为什么选图数据库做金融渠道风控？
随着时间推移，图数据库作为一种创新的数据库，在金融风控领域中得到了越来越广泛的应用。图数据库和传统关系型数据库很大的不同就在于，传统关系型数据库是一个“实体—关系”模型，而图数据库则是一个“关系—超复杂网络”模型。
图数据库的概念首次出现于2013年，它与传统关系型数据库不同，图数据库注重数据之间的关系，并且更加强调这种关系。
图数据库技术简介
图数据库（Graph Database），简称“图数据库”，是一种新型的关系型数据库，它采用图论的思想和方法来进行存储和管理关系网络中的数据。图数据库以图论为基础，采用分布式存储、分布式查询等技术来解决复杂数据问题。
图数据库由三个部分组成：
数据模型：记录图论中节点和边的数量和描述关系，包括关系模型、拓扑模型、社区发现模型等；
数据结构：图数据的存储、索引以及查询等；
查询语言：图数据使用GQL作为其专属的查询语言。
目前比较常见的图数据库主要有三种形式：
- 关系型图数据库（RDF数据库）：以三元组（主语-谓语-宾语）的形式存储数据，可以通过SPARQL查询语言进行查询。
- 非关系型图数据库（Property Graph数据库）：采用节点和边的模型存储数据，节点表示实体，边表示实体之间的关系。可以使用图遍历查询或类似SQL的查询语句进行查询。
- 混合型图数据库（Hybrid Graph数据库）：结合了关系型和非关系型图数据库的特点，既支持关系型模型，也支持图模型。
这些图数据库在处理复杂的关联数据时具有优势，能够有效地处理关系型数据库难以表达的复杂关联关系，因此在社交网络分析、推荐系统、知识图谱等领域具有广泛应用。
图数据库优势
相较于传统数据库，图数据库具备如下优势：
- 更好地处理大规模数据；
- 更好的数据处理性能；
- 更低的维护成本；
金融行业的应用案例
金融行业应用图数据库主要的场景是风控，其应用领域包括反欺诈、反洗钱、客户信用评分等。从图数据库的发展来看，随着应用场景的不断拓展，图数据库也在不断发展，其性能也在不断提高。目前，图数据库主要应用于三个方面：
反欺诈：用来判断欺诈团伙是否存在，是否有恶意客户、不良客户、诈骗客户；
客户信用评分：用来判断用户的信用评分高低；
风险管理：用来判断客户是否存在多头借贷和欺诈风险。
图数据库在金融风控领域的优势
金融风控领域的应用，需要考虑很多方面的因素，比如数据质量、数据维度、模型应用、处理能力等等。而图数据库作为一种新的数据结构，相较于传统数据库有以下优势：
图数据库拥有高维度、多维度的数据特征，因此在处理海量数据方面，具有更高的效率。
图数据库可支持复杂数据模型，如图神经网络、图深度学习等算法模型。
在处理实时数据方面，图数据库能够有效应对金融风险场景下的实时查询和分析需求。
在处理异常值方面，图数据库能够快速识别出异常值并及时预警。
图数据库可以将企业内部人员、关系网络和外部环境结合起来进行分析。
悦数分布式图数据库在金融行业应用
悦数分布式图数据库可以有效解决传统关系型数据库的性能瓶颈，为金融机构提供了一种新型的分布式计算存储系统，能够充分发挥分布式计算能力和分布式存储系统的优势，并且具备高吞吐、高可用、易扩展、成本低等特点，使其在金融行业的风控领域有广泛的应用空间。
