**2.关键模块赋能精准治理**

- 血缘追踪：凭借对血缘的全链路依赖的深入解析，能对从数据源的变更到最终的报表的整个流程的变更都能在秒级的时间内给出明确的预警，避免了数据的延迟性导致的决策失误；
- 质量监控：凭借内置的高效的规则引擎对数据的精准的字段级的校验，我们惊奇地发现了仅仅10秒就能对百万的数据都能做到精细的质检、准确的甄别、及时的报警等，极大地提高了质检的效率和准确性；
- 安全管控：动态脱敏敏感数据，结合区块链存证技术保障审计合规。

### 三、实践效能：从数据治理到价值创造

**1.金融风控提效**：通过对金融风控的精细的图化血缘的治理微众银行将原本的表关联的分析的响应的延迟都降到了秒级为其所支撑的实时的决策提供了了坚实的依托；

**2.区块链溯源**：某平台实现20层跨链转账轨迹可视化，风险地址误判率低于3%，拦截千万级美元可疑交易；

**3.智能运维升级**：凭借对智能运维的进一步升级，我们将集群的诊断报告和对慢查询的深入的分析功能等都做了极大的改进，从而使得运维的效率大大地提升了40%，同时也能对资源的异常都能自动的定位出来。

悦数图数据库通过原生分布式架构与ISO-GQL标准支持，构建企业级可视化数据治理平台，实现千亿级图谱毫秒级查询响应。其图可视化工具支持拖拽式建模，结合动态知识管理功能，助力金融、政务等行业实现数据血缘追踪与风险智能识别。