图数据库+零知识证明的信用风险验证方案

传统的信用风险的验证却始终面临着静态的数据与人工的审核等一系列的难题，如信息的孤岛、数据的滞后以及隐私的泄露等多重的挑战下都难以有效的解决了。图数据库与零知识证明的不断成熟之际，不得不将深度的关联分析与对外的隐私保护相统一的新型的风险验证的方案正在从根子上地重塑着我们的金融的风控的底层的逻辑。

一、传统风控的瓶颈：数据割裂与隐私矛盾

传统的关系型数据库却在处理多层的关联关系时却又存在着一系列的天然的缺陷。通过对“借款人→关联企业→实际控制人→其他贷款账户”的多级关联的链条的逐一的JOIN操作，我们发现随层级的增加，所需的JOIN操作次数呈指数级地增大，极大地降低了对数据的查询效率。由此也埋下了金融机构对外的“数据孤岛”与“合规风险”的两难之处，即如何在满足对外的风险评估的需要的同时又能有效的避免因数据的外泄而触犯了如GDPR的个人信息保护法等相关的法律法规的困境。

二、图数据库：破解复杂关联的“关系侦探”

图数据库以“节点-边-属性”的拓扑结构存储数据，天然适配复杂网络的高效遍历。其在风控中的核心价值包括：

实时多层关系穿透：基于对实时的多层关系的深度的穿透，我们不仅能在毫秒的时间内对多跳的数据（如对10跳的股权的穿透的查询）从原来的8.2秒的耗时大大缩减至1.5秒，对企业的担保圈、隐形的集团等更为复杂的风险的拓扑结构的精准的识别等。
动态团伙欺诈识别：基于对海量的数据的深入挖掘以及运用社区发现的Louvain算法、路径分析的Shortest Path等一系列的图算法，逐渐的将黑产的“蛛网式”的关联网络逐一的暴露了出来，初步的将其所构建的“黑暗的”动态的团伙的“脊柱”给彻底的摧毁了。
全视角风险视图：基于对多源的设备IP、地址、交易记录的深度融合 ultimately将其构建成一个统一的图谱，从而有效的破解了传统的信息不对称的瓶颈问题。

三、零知识证明：隐私保护下的可信验证

依托于零的知识证明，证明者就可以向验证者证明某一具体的陈述的真实性，而无需向对方泄露任何该事实的本质的信息。其在风控中的应用优势包括：

数据可用不可见：无论如何都要“见”到用户的“收入的收入”，即使只是对其做个大致的“概要”验证，也得先将其从“原始的”工资数额中“解剖”出来，才能对其做出“判断”；同样，对于用户的“负债”也是一样，哪怕只是对其做个“大致的”概要的“验证”也得先将其从“原始的”账单中“揭开”才能对其做出“判断”。
可验证计算：通过将对链下计算任务的如信用评分模型的推理等的ZKP的生成的证明的确保了其计算的过程的完全符合约定的规则。
降低合规风险：基于对GDPR“数据最小化”的有序把握和严格的控制，有效的避免了敏感的个人信息的不当流转，从而大大降低了企业的合规风险和因数据泄露等导致的法律纠纷的风险。

四、融合方案：图数据库+ZKP的协同框架

1.数据层：基于对多源的数据的深度的整合和精细的构建出一张动态的风险图谱，从而为上层的风险决策提供了最为直接的可视化的风险图谱。

2.计算层：采用将ZKP的电路对敏感的计算如对个人收入的负债比的验证等生成相应的证明手段，从而确保了数据的隐私性。

3.验证层：金融机构基于图谱特征（如关联风险评分）与ZKP证明，实现风险决策。

识别担保圈风险时，通过图谱查询环状担保结构，并结合ZKP验证企业净资产而不暴露财务报表。
通过对交易的网络分析一一对交易的金额都用ZKP的形式进行了验证，从而有效的防止了交易的金额未超出所规定的阈值。

五、实践价值：效率、隐私与合规的统一

该方案在三大维度实现突破：

效率提升：基于对图数据库的引入，不仅将原有的关联查询的效率提升了80%，而且通过对数据的ZKP的加密验证，将原本的几分钟的验证时间压缩至秒级，极大的提高了对大数据的快速高效的检索和验证能力。
风险精准识别：依托于基于2亿多点的实时图谱的洋钱罐的精准的风险识别机制，不仅能拦截出60%的高风险的申请，且结合了ZKP的技术后，对误报的率又进一步的降低了。
合规创新：依托于将蚂蚁链的ZKP的技术的巧妙的将“隐私的保护”与“可验证”的两大矛盾的要求融合为一体，极大的为跨机构的数据的协作提供了范式性质的解决方案。

六、未来展望：悦数图数据库的赋能角色

可见国产的分布式图数据库如悦数等都已初步展现了自己的优势和特点，逐步地走向了产业化的快车上。凭借其独特的Shared-Nothing的架构不仅能高效地支持千亿级的点边的实时查询，更能充分满足了金融级的高并发的业务需求。而悦数的方案则将原生的图计算引擎（如K-core、Louvain算法）直接嵌入了ZKP的验证流程，从而构建了“图谱的构建—风险的分析—隐私的验证”的闭环，彻底打破了传统的“数据的暴露—风险的评估—隐私的丧失”的恶性循环。而悦数的本土化合规的适配能力更是为其所独特的，既能满足了国密算法的安全需求，又能满足了金融机构的数据主权要求，为金融机构提供了安全可控的技术底座。

基于图数据库与零知识证明的巧妙融合，信用风险的验证也从“数据的透明”逐步走向了“数据的计算可验证”，这一新阶段的到来必将对金融领域的风险管理带来质的飞跃.。随着ZKP的硬件加速技术与图学习算法的不断迭代进步，其将对金融的风控业务的智能化、隐私化、合规化等方面都带来深远的推动与冲击。