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【原創專欄】 圖數據庫Neo4j在金融風險防控領域的應用
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綜述:

防控中心正利用圖數據庫Neo4j及時高效地識別高風險的企業或法人、股東等信息,即以圖形的結構和概念對企業、人和它們之間的關聯關系進行建模,最終建立一種豐富、靈活和高效的數據模型。

當前互聯網新形勢下,金融行業呈現運營集團化、主體多元化、營銷場景復雜化的發展趨勢。從信息技術層面來看,用傳統的關系型儲存結構來結合企業工商、財務、稅務、法律和互聯網等數據,及時高效地識別高風險的企業或法人、股東等信息是一項巨大的挑戰。防控中心正利用圖數據庫Neo4j解決這一問題,即以圖形的結構和概念對企業、人和它們之間的關聯關系進行建模,最終建立一種豐富、靈活和高效的數據模型。

圖數據庫與Neo4j

提到圖數據庫,首先要了解“圖”的概念。這里的圖不是計算機視覺、圖像處理領域的圖,而是圖論中的圖,它由節點和節點間的線組成,通常用來描述某些實體與它們之間的特定關系?,F實世界中的圖無處不在,社交領域人與人的關系挖掘、零售領域商品購買的關聯推薦、金融領域的反欺詐反洗錢,都是圖技術的典型應用。

以往對數據的儲存方案大致可以分為兩大類,第一類基于傳統關系型數據庫,這類模型強調實體模型內部結構的完整性、通用性,而實體之間的關系用外鍵或關聯表來表示,對于某些查詢場景需要好幾個昂貴的表連接,增加了復雜性。在這種存儲中,業務數據與外鍵元數據混雜起來,增加了開發和維護的成本。第二類采用鍵值或文檔型的NoSQL數據庫,鍵值型如Redis、DynanoDB 等、文檔數據庫如MongoDB,這些NoSQL實體模型結構不完整,更難以表示實體之間的關系,為技術人員帶來了開發成本和理解上的壁壘。

因此,專門用于圖的存儲和查詢技術是非常必要的。圖技術根據應用方式的不同可以分為兩個方向,第一個方向是圖數據庫,它用于圖數據的存儲和聯機事務查詢,具備實時性,面向OLTP,支持CRUD和事務。第二個方向是圖計算引擎,它用于圖數據的離線查詢分析,更適合海量數據的挖掘,面向OLAP。

Neo4j則是一個高性能的NOSQL圖形數據庫,它將結構化數據存儲在網絡上而不是表中。它是一個嵌入式的、基于磁盤的、具備完全的事務特性的Java持久化引擎,但是它將結構化數據存儲在網絡(從數學角度叫做圖)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一個高性能的圖引擎。

Neo4j在金融領域的應用

企業關系圖譜

企業在日常經營中,與職能部門、客戶、合作伙伴、投資者都會打交道,這也決定了企業對社會各個領域都廣有涉獵,呈現面錯綜復雜,因此可以通過Neo4j的企業數據圖譜來查詢,層層挖掘信息。

企業風險評估

通過對某企業層層挖掘而獲得的關聯企業和投資者信息,再結合相關的法律訴訟、工商變更、財務報表和失信等數據,代入風險評估模型,可獲得對企業多層面的風險評分。

反欺詐多維關聯分析

通過圖分析可以清楚的知道洗錢網絡及相關嫌疑,例如對用戶所使用的賬號、發生交易時的IP地址、MAC地址、手機IMEI號等進行關聯分析。

構建知識圖譜

圖數據庫在圖數據的靈活存儲和高效查詢上有極大優勢,可作為知識圖譜的基石,針對具體的場景去進行選型,結合不同的圖計算技術進行分析計算,最終形成決策系統、推薦系統、智能問答等等。

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