![金融风控图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-2801.png)

在金融行业与欺诈行为的长期博弈中，一种新型技术武器正悄然改变战场格局——[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)。面对日益专业化、产业化、隐蔽化的黑产团伙，传统风控手段已力不从心，而图数据库凭借其独特的关系分析能力，正在成为金融机构的实时防御利器。

### 传统风控的困境与图技术的突破

传统金融风控主要依赖基于规则的分析方法和表格数据存储，但随着交易流水量达到百万级别，传统表格查询方式已无法跟上业务发展速度。黑产团伙从简单的盗号演变为使用IP池等技术绕过风控规则，呈现“专业化、产业化、隐蔽化、突发化”的新特征，使传统反欺诈模型变得“力不从心”。

图数据库通过点和边的形式呈现人、地点、事物等数据之间的相互关系，使银行风控部门能够通过图分析技术，借助用户社会关系、交易模式关联等数据特征，对客户行为模式进行匹配分析，精准判断欺诈可能性。这种关系网络分析能力正是传统数据库所欠缺的。

### 实时防御的技术架构优势

图数据库的核心优势在于其实时处理能力和深度关联分析。以悦数图数据库为例，其采用“计算与存储分离”的原生分布式设计，能够高效处理千亿点万亿边的超大规模数据集，同时保持毫秒级查询延时。

在实际应用中，图数据库通过流式计算框架实现实时数据 processing。例如，基于Apache Flink搭建的实时特征管道支持数据“边传边看”，数据一输入系统就立刻处理，实现毫秒级快速反应。这种实时性使风控系统能在欺诈发生的第一时间做出反应，而非事后补救。

### 实战应用：从精准拦截到团伙挖掘

在具体应用中，图数据库展现出多方面的防御能力：

**精准欺诈识别：** 通过分析借款人的各类关系特征进行建模，对潜在欺诈行为进行毫秒级实时甄别。例如，某银行使用图数据库技术后，将代码运行时间从2-3周缩短为1小时，输出结果覆盖的黑样本从总量的58%提高到77%。

**团伙欺诈挖掘：** 利用社区发现算法（如Louvain算法）检测欺诈“团伙”，通过分析账户之间的交易路径和频繁资金往来，发现潜在的欺诈链条。悦数图数据库帮助一家金融科技公司构建了200亿点边的实时风控图谱，在授信阶段能实时查询1-3度关联网络，300+并发下平均响应时间仅8毫秒。

**全流程风控：** 覆盖新用户资料审核、交易风险审查和交易后分析三个子域。在新用户审核阶段，分析新用户的网络信息、设备指纹和用户资料之间的潜在关系；在交易审查阶段，详细分析交易实体及其交易对象的关联关系。

### 悦数图数据库：国产自研的技术突破

作为100%国产自研的[企业级分布式图数据库](https://yueshu.com.cn/posts/yueshu-year-review-2023)，悦数图数据库在金融风控领域展现出卓越性能。其最新一代v5.1版本在查询吞吐量上提升达550%，对深度关联计算场景的响应效率也有显著优化。

例如，在10跳股权穿透查询中，悦数图数据库将执行耗时从传统的8.2秒缩减至1.5秒，相当于在复杂多层关系网络中建立直达路径，大幅降低实时决策延迟。这种性能突破使得金融机构能够实现真正意义上的实时风控。

此外，悦数图数据库在Graph RAG方面的创新为金融大模型应用提供新思路。它不仅支持“A到B”的单跳检索，还能支持“A→B→C”的链式逻辑分析，在不失准确性的前提下实现金融场景中复杂多步推理与分析。

### 未来展望

随着人工智能、图计算等新兴技术的成熟，图数据库在金融风控中的应用将更加深入。悦数图数据库的“一体机”解决方案大大缩短了用户的部署与调优时间，使得图技术能够从中大型银行向中小金融机构普及。

未来，图技术与AI的深度融合将进一步改变金融风控格局，推动金融服务向更安全、智能、高效的方向发展。在这场与黑产团伙的“道高一尺，魔高一丈”的博弈中，图数据库正成为金融机构不可或缺的实时防御利器。

悦数图数据库作为国产自研的分布式图数据库，凭借其卓越的实时处理能力、深度关联分析特性以及全面的风控场景覆盖，正助力金融机构构建更加智能、高效的安全防线，为金融交易的可靠性和安全性提供坚实保障。

悦数图数据库作为国产自研的分布式图数据库，凭借其卓越的实时处理能力、深度关联分析特性以及全面的风控场景覆盖，正助力金融机构构建更加智能、高效的安全防线，为金融交易的可靠性和安全性提供坚实保障。

图数据库如何成为金融风控的实时防御利器？

![图数据库与去中心化](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-26.png)

在传统的互联网模式中，用户的身份数据和信用价值被封闭在各个中心化平台的“孤岛”中，形成了数据垄断与价值分配不公的困境。而Web3时代的到来，正通过去中心化身份与[图数据库技术](https://www.yueshu.com.cn/database)的深度融合，构建一个用户自主控制、数据自由流通的新型信用基础设施。这一变革不仅重塑数字世界的信任关系，更为金融、社交、医疗等各个领域带来全新的发展范式。

### 一、Web3信用基建的核心支柱：去中心化身份

去中心化身份是Web3信用体系的基石。与传统中心化身份系统不同，DID使个人能够完全掌控自己的身份数据，通过去中心化标识符和可验证凭证实现身份验证的自主权。这种机制基于密码学证明，无需依赖第三方机构即可验证身份信息的真实性。

DID技术允许用户在不同场景下选择性披露信息。例如，在年龄验证场景中，用户只需证明自己已成年，而无需透露具体出生日期；在求职过程中，可以证明学历真实性而不暴露具体成绩。这种“数据最小化”原则既保护了隐私，又满足了验证需求。

目前，全球已有超过200种DID方法和50多种可验证凭证实现，覆盖金融、社交、医疗等多个领域。以太坊域名服务、Lens Protocol等项目的成功实践表明，DID正从概念验证阶段走向规模化应用。

### 二、图数据库：Web3信用网络的关联引擎

图数据库作为专门处理关联数据的技术，与Web3信用体系的需求天然契合。传统关系型数据库难以应对多跳查询和复杂关系网络，而图数据库擅长挖掘数据间的深层联系，为信用评估提供更全面的视角。

在身份与访问管理领域，图数据库可将员工、角色、部门、资源等实体抽象为节点，将它们之间的权限关系抽象为边，构建出灵活且细粒度的访问控制模型。当用户需要临时获取特定资源权限时，系统可以通过图计算快速确定权限边界和审批路径，实现动态权限管理。

[图数据库的实时关系分析](https://www.yueshu.com.cn/solutions/real-time-recommendation)能力为DeFi等应用场景提供了强大支持。通过分析地址间的交易网络、资产流动模式和社交关联，可以构建更精准的信用评估模型，降低借贷服务的抵押要求，提高资金利用率。

### 三、技术融合与实践创新

DID与图数据库的融合创造了全新的信用基础设施模式。去中心化身份提供了可信的数据来源，而图数据库则提供了复杂关系分析能力，两者结合形成了完整的信用评估闭环。

在金融领域，用户可以授权将来自不同链上和链下数据源的信用记录整合到图数据库中，形成跨链跨平台的统一信用画像。这不仅提高了信用评估的准确性，还使之前难以量化的社交关系、贡献记录等要素成为信用评估的有效参考。

社交领域是另一大应用场景。通过Ceramic等去中心化数据网络，用户的社交图谱可以脱离特定平台独立存在。结合图数据库的分析能力，开发者可以构建真正由用户掌控的社交应用，用户可以将自己的社交关系和内容自由迁移到不同平台，打破平台壁垒。

零知识证明等隐私保护技术与图数据库的结合，进一步解决了数据可用性与隐私保护的矛盾。用户可以在不暴露具体数据的前提下，证明自己满足特定信用条件，实现“证明而不披露”的隐私保护目标。

### 四、挑战与未来趋势

尽管前景广阔，Web3信用基建仍面临多重挑战。用户体验是首要障碍，普通用户难以安全管理私钥和复杂身份信息。监管合规是另一大挑战，区块链的不可篡改性与GDPR的“被遗忘权”存在冲突，需要新的技术解决方案。

未来，我们可能会看到更多AI与DID的结合，通过机器学习分析用户行为生成动态可验证凭证。同时，物联网设备身份和元宇宙数字分身将成为DID和图数据库的重要应用场景，实现机器间的可信交互和虚拟世界的身份贯通。

标准化和互操作性也是关键发展方向。目前，W3C的DID规范和各种图查询语言标准正在不断完善，为不同系统的互联互通奠定基础。随着ISO-GQL等国际标准的推出，图数据库的查询语言将实现统一，降低开发门槛。

### 五、悦数图数据库的实践启示

在Web3信用基建的建设浪潮中，杭州悦数科技有限公司推出的悦数图数据库展现了技术创新与实践应用的结合。作为全球首个原生支持ISO-GQL标准的分布式图数据库，悦数图数据库采用Shared-nothing分布式架构，能够处理千亿点万亿边的超大规模数据集，同时保持毫秒级查询延时。

悦数图平台提供全托管云服务，使企业无需自建集群即可快速部署图数据库实例，实现“按需使用、即开即用”。这种低门槛的服务模式有助于加速图技术在Web3信用系统中的普及，为开发者提供强大的数据关联分析能力。

特别值得一提的是，悦数图数据库已完成全栈信创生态适配，确保从芯片到应用的自主可控。在Web3基础设施建设中，这种自主可控的技术方案对于保障数据主权和系统安全具有重要意义。

### 结语

Web3信用基建的未来依赖于去中心化身份与图数据库的深度协同。DID为用户提供了数字自我主权，而图数据库则为复杂信用关系的表达和分析提供了理想载体。随着技术标准的完善和应用生态的扩张，我们正迈向一个用户真正掌控身份、信用自由流通的新型数字社会。

在这一转变过程中，像悦数图数据库这样的基础设施提供商将发挥关键作用。它们不仅提供技术支撑，更通过创新的服务模式降低使用门槛，加速Web3信用体系的成熟与普及。未来，随着更多创新应用的涌现，我们有理由相信，Web3信用基建将为数字经济发展注入全新活力。

悦数图数据库作为Web3信用基建核心引擎，原生支持ISO-GQL标准，通过分布式架构与实时图计算能力，与去中心化身份（DID）深度融合，构建可信数据网络，为DeFi、RWA等场景提供高并发、低延迟的信用评估与风险控制解决方案。

Web3信用基建未来式：图数据库与去中心化身份的融合实践

![车企图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-25.jpg)

### 业务背景

在数字化转型的浪潮中，汽车行业的竞争早已从“马力”转向“算力”。数据，正成为车企营销、研发、供应链决策的核心燃料。但一个普遍的尴尬现实是：数据越多，信任越少。

某头部自主品牌就曾深陷这样的困局——当业务团队发现“2023 年 7 月中型 SUV 销量”数据异常时，没人能说清这个数字究竟来自经销商系统、CRM 系统，还是中间数据平台的加工结果。而当他们想查“2024 年 1–7 月插电混动车型分区域线索转化率”时，却要跨系统取数、写 SQL、等排期，4 小时后才拿到结果，早已错过当日策略调整的最佳时机。

这不是孤例，而是许多企业在数据应用中的“通病”：

- 指标溯源难——数据从哪来、怎么算的，没人说得清；
- 分析响应慢——临时需求依赖开发，动辄数小时甚至数天；
- 业务不信任——因为看不懂、查不到，最终回归“凭经验拍脑袋”。

### 问题的根源：数据在“黑盒”中流转

为什么会出现这些问题？

根本原因在于：数据资产缺乏语义关联与链路透明性。

指标的计算逻辑、依赖字段、流转路径长期隐藏在系统“黑盒”中，业务人员看不懂，技术人员讲不清。这不仅导致沟通成本高昂、重复劳动频发，更让数据的可信度大打折扣——当数据无法被验证，它就失去了作为决策依据的价值。

要破局，就必须打破“黑盒”，让每一条数据的来龙去脉都清晰可见。

### 破局之道构建指标血缘图谱与智能问答 DataGPT

要让数据从“黑盒”变“透明”，这家车企找对了方向：围绕业务语义建指标血缘图谱，再配上面向业务人的智能问答工具（DataGPT），三步就打通了数据用起来的 “堵点”。

1、统一语言：业务语义映射

首先，他们梳理了营销域的核心业务术语，建立了“业务指标—技术指标—物理字段”的三层映射关系。比如，“试驾转化率”不再是一个模糊的概念，而是明确对应到某个数据表、某个字段、某段计算逻辑。这一步，解决了业务与技术之间的“语言断层”，让双方终于能“说同一种话”。

2、透明链路：全链路血缘解析

通过自动化采集 ETL 任务、BI 报表脚本、数据模型等元数据，系统构建了从原始数据源到最终报表的全链路血缘图谱。每一个指标，都能清晰展示其数据来源、加工路径、依赖关系。过去需要翻日志、查文档的溯源工作，如今只需一键穿透，秒级定位问题源头。

3、智能交互：DataGPT让“问数”像聊天一样简单

基于血缘图谱，他们嫁接大模型能力，打造了面向业务人员的智能问答系统（DataGPT）。业务人员只需输入：“上海Q3的试驾转化率是多少？”系统便能自动解析语义，匹配指标，执行查询，并返回结果及数据来源、计算逻辑、变更历史。无需SQL，无需排期，无需等待。

### 数据血缘建设的“技术密码”四层架构构建坚实底座

构建可追溯、可理解、可复用的数据血缘体系，离不开一套完整的技术架构。这家车企的技术架构就像一座坚固的“数据大厦”，由四层构成：

![车企图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-25-01.jpg)

1、数据采集层

通过元数据采集器、API Hook、配置文件导入等多种方式，自动化采集来自数据仓库、ETL 工具、BI 平台、数据模型的结构与语义信息，实现多源异构系统的全量接入。

![车企图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-25-02.jpg)

2、处理层

对采集数据进行标准化处理，包括血缘模型定义、语法解析、字段级依赖推导与业务语义映射。其中，业务指标与技术字段的语义对齐是关键环节——必须将“试驾转化率”“线索成本”等业务术语，精准映射至底层表、字段、计算逻辑，形成统一的语义锚点。该层完成三项核心工作：

- 业务语义映射：梳理营销域核心指标，建立“业务指标—技术指标—物理字段”的三层映射关系，确保术语在业务与技术端语义一致；

- 全链路血缘解析：识别指标从原始数据源经ETL、聚合、建模至报表输出的完整路径，构建端到端依赖关系；

- 智能问数语义解析：将自然语言查询（如“上海 Q3 试驾转化率？”）转化为可执行的技术指标与过滤条件，实现语义到查询的自动转换。

3、存储层

采用悦数图数据库作为核心存储引擎，将实体（指标、字段、任务、表）与关系（依赖、计算、流转）以原生图结构存储，支持毫秒级多跳路径查询、动态关系遍历与大规模图谱更新。凭借悦数图数据库的高并发、低延迟与 GQL 原生支持能力，使复杂血缘关系的实时探查成为可能。

4、应用层

基于图谱构建溯源分析、影响分析、智能问数、血缘可视化等能力，实现业务人员通过自然语言直接获取数据来源、计算逻辑与变更历史，完成从“问数”到“见源”的闭环。智能问答系统与数据目录、权限体系、可视化面板深度集成，为业务人员提供一站式数据消费体验。

![车企图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-25-03.png)

### 从被动到主动：血缘体系带来的数据赋能

当血缘体系落地，企业数据使用方式发生根本性转变：

- 指标溯源由人工翻日志、查文档，转变为一键图谱穿透，响应时间从数天降至秒级；

- 临时分析需求不再依赖开发排期，业务人员通过语义问答直接获取结果，响应周期由周级压缩至半天内；

- 数据团队的重复性工作减少 85% 以上，资源得以释放至建模优化与数据治理；

- 业务侧主动用数率提升 300%，数据驱动决策机制逐步形成。

更重要的是，数据可信度获得实质性提升。业务人员不再依赖口头确认，而是通过可视化血缘图自主验证来源与逻辑，形成“可追溯、可验证、可审计”的数据消费闭环。

### 经验总结：少走弯路的“智慧锦囊”

价值驱动敏捷切入：从业务痛点最集中的营销场景入手，采用小步快跑的方式，快速交付可见价值，从而赢得业务侧的信任与支持。就像盖房子一样，先打好地基，再一层一层往上盖，稳扎稳打。

业务语言是桥梁：优先梳理业务术语和指标的映射关系，这是实现“业务与技术对话”的基础。只有双方说同一种“语言”，才能更好地合作。

体验至上：面向业务人员的工具必须做到极致简单、直观，实现“开箱即用”。就像使用智能手机一样，无需复杂的操作，就能轻松上手，这样才能真正降低使用门槛，推动数据驱动文化的普及。

### 行业启示：数据血缘不止是技术，更是数据治理的 “地基”

数据血缘不仅是技术组件，更是企业数据治理的基础设施；其缺失将导致指标来源不明、链路不可追溯，不仅削弱决策可信度、抬高运维成本，更使企业在《数据安全法》《个人信息保护法》等合规要求下面临审计风险与重复建设的资源浪费。

通过[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)支撑的血缘体系，企业可以实现数据的可见性、可理解性与可问责性，为数据资产的高效运营与合规治理提供了底层支撑。在数据驱动转型的深水区，技术的价值不在于工具的先进，而在于能否弥合业务与技术之间的认知鸿沟。数据血缘体系的建设，本质是构建一套企业级的数据语言系统——让指标不再沉默，让链路不再模糊，让每一次查询都有据可循。

### 关于海南数造科技

海南数造科技有限公司成立于 2015 年，是国内领先的数据开发治理平台提供商。公司以“DATA+AI”双引擎驱动，为政企提供敏捷的一站式大数据研发和治理能力，产品和服务涵盖数据建模、 数据目录、 数据开发、数据治理、数据运营及数据交易等关键环节。数造科技致力于助力各级政府与企业深入推进数字化转型，累计为金融、零售、制造、能源、政务、医疗等多个行业上百家客户提供产品和服务，引领数据智能领域创新发展。

### 关于悦数图数据库


悦数图数据库是杭州悦数科技有限公司开发的一款企业级原生分布式图数据库，100% 国产自研，拥有多项核心专利和技术认证。悦数图数据库是全球首家原生支持 ISO-GQL 的分布式图数据库产品，采用 Shared-nothing 分布式架构和计算与存储分离的设计，擅长处理千亿点万亿边的超大规模数据集并保持毫秒级查询延时，具有高可用、高安全、易扩展的特点，能够满足企业两地三中心、三地五中心等多地容灾的安全性需求，并且能提供公有/私有化等多种灵活部署方式。来自各行业的众多头部企业和机构用户在生产核心系统使用悦数图数据库，用于实时推荐、实时风控、欺诈检测、知识图谱等业务场景和需求。

通过悦数图数据库支撑的血缘体系，企业可以实现数据的可见性、可理解性与可问责性，为数据资产的高效运营与合规治理提供了底层支撑。在数据驱动转型的深水区，技术的价值不在于工具的先进，而在于能否弥合业务与技术之间的认知鸿沟。

从“指标黑盒”到“秒级溯源”：一家车企如何重构数据信任

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-24.png)

随着警方对电信诈骗、洗钱等犯罪活动的打击力度不断加大，“银行卡冻结”现象逐渐进入公众视野。许多普通用户的银行卡因涉嫌“异常交易”被冻结，背后往往牵连着庞大的黑产网络。这些网络组织严密、交易路径复杂，传统风控手段难以应对。而[图数据库技术](https://yueshu.com.cn/posts/Mass-fraud)的出现，正在改变这场对抗的格局。

### 一、“冻卡”背后的黑产网络特征

黑产团伙为规避打击，其资金转移手法日益隐蔽化和专业化。他们通过跨行、跨地域、跨国的线上线下交易网络，快速转移非法资金。这些网络往往呈现以下特征：

- 复杂交易链路：通过多层金融交易掩饰线索和隐藏身份，交易层级可达数十层。

- 团伙协作：呈现产业化、专业化特征，招募风控人员、黑客等反复测试金融机构的风控规则。

- 快速变异：账户一旦进入征信系统就迅速“作废”，并采用IP池等技术绕过风控规则。

传统基于表格和规则的风控系统难以处理如此海量、复杂且快速变化的关联数据，导致识别滞后，往往在资金损失发生后才能采取措施。

### 二、图数据库的破局之道

图数据库以“节点”（实体）和“边”（关系）的方式直观表达数据间的关联，擅长处理深层次、多维度的网状数据，天然适合挖掘黑产网络的隐藏线索。其核心技术优势包括：

1.深度关联分析：

[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)能整合多源异构数据（如用户信息、交易记录、设备IP、地理位置等），构建全局视图。通过分析账户间的直接/间接联系，发现异常模式（如多个账户共用同一设备或IP），识别潜在的欺诈团伙。

2.实时交易穿透：

支持对资金流向进行实时穿透式追踪。例如，设定规则（如“3天内转出80%以上贷款资金”）后，图数据库能快速定位符合条件的所有交易路径，并可视化展示资金最终流向，帮助机构及时拦截可疑交易。

3.隐性关系挖掘：

通过图算法（如K-core、Louvain社群发现）挖掘账户间的隐性关联（如共同联系人、相似交易行为等），识别出表面无关但实际协同作案的团伙
。蚂蚁集团的图计算系统借此将团伙识别效率提升了近100倍。

4.动态风险预警：

结合机器学习和图特征，实现毫秒级风险判定。例如，对新建账户或新交易实时计算其网络特征，动态评估风险等级，前置预警劝阻。

### 三、实战应用：从“冻卡”到全链打击

图数据库在多个场景中助力警方和金融机构斩断黑产链条：

1.反洗钱：通过识别多账号共同信息、隐藏链接等特征，减少误报漏报，精准定位高风险账户群体。

2.电信诈骗溯源：运营商利用图数据库构建通话网络，分析涉诈号码与受害者间的关联，深层挖掘诈骗团队并实现秒级预警。

3.担保圈与资金违规流向监控：识别企业间复杂担保关系、信贷资金违规流入楼市等行为，防范系统性风险。

### 四、悦数图数据库：国产技术的力量

在众多图数据库产品中，悦数图数据库作为国产自主研发的分布式图数据库代表，已在金融风控领域展现出显著优势。其特点包括：

- 高性能与可扩展性：采用Shared-Nothing和存算分离架构，支持弹性扩缩容，能应对海量实时数据的处理需求。

- 本土化支持与易用性：提供可视化管理工具和丰富的图算法，降低业务人员使用门槛，提升数据分析效率。

- 行业验证：已被中国移动、美团、众安保险等企业用于反欺诈、反作弊等场景，有效减少经济损失。

面对“冻卡”背后日益复杂的黑产网络，图数据库以其强大的关联分析能力和实时性能，成为穿透迷雾、斩断黑链的关键技术。而像悦数图数据库这样的国产力量，正通过持续的技术创新与应用实践，为金融安全筑起一道智能化的防线。

悦数图数据库以原生分布式架构与ISO-GQL标准，高效解析账户、设备、IP等实体关联关系，通过连通子图算法快速识别“冻卡”背后的资金环转、设备共享等黑产网络，助力金融机构实时阻断团伙欺诈，提升风控效率40%以上。

图数据库如何揪出“冻卡”背后的黑产网络

![图技术识别资金异动](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-23.png)

随着金融业务的复杂化和黑产手段的智能化，传统风控手段在应对资金池异动和信用风险方面日益显得力不从心。[图技术](https://www.yueshu.com.cn/solutions/finance-risk)作为一项创新解决方案，通过其独特的关联分析能力和实时计算优势，正在成为金融风控领域的关键工具，能够有效提前识别资金异常流动和潜在的信用塌方风险。

### 一、传统风控的局限与图技术的优势

传统风控系统主要依赖规则引擎和统计分析，存在明显不足。规则引擎基于预设静态规则（如“单笔交易金额超过阈值触发警报”），难以应对复杂多变的欺诈手法。统计分析则侧重于单点指标（如某个地址的活跃度、交易频次），无法有效识别协同发生的风险行为。

图技术通过构建复杂关系网络，能够直观映射金融交易中的多重关联。其优势在于：

- 天然适配金融交易网络：金融交易本质上是复杂的关系网络，包含账户、交易、实体之间的多重连接。图数据库以节点（实体）和边（关系）的方式组织数据，大大降低了建模难度和查询复杂度。

- 强大的关联分析能力：图技术能穿透传统风控难以识别的多层嵌套转账、伪装路径等隐蔽手法，揭示资金在复杂网络中的真实流向。

- 实时处理与高性能查询：面对海量交易数据，图数据库支持毫秒级的多跳查询和实时分析，这对于及时拦截风险至关重要。

### 二、图技术如何识别资金异动与信用风险

图技术通过一系列先进的算法和方法，主动识别可疑模式，为风险预警提供支撑。

1.精准识别异常交易结构

资金池异动常伴随特定的交易模式，图技术能高效识别这些“风险结构模板”：

- 环形转账：通过构建动态资金流向图谱，实时追踪账户间的资金闭环路径。例如，某银行发现某账户群在1小时内完成5次资金循环，且每次循环涉及3个以上关联账户，系统可自动触发欺诈预警。

- 资金归集：利用社区发现算法，识别资金向特定账户的集中汇聚行为。例如，某企业账户在30分钟内收到来自20个分散账户的汇款，且汇款金额呈现规律性分布（如整数倍递增），系统可判定为洗钱风险。

- 纺锤体模式：洗钱团伙常采用“分散转入，集中转出”或“集中转入，分散转出”的模式（即纺锤体模式），图分析平台可以通过追踪多层级交易网络，结合转账金额与时间分析，精准捕捉此类行为。

2.挖掘潜在关联与团伙风险

信用塌方和系统性风险往往源于关联方之间的风险传导。图技术在此方面表现出色：

- 社区发现：运用Louvain等算法，可以根据交易频次、路径强度等，将交易网络中高度关联的账户群体自动识别为潜在集群。这有助于发现由同一控制人操纵的“羊毛党军团”或欺诈团伙。

- 关键节点识别：通过计算节点的点度中心度（直接连接数）、接近中心度（与其他节点的接近程度）和介数中心度（出现在其他节点对最短路径上的次数），可以识别出网络中至关重要的枢纽节点。这些关键节点的失效可能会对整个网络产生重大影响，因此是风险监控的重点。

- 风险传导分析：通过分析图谱中的路径，可以模拟和评估风险（如某家大型企业发生信用危机）如何通过担保链、持股关系等在整个业务网络中扩散，从而提前预警潜在的系统性风险。

3.动态时序分析与实时监测

图技术不仅能分析静态快照，更能处理动态时序数据，捕捉行为突变：

- 实时资金追踪：借助Kafka+Flink等流处理引擎，交易数据能实时转化为图谱中的节点和边，实现对新发生交易的毫秒级响应和监控。这使得系统能在欺诈发生瞬间做出反应。

- 行为突变监测：动态时序图谱可监测客户交易行为的突然变化，如单日转账频次突增500%等异常信号，并及时告警。

### 三、实践案例与成效

国内外金融机构已成功应用图技术提升风控效能：

- 国内银行案例：某国有银行构建了覆盖1.2亿个人客户的图谱系统，整合12类外部数据源。系统上线后，其可疑交易识别量同比增长210%，并协助公安机关破获了多起重大案件。其关键突破在于将第三方支付数据与银行流水关联，识别出伪装成电商交易的非法资金转移。

- 跨境支付场景：SWIFT组织与IBM合作开发的反洗钱图谱平台，覆盖全球11,000家金融机构。通过分析报文中的BIC代码、交易金额、国别等信息，该平台成功拦截了多起涉及制裁国家的资金绕道交易，在2023年第一季度拦截金额就达4.5亿美元。

- 金融科技公司：某钱罐引入图数据库后，构建了200亿点边的实时风控图谱。在授信阶段，风控引擎能实时查询1-3度关联网络，在300+并发下平均响应时间仅8毫秒，基于动态图规则生成的风险评分，能提前拦截60%的高风险申请，大幅降低人工审核成本。

### 四、挑战与未来展望

尽管图技术优势显著，但其应用也面临数据质量与隐私保护的瓶颈。此外，需要打破金融机构内部的数据孤岛，建立跨条线的协作流程。

未来，图技术将进一步与人工智能、区块链和数字孪生等技术融合。例如，通过区块链确保交易数据不可篡改，利用数字孪生技术模拟不同情境下的风险传导效应，从而构建更加智能、可靠的风控体系。

### 五、悦数图数据库：赋能智能风控

面对日益复杂的金融风控挑战，国产自研的[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)提供了企业级的解决方案。悦数图数据库采用原生分布式架构，擅长处理千亿点万亿边的超大规模数据集并保持毫秒级查询延时。其高可用、高安全、易扩展的特点，能够满足金融机构对实时性、准确性和稳定性的极高要求。

在实际应用中，悦数图数据库已帮助多家企业成功应对风控挑战，实现了从“预计算”到“准实时计算”的风控范式升级，显著提升了在复杂关系网络中对资金异动和信用风险的精准识别与实时响应能力。

图技术通过其强大的关联分析、实时处理和精准模式识别能力，为金融机构提前发现资金池异动、防范信用塌方提供了强有力的技术支撑。随着技术的不断成熟和应用场景的深化，图技术必将成为未来智能风控体系中不可或缺的核心组成部分。

悦数图数据库以原生分布式架构与毫秒级响应能力，通过构建资金流向全息图谱，实时追踪多层嵌套资金池异动，结合图算法识别异常资金环路与高风险关联网络，提前预警信用塌方风险，助力金融机构实现穿透式风险防控。

图技术如何提前识别资金池异动与信用塌方

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-22.png)

区块链技术以其去中心化、不可篡改和匿名性特点，在提供隐私保护的同时，也为非法活动提供了隐蔽通道。混币协议通过混合多笔交易资金，切断地址间的直接联系，增强了交易的匿名性，但也被广泛用于洗钱等非法活动。[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)作为分析复杂关系的有力工具，正成为追踪混币行为、揭示信用污染链的核心技术。

### 1.混币协议的匿名性挑战与信用污染

混币协议（如Tornado Cash）通过智能合约将用户资金混合并随机分配，旨在保护用户隐私。然而，这种匿名性也被不法分子利用。例如，2022年发送到链上混币协议的资金总额达77.68亿美元，其中86%为被盗资金。信用污染链是指非法资金通过混币协议清洗后，污染后续地址和交易的过程，使这些地址被标记为可疑，进而影响其后续交易的可信度。

### 2.图数据库的技术优势

图数据库以图结构存储和查询数据，擅长处理实体间的复杂关系。在区块链交易分析中，地址作为节点，交易作为边，形成大规模交易图。图数据库能够高效查询多跳关系、识别社区结构、计算节点中心度，这些能力使其非常适合追踪混币资金流向。

### 3.基于图数据库的混币追踪分析模型

**1.数据采集与图谱构建**

图数据库首先从区块链获取交易数据，包括交易哈希、发送地址、接收地址、金额、时间戳等。同时，整合第三方数据源，如黑客平台使用痕迹、IP地址等元数据，丰富交易图谱的属性。对于混币协议，需特别关注与混币合约的交互交易，例如Tornado Cash的存款和提款交易。

**2.异常模式识别与聚类分析**

利用图数据库的查询能力，可以执行启发式算法挖掘交易图谱中的异常模式。例如，识别与已知非法地址关联的交易、检测频繁与混币器交互的地址群。通过聚类方法（如特征向量中心度算法），可以将地址行为模式相似的归类，识别出可疑账户群。这些聚类分析有助于发现混币服务中潜在的非法行为线索。

**3.交易图谱与资金流向分析**

图数据库支持对资金流向的路径分析。对于混币协议，追踪资金通常需分析多跳交易关系。例如，从非法存款地址开始，通过混币器提款地址，追踪资金最终流向。图数据库能够高效处理这类复杂查询，揭示混币后资金的分散和归集规律，识别出洗钱模式（如整合赃款、清洗赃款、归集提现）。

### 4.挑战与应对

混币协议采用的先进隐私技术（如零知识证明、CoinJoin）极大增加了分析难度。图数据库通过结合机器学习方法（如图神经网络）提取深层交易特征，学习地址间的交互模式，从而在一定程度上破解匿名性。此外，动态更新图谱并计算节点的影响范围值，有助于持续监测可疑活动。

### 5.悦数图数据库

悦数图数据库作为一款高效处理复杂关系数据的工具，在追踪混币协议信用污染链方面具有广阔应用前景。其高性能的图查询引擎能够快速分析大规模区块链交易数据，识别可疑模式。通过整合多源数据和应用先进图算法，悦数图数据库可助力监管机构构建更强大的反洗钱分析能力，为区块链生态的安全与合规提供支持。

面对混币协议带来的匿名性挑战，图数据库以其独特的技术优势，成为追踪信用污染链、维护区块链交易安全不可或缺的工具。随着技术的不断发展，图数据库必将在数字资产治理与反洗钱斗争中发挥越来越重要的作用。

图数据库以节点建模混币协议中的地址、交易及关联实体，通过路径追踪算法穿透多层嵌套转账，结合社区发现识别协同污染团伙，实时更新图谱并关联黑名单，实现毫秒级响应，精准追踪信用污染链，助力合规风控。

图数据库如何追踪混币协议的信用污染链

![图数据库驱动智能风控](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-9-19-1.png)

随着金融欺诈行为日益呈现组织化、隐蔽化和专业化的特点，传统风控系统由于信息不对称和关联分析速度慢，难以快速验证客户信息的真实性，导致风控措施滞后，损失发生时已无法挽回。[金融风控](https://www.yueshu.com.cn/solutions/finance-risk)因此逐渐从依赖专家经验的传统风控、引入机器学习模型的数字风控，迈向能够处理实时数据的智能风控新阶段。在这一变革中，[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)因其天然处理关联数据的优势，正成为新一代智能风控决策引擎的核心底座，驱动着从信用预警到自动拦截的全流程智能化升级。

### 一、传统风控的瓶颈与图数据库的优势

传统风控模型虽能收集各数据源的属性信息，却难以深度挖掘数据源间的关联关系。处理海量数据的关联特征时，传统解决方案面临巨大技术挑战。金融机构在贷后风控中，常因小型企业债项信用风险分类方法的局限，导致系统对债项逾期前的突发事件不敏感，错过风险控制的最佳时机。

图数据库作为一种使用图结构进行存储和查询的数据模型，其中数据以节点（代表实体）和边（代表关系）的形式存储。这种结构非常适合表示和查询金融交易中复杂的网络关系。其核心优势在于：

- 高效的关系遍历：图数据库天生适合解决需要复杂关系遍历和查询的问题，如深度搜索、路径查找、社区发现等，能高效处理传统关系型数据库难以应对的多度关联查询。

- 实时性：面对海量关联数据的存储和检索，图数据库能够实现实时数据关联查询，满足现代风控对时效性的苛刻要求。

- 洞察隐藏关系：通过分析实体间的复杂关系，图数据库能有效补充黑产账户的隐藏链接、多账号共同信息等图特征，识别出人工难以发现的潜在风险。

### 二、图数据库驱动智能风控的五大典型应用

**1. 反欺诈：实时识别团伙作弊**

图数据库可以打通多系统、多维度、多类型的数据，融合成全行业务的整体视图。通过申请注册IP、设备号、手机号等多个维度实时分析欺诈行为，结合图算法及时发现隐蔽的团体作弊行为，提升申请/交易欺诈识别率，避免经济损失。

**2. 反洗钱：深度挖掘洗钱网络**

   传统的反洗钱模型通常只能关注一度的交易行为。图数据库则支持K-core、Louvain等多种图算法，可以有效识别欺诈团伙，通过机器学习辅助提升识别准确率，减少误报。基于图可视化也能快速进行多层探索分析，且特征可解释性强。

**3. 担保圈识别：发现隐藏担保链条**

金融担保业务中经常存在交叉担保和环状担保。基于图数据库的深度查询能高效识别担保圈/担保链，并通过可视化手段进行多层深度探索分析，及时发现核心风险担保圈，对信贷申请进行预警。

**4. 企业图谱：揭示隐形集团关系**

图数据库通过持股关系及图算法，能有效识别隐形集团或发现异常成团情况。基于多层关系穿透查询，可迅速发现实际控制人和控制路径，实时计算信用风险传导路径，让企业实控人关系、股权关系等一目了然。

**5. 交易图谱：还原资金流向**

在涉赌涉诈、贷后资金流向等场景中，图数据库能最大程度地还原真实的交易场景。分析人员可以结合账户特征，在图谱上观察是否有分散转出和转入，或交易对手成批更换，从而分析账户在交易网络中的作用，锁定资金最终流向和受益人。

### 三、从预警到拦截：图数据库赋能风控决策引擎

一个完整的智能风控决策引擎，离不开预警线索获取自动化的支持。图数据库在这一流程中发挥着至关重要的作用：

**数据整合与存储：** 引擎利用图数据库高效存储和查询图数据的特性，构建风控模型，将用户、设备、行为等实体及其关系整合成“全域风险一张图”。这打破了金融机构内原有风险数据间的壁垒，提供了“上帝视角”。

**实时图计算与风险识别：** 依托图数据库海量数据深链查询及关联挖掘的性能优势，引擎能在毫秒级完成多跳风险指标计算，执行多度关联查询和模式识别，实时防控动态化欺诈风险。

**自动预警与决策：** 当模型检测到预警特征满足预设阈值时，自动触发预警。引擎可据此自动制定并执行风控方案，例如提高计提信贷损失准备金或直接拦截可疑交易，实现自动化与智能化。

**可视化与解释性：** 图数据库提供的一系列可视化探索和管理工具，让业务人员能更好地进行数据分析和探索，使得数据更直观且具有可解释性，辅助决策者理解风险脉络。

### 四、选择与展望：悦数图数据库的价值

在众多图数据库产品中，悦数图数据库作为国产自主研发的分布式图数据库代表，展现出其独特价值。它采用了 Shared-Nothing 和存算分离的架构，计算和存储层可根据需求分别横向扩展，很好地应对了弹性方面的需求。作为一款云原生分布式图数据库，悦数图数据库能够提供安全稳定、易扩展的生产环境，大幅减轻运维压力。

悦数图数据库拥有经验丰富的研发和实施交付团队，提供企业级服务及一系列可视化探索和管理工具，帮助业务人员更直观地进行数据分析。其已被中国移动、美团、众安保险等知名企业用于反欺诈、反作弊等场景，通过图算法和图分析工具发现潜在欺诈行为，减少经济损失。

从信用预警到自动拦截，图数据库驱动的智能风控决策引擎正在重塑金融安全防线。它使金融机构能够从被动的、滞后性的风险应对，转向主动的、实时性的风险预警和自动拦截，极大地提升了风控效率和准确性。随着国产图数据库技术的日益成熟，以悦数图数据库为代表的优秀产品，将为金融行业提供更可靠、高效且自主可控的技术选择，助力金融机构在数字化浪潮中行稳致远。

悦数图数据库赋能智能风控，构建从信用预警到自动拦截的全流程决策引擎。依托图数据关联分析能力，实时洞察复杂风险网络，实现毫秒级风险识别与动态策略响应，助力金融机构精准防控欺诈、高效管控信用风险。

从信用预警到自动拦截：图数据库驱动的智能风控决策引擎

![图数据库数字资产风险](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-18.png)

随着数字资产的快速发展，托管服务已成为金融机构必争之地。然而，数字资产托管面临着多维度的风险挑战，尤其是多签钱包的异常操作链可能引发的资产安全问题。传统的风险识别方法往往局限于单一主体或笼统分析，难以应对系统性风险。而[图数据库技术](https://www.yueshu.com.cn/database)的出现，为识别和防范多签钱包异常操作提供了全新解决方案。

### 多签钱包的安全机制与风险隐患

多签钱包是一种需要多个私钥签名授权才能完成交易的安全机制。它通常要求至少两个或以上持有者共同签名才能执行转账操作，这原本是为了增强资产安全性。然而，这种机制也带来了新的风险点。

当用户助记词泄露后，攻击者可以悄然将自己的地址添加为多签授权地址，形成"阈值+多地址"的权限结构。在这种情况下，受害者往往仍然可以正常接收资产，但当尝试转账时，却需要攻击者的签名授权，导致资产"只能进不能出"。据行业统计，波场网络中约80%的丢币事件都是由于助记词泄露导致钱包被多签造成的。

### 图数据库在风险防控中的优势

**图数据库**作为一种专门处理关联关系的数据管理工具，能够高效地表示和查询数据点之间的复杂连接关系。它与传统关系数据库的根本区别在于：图数据库使用节点表示实体（如钱包地址、交易账户），使用边表示实体间的关系（如转账路径、授权关系），这种结构极其适合模拟和分析多签钱包形成的复杂网络。

在风险防控方面，图数据库具有三大突出优势：一是能够快速遍历和查询连接关系，实时发现异常模式；二是直观呈现复杂关系网络，便于分析人员理解风险全貌；三是支持动态模式识别，能够及时发现新型攻击手法。

### 异常操作链的锁定机制

通过图数据库技术，可以有效锁定多签钱包的异常操作链。具体而言，这种锁定机制包含三个关键环节：

- **关系图谱构建**是基于交易流水、钱包地址和授权信息等数据源，将重要元素统一在一起，构建包含钱包地址、授权关系、交易行为的关系底图。中国银联的实践表明，这种统一关系底图可以规模达到数百亿点边关系，涵盖银行卡、手机号、身份证、用户信息等多种元素。

- **实时监测与分析环节**利用图查询语言和图算法，实时监测多签钱包的权限变更和交易行为。通过分析节点之间的最短路径、关系紧密度和社区划分，可以及时发现异常模式。例如，通过查询两个地址之间的最短路径，可以分析它们之间的潜在关联；通过Louvain算法进行社区划分，可以将关系紧密的地址划分为一个社区，从而识别潜在的协同作案模式。

- **风险预警与处置阶段**则基于预先设定的规则和机器学习模型，对检测到的异常行为进行风险评估和预警。一旦发现可疑的多签授权行为，系统可以立即触发警报，并启动相应的应急程序，如暂停交易、要求二次验证等。

### 实践应用与未来展望

在实际应用中，数字资产托管机构可以构建基于图数据库的风险防控体系，实现多层次的安全保障。一方面，建立统一的关系底图，全面覆盖数字资产托管中的各类实体和关系；另一方面，开发针对性的图算法模型，如SynchroTrap算法实现业务合规侦测，图神经网络识别复杂欺诈模式等。

随着数字资产规模的不断扩大，图数据库在风险防控中的应用将更加深入。特别是在人工智能技术融合方面，图数据库与机器学习、深度学习、大模型等技术的结合，将进一步提升风险识别的准确性和效率。同时，随着监管要求的日益严格，图数据库也能帮助托管机构更好地满足合规要求，实现透明化管理和实时监管报送。

悦数图数据库作为国内领先的图数据库解决方案，在数字资产风险防控领域展现出强大潜力。其高效处理复杂关系数据的能力，与多签钱包异常操作链识别的需求高度契合，为数字资产托管机构提供了可靠的技术基础。



悦数图数据库作为国内领先的图数据库解决方案，在数字资产风险防控领域展现出强大潜力。其高效处理复杂关系数据的能力，与多签钱包异常操作链识别的需求高度契合，为数字资产托管机构提供了可靠的技术基础。

数字资产托管风险防控：图数据库锁定多签钱包的异常操作链

![图数据库打通数字资产交易](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-17.png)

数字资产的交易规模不断的扩大同时，长期以来就存在的信用数据的“孤岛”问题也日益成为行业的发展的又一瓶颈。但传统的数据管理方式却难以将散落的各类信用数据有效的整合起来为我们所用，随着图数据库的不断发展，其独特的数据模型和强大的关系处理的能力也使其越来越成为破解这一难题的关键技术。

### 一、数字资产交易的信用数据困境

由于数字资产的信用数据长期以来都被各大平台、机构的系统所分散，形成了一个个的“数据孤岛”，导致了其间的可用性、共享、安全等都存在着较大的难以统一的矛盾。由此不仅使得数据的共享和整合带来极大的困难，而且也使得风险的评估和交易的监控都难以真正的实现对全面的有效的把握和控制。传统的以中心化的数据库或关系型数据库为代表的传统的数据储存方式却在处理复杂、多源、关联性强的信用数据时往往表现出明显的性能低下、灵活性差、维护成本高等的严重问题。

### 二、图数据库的技术优势

通过以节点（实体）和边（关系）的独特的图形模式对数据的存储和表示，[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)从根本上地突破了传统的关系数据库的“二维表格”模式的局限，开创了对复杂的实体间的多维关系的高效的存储和快速的查询的新方法。其在处理复杂的关联性数据尤其是对信用评估、风险的监控等具有极大的推理和挖掘的价值。图数据库的优势主要体现在以下几个方面：

**高效的关系查询能力：** 图数据库可以高效地查询和遍历实体之间的复杂关系，例如在数字资产交易中快速识别出与某个地址相关联的所有交易和实体。

**强大的实时处理能力：** 图数据库能够实时处理大规模数据，满足数字资产交易中对实时监控和风险预警的需求。


**灵活的数据模型：** 图数据库的schema灵活性允许根据需要动态添加新的节点、关系和属性，而不会破坏现有数据结构。

**多源数据融合：** 图数据库能够整合来自不同数据源的信息，打破数据孤岛，形成统一的信用视图。


### 三、图数据库在打通信用数据孤岛中的应用

在数字资产交易中，图数据库可以通过以下方式打通信用数据孤岛：

**1. 构建统一的信用关系网络**

依托于将涂满了各类的分散在不同机构和多个平台的信用数据都整合到一个统一的图中，如交易记录、信用评级、用户的身份信息、资产的流向等，图数据库都为我们提供了极大的便利性。基于对实体之间的隐含的信用关系的网络化的构建，就可以更为深入地揭示出实体之间的复杂的信用关联,为其后的信用评估提供了更加的全面的依据。

**2. 增强反欺诈和风险管理能力**

通过对交易的模式、资金的流向以及各类实体之间的复杂关联的深入的分析，我们就能对潜在的欺诈行为和风险的网络等进行大胆的识别。依托于对社群的发现、对风险的传播模型的构建、对异常的检测等一系列的图算法的应用，都可以对可疑的交易团伙和洗钱的行为都能在实时的把握中大大地提升了风险的管理的准确性和效率。

**3. 实现实时交易监控**

由于数字资产的高度不确定性和交易的瞬息万变，仅仅通过对历史数据的静态的风险分析已经无法满足实时的风险监控的需求，对每一笔即将发生的交易都要作出准确的风险预测和评估也成了一项极大的挑战。借助图数据库的高性能的实时的可视的可调的可控的查询能力，可在毫秒级别内对复杂的关系进行实时的查询，从而及时的发现异常的交易行为并对其进行预警。而传统的数据库却难以将其实现为实时的监控能力。

**4. 提升数据透明度和可信度**

借助图数据库的强大之处，我们不仅能对各类的交易和信用数据的来源、流转的路径、以及所产生的各类的关联关系都能清晰的记录和追溯。而通过对数据的这一层层的透明度的把握，不仅能大大增强数据的可信度，也为监管的各级机构提供了可靠的审计的工具。

### 四、实践案例与效果

借助对分布式的图数据库的深度挖掘，某家全国性的大型股份制银行就已将其所掌握的企业的多维度的关系数据通过构建了企业的关联图谱，对其开展了企业的客户的风险的传播的分析，对其所掌握的企业的多维度的关系数据的全面性、准确性、及时性等都得到了较好的体现，从而为企业的风险的决策、营销的决策等提供了决策的依据。凭借对处罚数据、第三方的动态数据、舆情等多源的信息的深度挖掘和对图数据库和知识图谱的完美的结合，最终实现了对事件的风险的高效的预警、科学的评估和对的处置的管理.。依托于对公客户的风险识别能力的不断提升，既能显著的提高了对高风险的客户的召回率和准确率，又能将传统的单一的风险的指标转化为多维的风险的指标，从而将风险的传播和风险的社团的可视化的发现都得以实现。

### 五、展望与悦数图数据库

通过对数字资产的信用数据的高效的存储、计算、分析等一系列的高性能的图数据库的支撑，[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)以其高性能、高可靠的特点为数字资产的信用数据的管理提供了更加可靠的解决方案。凭借其对大规模的图数据的实时的存储、查询、分析等功能的支持，尤其具备了强大的分布式的处理能力和易用的可视化的界面，对交易平台的信用关系网络的快速的构建，实现了对各类的交易风险的实时的监控和智能的反欺诈等都具有了重要的作用。其悦数图数据库的诞生不仅将为数字资产的交易行业的信用数据的整合提供了新的技术的动力，也为其风险的管理提供了更为先进的依托。

借助悦数的图数据库，将长期的信用数据“打破孤岛”，不仅大大地提升了交易的安全性和效率，也为数字经济的健康发展注入了新的动能。

悦数图数据库以原生分布式架构与ISO-GQL标准，高效整合跨机构信用数据，通过毫秒级关联查询打破数据壁垒。其金融级高可用与信创兼容特性，确保数据安全流通，助力构建可信数字资产交易网络，释放数据协同价值。

图数据库如何打通数字资产交易的信用数据孤岛

![图数据库协同治理](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-16.png)

在数字经济时代，链上链下数据的复杂关联和动态变化使得传统风控手段难以应对日益演进的风险挑战。[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)凭借其独特的技术优势，正在成为实现链上链下风险协同治理的核心基础设施，为构建高效、智能、实时的风控体系提供了坚实支撑。

### 传统风控方案的局限性

面对Web3生态中链上交易去中心化、匿名性强和交互路径复杂等特点，传统基于规则引擎和统计分析的风控方案显露出明显不足。它们缺乏对复杂关系网络的建模能力，难以应对黑产团伙通过批量注册虚假地址、多层嵌套转账等方式发起的协同攻击。规则引擎依赖于预设的静态规则，无法理解动态多变的攻击路径；统计分析则局限于单点指标评估，无法识别群体间的隐蔽联系。在性能层面，传统架构也无法满足实时风控需求，存在响应延迟高、查询效率低等问题。

### 图数据库的技术优势

图数据库天然适合表达多维、动态、多跳的关联结构，能够将地址、交易、智能合约等实体建模为节点，将其间交互关系建模为边，构建出完整的链上交互图谱。这种建模方式大大降低了复杂关系网络的建模难度和查询复杂度。

图数据库支持千亿级节点与边的分布式存储与查询，具备横向扩展能力，能够应对海量数据挑战。其高性能图计算引擎支持路径搜索、社区发现、中心性计算等复杂图算法，在百亿级节点和边的图谱中，执行一次3跳路径分析仅需毫秒级响应，极大提升了实时风控的精度与速度。

### 链上链下风险协同治理实践

在图数据库的支持下，链上链下风险协同治理主要体现在以下几个方面：

- 多维数据融合与统一建模：图数据库能够整合链上行为、注册信息、设备轨迹、外部信息等多源数据，构建高关联度的行为图谱。通过将手机号、IP地址、登录设备、钱包地址等实体建模为节点，并通过"登录使用"、"绑定关系"、"控制地址"等语义关系作为边进行连接，形成完整的"用户—设备—地址—行为—时间"交互网络。

- 实时路径分析与动态追踪：对于链上资金链路追踪场景，图数据库可以通过遍历邻接边快速找到所有下游地址，无需频繁进行跨表Join查询。这种能力使得系统能够实时识别具有盗号特征的交易路径，如短时间内同一IP登录多个链上地址、授权即转账、连续跳转至异常地址等风险模式。

- 模式识别与群体风险发现：Web3世界中的许多风险行为具有明确的结构特征，如共源聚合、环形交易、星型聚合等。通过子图模式匹配技术，可以在整张交易图谱中寻找与"风险结构模板"相匹配的局部图结构，从而高效发现潜藏在庞大交易数据中的可疑行为。图算法如Louvain社区发现能够根据地址之间的交易频次、路径强度，将高度相关的一组地址自动识别为潜在集群，帮助发现团伙欺诈等群体型风险。

- 跨链风险追踪与治理：图数据库能够实现跨多数据源整合，构建企业担保圈风险识别体系。通过图模型直观还原业务，企业可以将多源数据以所有参与者都能理解的方式建模和连通，实现全链路的信息透明化。当供应链中某个零部件产生质量问题或发生3C认证失效时，企业可以第一时间得知对应批次的部件已应用于哪些产品，从而实现精准召回和备换货操作。

### 悦数图数据库的赋能实践

在众多图数据库解决方案中，悦数图数据库展现出卓越的技术特性和应用效果，为链上链下风险协同治理提供了强大支撑。

- 高性能分布式架构：悦数图数据库采用原生分布式架构，能够处理远超其他图数据库的数据量。基于LDBC SF100数据集的实测数据显示，其最新版本整体查询吞吐量较上一代提升550%，深度关联计算场景的响应效率显著优化。以10跳股权穿透查询为例，执行耗时从8.2秒缩减至1.5秒，相当于在复杂的多层关系网络中建立直达路径，大幅降低实时决策延迟。

- 图技术与向量检索的深度融合：悦数图数据库v5.1推出的原生向量处理能力，首次实现图模型与向量搜索的深度协同，将高维向量数据作为图模型的"属性基因"，支持在同一查询语句中同步完成关系遍历与向量检索。这意味着股权控制链中的实体关系可与合同文本的隐含意图联动分析；工业设备图谱中的传感器网络能自动关联日志中的异常语义特征，彻底打开了数据价值的挖掘维度。

- 企业级容灾与安全体系：为保障核心业务系统的稳定性，悦数图数据库建立了完善的容灾与安全体系。面对金融行业对业务连续性的高要求，其引入跨Zone双活容灾体系——通过两地三中心架构与Raft一致性协议，实现同城数据中心故障时业务流量的秒级自动切换，且数据一致性零丢失。在数据安全层面，悦数构建起覆盖权限、传输、存储的全链路防护体系，基于最小授权原则实现细粒度权限管控，有效防范数据泄露，提升数据隐私安全。

- 金融风控实战效果：在国际电商场景中，悦数图数据库帮助平台有效应对盗卡风险。通过图风控技术充分挖掘案件定性相关的交易信息，实现更快更准的风险定性。据统计，黑产团伙一次批量性的盗卡行为90%交易在首次交易后3天内完成，悦数图数据库能够在这一关键时间窗口内完成风险识别和防控，大幅降低平台损失。

图数据库通过其强大的复杂关系处理能力和高效的多跳查询性能，为链上链下风险协同治理提供了技术基础。它不仅能够提升风险识别的准确性和效率，还能实现从数据层、行为层到关系层的全景还原，增强对攻击团伙操控链条的识别深度。

随着Web3生态的不断发展，悦数图数据库等先进技术平台必将在构建智能风控体系、保障数字资产安全方面发挥更加重要的作用，推动链上链下风险治理向实时化、精准化和智能化方向演进。

随着Web3生态的不断发展，悦数图数据库等先进技术平台必将在构建智能风控体系、保障数字资产安全方面发挥更加重要的作用，推动链上链下风险治理向实时化、精准化和智能化方向演进。


图数据库如何赋能链上链下风险协同治理

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-9-15.png)

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](https://yueshu.com.cn/posts/GNN-ZKP)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](https://yueshu.com.cn/database)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。

悦数图数据库结合零知识证明，构建高效信用风险验证方案。通过分布式图架构存储关联数据，ZKP技术实现“验证合规不泄密”，如收入区间证明、资金链完整性核验，提升风控效率与用户隐私保护，助力金融、供应链等场景精准决策。

图数据库+零知识证明的信用风险验证方案

![AI+图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-09-12.png)

数字经济的深入发展催生了海量、多源且高度关联的数据资源，这些资源构成了数字资产的核心。然而，传统信用风险评估模型依赖静态指标和人工经验，难以应对复杂网络关系中的动态风险。随着人工智能[（AI）与图数据库技术](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-AI)的深度融合，数字资产信用风险模型正经历一场从“单点分析”到“全局智能”的自我进化革命。

### 一、传统风控模型的困境与挑战

传统信用风险评估主要依赖静态财务指标（如资产负债率、流动比率）和历史数据，通过关系型数据库进行存储和查询。然而，数字资产环境中的风险具有高度隐蔽性和传染性。例如，企业集团通过股权嵌套、担保互保和供应链关系形成复杂网络，传统模型无法有效识别多层关联中的风险传导路径。同时，传统数据库在处理多跳查询（如追踪借款人的关联企业及其实际控制人）时，需频繁执行JOIN操作，导致查询效率呈指数级下降，无法满足实时风控需求。

### 二、图数据库的技术突破：从关系存储到智能推理

图数据库以“节点-边-属性”的拓扑结构存储数据，天然适配复杂关系网络的高效处理。其核心技术优势包括：

- 高效多跳查询：通过邻接表存储结构，图数据库可直接遍历关联边，实现毫秒级的多层关系查询（如10跳股权穿透查询从8.2秒缩减至1.5秒）。

- 动态关系挖掘：内置图算法（如社区发现、最短路径、PageRank）可自动识别风险模式。例如，通过广度优先搜索（BFS）算法快速定位3跳内的关联账户，发现欺诈团伙的“蛛网式”网络。

- 实时数据处理：结合流处理引擎（如Kafka+Flink），图数据库支持实时数据写入和动态图谱构建，克服传统预计算模型的“时间差陷阱”（数据更新延迟从T+1压缩至准实时）。

### 三、AI赋能：从规则驱动到智能感知

AI技术进一步释放了图数据库的潜力，推动风控模型向动态感知与自迭代进化：

- 多模态数据融合：AI大模型可整合3000+动态指标（包括非结构化文本、供应链数据、司法记录等），将风险识别维度扩展80%以上。自然语言处理（NLP）技术解析企业年报中的隐性风险指标，提升风险评估的全面性。

- 动态推理与实时预警：基于Transformer架构的AI模型实现信用评分的秒级更新。例如，某金融机构通过动态追踪供应链稳定性，将信贷逾期率降低15%。

- 自进化机制：通过强化学习与联邦学习，风控系统可在不泄露用户隐私的前提下持续优化模型参数。例如，某信贷模型通过分析70万小微企业的动态数据，将不良贷款率降低37%。

### 四、应用实践：从金融风控到数字资产治理

图数据库与AI的结合已在多个场景中验证其价值：

1.反欺诈与团伙识别：洋钱罐基于悦数图数据库构建200亿点边的实时风控图谱，在授信阶段实时查询1-3度关联网络，拦截60%高风险申请，人工审核成本大幅降低。

2.产业链风险穿透：金蝶征信利用“AI+GraphRAG”技术构建3D信贷模型，整合企业经营数据，实现数据解读效率300%的提升，累计帮助70万家小微企业获得超1800亿元信贷支持。

3.数字资产权属管理：知识图谱辅助推理技术可发现数字资产中的权属冲突。例如，通过图谱关联规则推断“申请人A声称拥有资产X，但资产X与B名下的资产Y高度相似”，触发风险预警。

### 五、未来展望：悦数图数据库的核心价值

在数字资产风险管理的进化中，悦数图数据库凭借其原生分布式架构与实时图计算能力，成为推动行业创新的关键技术底座。其优势体现在：

- 高性能计算：支持千亿点万亿边的超大规模数据集处理，毫秒级响应多跳查询，满足金融级高并发需求。

- 全链路风控赋能：从贷前反欺诈、贷中交易监控到贷后失联修复，悦数提供全流程解决方案。

- 生态融合与合规性：悦数图数据库支持联邦学习和差分隐私技术，确保数据流通中的隐私保护，符合金融监管要求。

随着“人工智能+”写入国家政策规划，金融数字化转型步入深水区。[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)通过AI与图技术的融合，不仅解决了传统风控的痛点，更推动了信用风险评估从“静态滞后”向“动态智能”的范式转移，为数字资产的安全与价值挖掘提供了坚实基石。

悦数图数据库赋能AI构建数字资产信用风险模型，凭借高效图存储与复杂关系分析能力，深度挖掘数据间隐含关联。AI借此实现模型动态优化与自我进化，精准评估风险，为数字资产信用管理提供强大且智能的决策支撑。

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