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1、.page 08.page 08.page 08.page 10.page 104.1 图数据库 Benchmark 介绍4.2 图数据库 Benchmark 的特性4.3 LDBC FinBench 标准4.4 FinBench 测试基准应用图数据库国际标准3.1 金融风险管理3.2 金融欺诈检测3.3 知识图谱构建3.4 市场营销分析.page 12.page 12.page 13.page 14.page 15目 录C O N T E N T引 言图数据库技术概述图数据库金融应用2.1 图数据库定义2.2 图数据库的发展历程2.3 图数据库特点2.4 图数据库的技术优势2.5 图数据库的

2、未来挑战2.1.1 市场定义2.1.2 概念解析2.3.1 直接体现实体间的关联关系2.3.2 高效灵活的扩展数据规模2.3.3 可对关联数据进行快速查询2.3.4 提供了针对图检索的查询语言2.5.1 大数据的挑战2.5.2 新硬件的挑战2.5.3 接口语言的挑战2.5.4 数据建模的挑战4.3.1 FinBench 背景介绍4.3.2 FinBench 场景与设计4.3.3 FinBenchv0.1.0 版本.page 01.page 02.page 02.page 04.page 04.page 06.page 07图数据库优秀案例分析5.1 蚂蚁集团基于 TuGraph 的金融风控实践

3、5.2 海致星途基于 AtlasGraph 的信用卡智能应用5.3 嬴图 LRM 流动性风险管理图中台5.4 创邻科技Galaxybase 国产高性能图数据库在某全国股份制银行的建设与应用5.5 TigerGraph国内某 top5 银行利用 TigerGraph 打造图存储+图计算+图可视化的一体化的反洗钱反欺诈解决方案5.1.1 案例概述5.1.2 案例说明5.1.3 整体成效5.1.4 经验与启示5.1.5 企业介绍5.2.1 案例概述5.2.2 案例说明5.2.3 整体成效5.2.4 社会价值5.2.5 经验与启示5.2.6 企业介绍5.3.1 案例概述5.3.2 案例说明5.3.3

4、整体成效5.3.4 经验与启示5.3.5 企业介绍5.4.1 案例概述5.4.2 案例说明5.4.3 整体成效5.4.4 经验与启示5.4.5 企业介绍5.5.1 案例概述5.5.2 案例说明5.5.3 整体成效5.5.4 经验与启示5.5.5 企业介绍.page 16.page 16.page 22.page 27.page 37.page 421随着通信技术和大数据快速发展，金融行业数字化程度不断加深，金融行业具有的数据资产体量剧增，数据间的关联关系变得愈发复杂交错。传统的对少量、单维度、静态化数据的分析已经难以满足金融业数字化转型需求，多样的风险形式对风控能力提出了更高要求，越来越多的场

5、景需要借助智能化技术。图数据库作为深入挖掘数据信息的有力工具，开始受到全行业的关注，它以其独特的数据模型和高效的查询能力，为金融行业提供了一种全新的数据管理和分析解决方案，并在金融业开展广泛应用。为了更有效的评估金融场景下的图数据库，国际关联数据基准委员会（LDBC）正式发布全球首个金融图数据库测试基准的首个版本 FinBench，填补了金融图数据库领域测试基准的空白，为金融行业提供了一个全球范围内专业、客观的共享工具，以评估和比较不同图数据库的性能。其参与成员包括蚂蚁集团及 Intel、KATANA GRAPH、NebulaGraph、Pometry、TigerGraph、嬴图等全世界范围内

6、多家专注于图数据库领域的科技公司。为推进图数据库国际标准 FinBench 在金融行业的创新应用试点，总结图数据库技术与产业融合创新的优秀经验做法，促进图数据库技术和经济社会发展的深度融合，北京前沿金融监管科技研究院（以下简称前沿研究院）开展金融图数据库场景应用案例征集工作，并在 2023 金融街论坛年会“全球金融科技中心网络年会”上发布重要成果“图数据库金融应用场景优秀案例”。本次“图数据库金融应用场景案例”征集工作，以图数据库权威基准测试组织“关联数据基准委员会（LDBC）”发布的金融图数据库基准“LDBC-FinBench”为评选维度，考察了评选案例在金融场景的产品力、应用实效场景、风控