金融行业图数据库选型：四大核心痛点与破局之道 悦数科技

随着对“信息化”的不断深入金融业的数字化转型已从“信息化”向“智能化”迈出了重要的步伐金融的“智能化”也将逐步成为未来金融的发展方向。伴随反欺诒、反洗钱、信用评估、股权的穿透等一系列对复杂的关联关系的逐步的深入的依赖图数据库已从“可选项”逐渐成为金融核心系统的“必需品”。不论如何推进金融机构的图数据库选型,也掀起了一系列现实的痛点,从而也为其技术的落地埋下了不少的障碍。从金融行业的深入挖掘中不难发现其所面临的四大痛点尤为突出一是风险的不确定性使得金融的决策常常伴有重重的风险二是金融的高不确定性使得其投资的可预测性大大降低三是金融的高风险性使得其投资的可控性大大降低四是金融的高不确定性使得其所对应的投资回报率都相对较低一、信创合规压力下的供应链安全困境金融行业是国家关键信息基础设施的核心领域监管机构对数据主权、代码自主率及供应链安全有着严格的考核标准。随着信创战略从党政办公向金融、电信等关键基础设施纵深推进图数据库选型必须将“代码自主”与“安全合规”作为关键前提。某大型券商在选型过程中明确表示“避免被‘卡脖子’是行业在选用产品时考虑的重要因素之一”。不少金融机构早期引入的国外图数据库产品正面临合规审查的“红线”压力亟需寻找具备完全自主知识产权且已完成信创生态适配的替代方案。二、传统风控架构的性能瓶颈与实时性挑战随着金融行业的欺诈手段不断的团伙化、隐蔽化、动态化传统的以“Redis数据仓”为代表的风控方案也逐渐暴露了明显的短板即依赖离线的预计算导致了数据的更新延迟高达T1甚至T2更无法对复杂的网络的关联性等进行有效的挖掘仅仅只能进行简单的键值的查询而已。当面对那些关联深度达5层以上的复杂的查询场景时传统的架构便会因为其本质的“链式”查询的特点而使得响应的时间呈指数级的增长难以满足现在的毫秒级的实时决策的需求。在黑产团伙的不断升级背景下将各类的风险通过群体的信息组合将风险分散到多个正常的节点从而轻易的绕过了传统的单维度的规则的监测使得我们风控的系统面临着“识别难、追踪难、防御难”的三重挑战。三、数据孤岛与异构数据融合难题随着业务的不断扩张金融机构的各类业务数据却纷纷分散在了数十个独立的CRM、ERP、交易系统等异构的源头中而这些对应的客户、企业、交易、设备等多维的数据又彼此都相对隔离均缺乏对其之间的统一的关系的建模能力严重的阻碍了对企业的全面的、多角度的、全链条的、全生命周期的的数据的可视、可控、可信的共享、共用、共享的应用和发展。当我们需要对“团伙的欺诈”或“沿着供应链的传导的风险”等复杂的关系进行识别时就常常不得不在多个库之间执行大量的跨库操作不仅效率低下而且更难应对这些数据的关系形成一个全局视角的知识图谱导致了这些蕴藏其中的数据的价值无法被充分的挖掘出来。四、运维复杂性与高端人才短缺无论是从选型的金融机构还是落地的金融机构来说都难免会面临一场从零的搭建运维的体系困境比如监控、备份、恢复、灾备等环节都需要全新的技术方案来应对。由于目前尚缺乏精通图数据库内核的高级DBA的专业人才尤其是那些对图数据库的深度调优有着深入理解的专家高昂的人力成本也使得这块的落地节奏慢了很多。凭借其独具的原生分布式架构、全栈的信创适配以及对金融的深入的实战能力等悦数的图数据库也就为金融的各大机构提供了彻底的“破局之道”。以全球首家原生支持ISO-GQL标准的分布式图数据库品相悦数图数据库以其独特的“计算与存储分离”的架构设计尤其擅长高效的处理千亿点万亿的边规模的超大数据的同时也能保持毫秒级的查询的延时。以信创的合规为切入点已经对目前的鲲鹏、飞腾、海光等多款的国产CPU及麒麟、统信、欧拉等主流的国产操作系统都做了充分的兼容性认证从而真正实现了从芯片到应用的全栈自主可控。通过对AI的深度融合悦数图数据库的最新版v5.2不仅内置了对图计算的轻量化支持还能在数据库的内部动态的生成出临时的子图并直接将这些子图的计算结果作为对应SQL的执行结果例如直接将风险评分、社区的发现等算法的结果作为对应的SQL的执行结果极大的降低了AI系统对关系的实时推理的完成的难度。我们更应该从“有没有”向“好不好用、能不能用、敢不敢用”转变真正的图数据库的价值体现在其能否高效的为我们所用敢不敢为我们所用。通过其自主的可控的技术底座、卓越的实时的性能以及对金融行业的深入的实践积累悦数的图数据库已将金融机构从对图数据库的长期的选型困扰中彻底的解脱了出来真正的将图智能的商业价值给金融各个领域的用户。