Hubble數據庫x某證券 監管數據分析圖譜建設關系總量1.17億+

 

項目背景

近年來，中國已經成為全球最活躍的金融科技市場，而金融科技的快速發展客觀上也促進了監管科技的發展。目前監管數據信息規模龐大、數據復雜，如何通過圖數據庫技術、AI等新技術賦能顯得尤為重要。圖譜技術具有較強的關聯關系分析能力，通過社會要素的關聯分析與模型推算，在宏觀檢測、風險預警等方面為監管部門決策提供數據支撐。

 

項目需求

某證券公司迫切需要構建不同業務層面的勾稽關系網絡，輔助證監會業務監管：

某證券現階段需要解決的問題是能夠構建資管產品不同業務層面的勾稽關系網絡，并且可以展示產品的整體投資情況及風險揭示。進而輔助證監會實現對資管產品的業務監管、風險預警。企業的快速發展急需一個非常成熟的數據庫來應對業務監管和風險預警。

 

解決方案

天云數據利用圖算法建立資管產品的風險預警，圖譜建設關系總量達1.17億+：

天云數據Hubble數據庫融合了HTAP技術、圖技術、AI技術，根據證監會對券商資管產品的監管需求，建立了資管產品間的關聯關系，同時利用標簽傳播及閉環發現等圖算法建立資管產品的風險預警，通過將所有的數據信息在業務場景下的節點定義和關系定義，搭建監管數據分析圖譜，圖譜建設關系總量達1.17億+。
Hubble數據庫建設資管產品經營數據分析圖譜，圖譜節點總量8000萬+：

通過從資管報表中提取三大類、70+標簽，全面反映每支資管產品的基本信息、資金來源的分布和最終投向，搭建了資管產品風險標簽體系，便于分析風險的形成與傳遞路徑，進而產生對資管產品和對機構的深刻洞察。

 

項目成果

通過Hubble數據庫自身強大的圖技術和AI技術為該企業建設資管產品經營數據分析圖譜，圖譜節點總量8000萬+，關系總量1.17億+。同時可以預警資管產品風險和阻斷資管產品風險，避免在風險發生后造成損失。