在秒级别对百亿规模商业关系链路数据进行可视化分析图谱,为企业用户提供一个可不断拓展数据关系维度、整合多源数据、自由探索和挖掘关联关系的知识图谱服务平台。更易的操作性:系统提供包括图谱交互设计、知识导入、模型计算及数据挖掘在内的配置;更快的交互性:实现快速响应复杂关系数据的可视化渲染,提供友好的用户分析探查方式;更好的接口性:提供多种模型API接口,用户可根据自己的个性化应用需求进行定制开发;更佳的扩展性:支持从容器化或虚机集群的扩展部署,支持高性能秒级延迟的图数据计算。
对公知识图谱平台结合公司自身的行业经验和数据积累,开发了部分内置模型,方便银行客户快速上线应用。
基于知识谱图图挖掘技术识别全量担保关系中的异常情况,构成符合业务定义的特定风险形态,同时挖掘异常的担保关系间是否存在关联方担保、集团内担保、以及风险客户的名单匹配,为风险管理输出针对性的识别结果。
利用内部担保数据,可建立担保圈、链等基础模型,并展示担保关系图谱,实现各种担保类型智能识别,包括互保、多客户间联保、担保链等。进一步,利用机器学习或图算法识别担保群中高风险的点以及担保风险传播中的关键节点,辅助信贷资产风险排查自查。
随着投资主体多元化的不断推进、业务范围跨行业、跨区域的集团客户日益增多,企业间的关联关系日趋错综复杂,信用状况 参差不齐。商业银行及金融机构因集团关联企业识别不充分所造成的各种风险隐患或实际损失屡见不鲜,有效识别授信主体所处集团以及集团成员情况成为在集团客户管理环节中防止集团客户重复授信、过度授信、关联交易等风险隐患的关键要素,对保证金融机构信贷资产安全十分及时且必要。
集团派系是根据工商、上市港股、深股、沪股的全量数据,通过股权挖掘算法精准识别集团母公司、成员单位,并针对集团的整体布局、经营能力进行行业、地区等多维分析。
银监局要求银行要严格监控借款人贷款用途的。借款人办理贷款的时候,会要求签属承诺书,承诺用于某种用途。贷款给借款人之后,银行会监控借款人的资金流向,比如将贷款金额流向了哪些消费市场。银行资金流向数据分析在行业决策中扮演着越来越重要的角色.有效识别资金流向可良性管理贷后追踪、信用评级,产品营销,同时对复杂交易网络进行分析,判断出供应链网络也越来越重要。
本项目将中数将采取知识图谱平台一体化的建设思路。将自有知识产权的“K-Tools知识图谱自动化构建挖掘平台”部署至行内,进行页面可视化的ETL、图谱结构定义、关系抽取及应用建模挖掘。最终将符合业务目标的应用模型进行落地并形成对外服务。从而实现更加高效的项目开发、更加灵活的自定义图谱拓展挖掘、与更加简便系统运维能力。
服务价值:知识图谱智能分析平台对接多源基础层数据,构建多种知识图谱关系,在用户画像、营销获客、客户关联关系挖掘、风险控制等业务场景,辅助银行进行风险管理、授信审批、精准获客等业务。数据接入:支持行内数据、行外数据快速接入;支持数据源丰富,关系型数库、非关系型数据库、hadoop、Spark等;图数据库支持Neo4j、JanusGraph。数据建模:内置5个常用模型,如集团派系、担保关系等;支持自定义模型,行内工作人员可以根据需要定义模型;支持自主图设计、图构建。应用场景:精准营销;风险控制。
服务价值:对公知识图谱通过整合行内外数据,在精准营销、集团客户集中授信、违规担保关系识别、风险信号传递、企业尽职调查报告生成、监管合规等业务场景,运用知识图谱技术为银行业务开展赋能。数据接入:行内数据、行外数据快速接入整合;支持数据源丰富,关系型数库、非关系型数据库、大数据框架、文本数据等;图数据库支持Neo4j。数据建模:内置担保关系、供应链关系、一致行动人、贷款保本利率测算等模型;贷款保本利率测算支持自定义指标值。应用场景:授信审批;企业全景报告生成;监管合规。
服务价值:对公知识图谱平台通过数据价值挖掘,服务于行内公司部、小企业部、小微金融事业部、授信管理部、风险管理部,助力行内营销获客、风险管理和授信管理等业务场景。数据接入:行内数据、行外数据快速接入;丰富的数据源,数据库、文本数据、JSON数据;图数据库使用Neo4j数据库。数据建模:内置受益所有人、供应链、资金流向分析、企业贡献度测算等模型;企业贡献度模型支持用户自定义设置指标权重。应用场景:营销获客;尽职调查;风险传导;移动端服务。
DataBlack,奇点云自主研发的数据安全引擎,遵循以数据为中心的安全架构设计理念,支撑企业完成数据全生命周期安全管控,强化企业数据安全治理能力与风险防御能力,为数据资产安全保驾护航。
数据全生命周期安全管控
企业数据安全治理能力
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智能分级分类
数语Datablau基金行业数据治理解决方案,规则导入,全面监控,梳理数据质量监测规则。监控数据质量。形成数据质量报告。多方配合形成解决方案。推动落地切实提升数据质量。根据主题域资产盘点目录文件,建立可视化数据资产目录。
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