簡介：阿里云圖智能平臺在金融行業(yè)已經(jīng)幫助銀行、保險等領(lǐng)域客戶構(gòu)建了金融風控、商品推薦、循環(huán)擔保檢測、異常指標監(jiān)控、違規(guī)團伙挖掘等場景，通過穿透行業(yè)應用場景，幫助客戶基于多維數(shù)據(jù)做出精準決策。

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《Gartner 2021十大數(shù)據(jù)和分析趨勢》中指出，圖技術(shù)使一切產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，預測到2025年圖技術(shù)在數(shù)據(jù)和分析創(chuàng)新中的占比將從2021年的10%上升到80%。該技術(shù)將促進整個企業(yè)機構(gòu)的快速決策。從金融行業(yè)角度看，在中國人民銀行印發(fā)《金融科技(FinTech) 發(fā)展規(guī)劃(2019—2021年)》 等政策驅(qū)動下，通過構(gòu)建金融知識圖譜基于多維數(shù)據(jù)源做決策，可以有效帶動金融機構(gòu)降本增效。

圖數(shù)據(jù)庫GDB是阿里云自主研發(fā)的圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，經(jīng)歷阿里巴巴集團內(nèi)豐富的應用場景打磨，具備了豐富的最佳實踐。圖數(shù)據(jù)庫GDB在2020年進入Forrester圖數(shù)據(jù)平臺競爭者象限，也是國內(nèi)圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品首次入選。阿里云圖數(shù)據(jù)庫GDB在滿足高可靠性、高性能的同時，也兼顧了低成本的特性，產(chǎn)品使用、運維成本僅為國外圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的40%。我們將自動特征工程、自動機器學習等AI能力下沉到圖數(shù)據(jù)庫引擎中，形成阿里云圖智能平臺，讓整個圖模型的構(gòu)建、分析、發(fā)布過程自然連貫。阿里云圖智能平臺在金融行業(yè)已經(jīng)幫助銀行、保險等領(lǐng)域客戶構(gòu)建了金融風控、商品推薦、循環(huán)擔保檢測、異常指標監(jiān)控、違規(guī)團伙挖掘等場景，通過穿透行業(yè)應用場景，幫助客戶基于多維數(shù)據(jù)做出精準決策。

傳統(tǒng)的金融風控模型，能夠匯集各個數(shù)據(jù)源的屬性特征信息，但是比較難挖掘數(shù)據(jù)源之間的深度關(guān)聯(lián)關(guān)系。要深度并且快速的挖掘海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)特征，則會面臨非常大的技術(shù)挑戰(zhàn)。圖技術(shù)的意義在于將信息升維，而機器學習技術(shù)的意義在于對數(shù)據(jù)規(guī)律進行總結(jié)。通過圖表示學習技術(shù)，提取金融知識圖譜中的拓撲信息特征，并通過圖自動特征工程模塊，自動構(gòu)建特征作為風控模型的輸入條件參與模型訓練。通過自動機器學習模塊，幫助金融機構(gòu)挑選、調(diào)試、集成各個機器學習模型，實現(xiàn)更高精度的風控模型。

華瑞銀行于2020年正式引入阿里云圖數(shù)據(jù)庫GDB，通過對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行深度關(guān)聯(lián)關(guān)系分析，進一步提升風險識別能力。通過打造一套企業(yè)級圖分析平臺，實現(xiàn)了對智慧供應鏈、航旅消費貸款等業(yè)務的智能風險管控。通過阿里云圖數(shù)據(jù)庫GDB集成的自動機器學習組件，華瑞銀行大幅降低了風控模型研發(fā)周期，并在截止目前的實踐中檢測到6個詐騙團伙，有效防控了業(yè)務風險。

圖數(shù)據(jù)庫的應用可以在高度關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中挖掘數(shù)據(jù)源間的深度關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過理解和分析圖將信息升維，進而幫助企業(yè)獲取洞察，這將成為企業(yè)未來核心的競爭力。我們也會不斷完善我們的圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品和服務，探求用戶真正的需求，以幫助更多企業(yè)和開發(fā)者獲得洞察力和競爭優(yōu)勢。

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總結(jié)

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