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▏摘要中信证券基于分布式图数据库 StellarDB，代替国外开源图数据库产品，打造全新的企业级常识图谱平台，利用于同一客户团体画像、科创板关联发现、危险事件报告、寰球企业关联图谱、产业链图谱、投研图谱、反洗钱与稽核图谱、元数据图谱等利用场景。▏问题过来，中信证券基于 Neo4j 社区版构建各类图数据库利用，但社区版存在不反对多实例需要、计算资源限度及不满足高可用、不足对立治理需要等问题。▏口头• 2021 年为了满足企业级利用，中信证券基于星环科技分布式图数据库 StellarDB 和常识图谱平台 SophonKG，打造了全新的企业级常识图谱平台，常识图谱平台的图存储技术为自研 KV 存储，存储设计依照属性图模型设计，满足 TB 级存储需要；2023 年 5 月，中信证券实现常识图谱平台的扩容，并基于 StellarDB 5.0 进行架构降级；• 基于常识图谱平台，中信证券构建了同一客户团体画像、科创板关联发现、危险事件报告、寰球企业关联图谱、产业链图谱、投研图谱、反洗钱与稽核图谱、元数据图谱等十余个利用。▏后果• 中信证券常识图谱平台实现了一站式运维治理、调度治理和权限治理等，满足高可用要求要求，性能晋升数倍，在金控报送方面节省时间老本约 30%。分享专家：陈辉华，中信证券高级副总裁作者：沙丘社区分析师团队案例企业
中信证券股份有限公司成立于 1995 年 10 月，2003 年在上海证券交易所挂牌上市交易，2011 年在香港联结交易所挂牌上市交易，是中国第一家 A + H 股上市的证券公司，率属于中国中信集团有限公司。中信证券目前领有 7 家次要一级控股子公司，分支机构遍布寰球 13 个国家，中国境内分支机构和网点 400 余家。中信证券规模劣势显著，是国内首家资产规模冲破万亿元的证券公司。次要财务指标间断十余年放弃行业第一，各项业务放弃市场领先地位，多年来取得亚洲货币、英国金融时报、福布斯、沪深证券交易所等境内外机构颁发的各类奖项。我的项目背景
2018 年，中信证券基于 Neo4j 社区版构建各类图数据库利用，但社区版存在不反对多实例需要、计算资源限度及不满足高可用、不足对立治理需要等问题。
2021 年，随着利用激增，为了满足企业级的建设须要，中信证券基于星环科技分布式图数据库 StellarDB 和常识图谱平台 SophonKG，打造了全新的企业级常识图谱平台，常识图谱平台的图存储技术为自研 KV 存储，存储设计依照属性图模型设计，满足 TB 级存储需要。在图数据库服务的顶层，还提供了丰盛的接口，如 Java、Python、RESTful API 等，不便自定义开发，重构了企业图谱及团体客户画像、危险事件报告、科创版关联发现以及联机剖析等十余个利用。2023 年 6 月，中信证券实现了常识图谱平台的扩容，并基于 StellarDB 5.0 进行了架构降级。解决方案为搭建图谱独特的 HTAP 架构，实现对立图存储服务和多套计算引擎资源物理隔离，满足图计算和图查问工作的不同资源须要；在集群中部署 1 套图存储服务和 3 套 Quark 计算引擎服务，多个 Quark 之间能够共享元信息。构建一种基于图构造数据的端到端全流程图机器学习框架，其底层与图数据库严密对接，以实现高效的数据读写和查问过滤等预处理工作的下推。解决方案
基于星环科技分布式图数据库 StellarDB 和常识图谱平台 SophonKG，中信证券常识图谱平台实现计划如下：星环科技分布式图数据库 StellarDB 提供大数据处理能力和通用组件能力，反对平台内一站式运维治理；常识图谱平台为星环科技知识图谱平台 SophonKG，提供图谱构建、图谱交融、图谱查问、可视化以及图谱计算、图谱分享等能力。
常识图谱平台业务性能特点如下：第一，多模查问和存储。应用对立的 Quark 计算引擎，SQL 联合图语言 Cypher 的多模查询语言，能够实现多模查问；反对 hive、文本文件、图模型等多模态存储。第二，多场景利用。常识图谱平台撑持 10 余个上游利用；SophonKG 提供自助剖析平台，反对业务自助摸索图谱；提供图机器学习能力，利用于 ETF 举荐和场外配资等场景。第三，高性能。星环科技在计算引擎侧引入 local+cluster 混合计算模式策略，自若应答实时和离线剖析；原生分布式图数据库，领有解决百亿级图数据的能力；搭建 HTAP 架构，AP 算法工作和 TP 查问工作拆散。第四，高可用。采纳多节点 HA 形式，提供高可用服务；应用 Raft 协定，提供秒级正本切换服务；通过 Kubenetes 实现故障主动复原；依据 DAG 执行打算，重试失落 / 出错工作。
常识图谱平台的利用场景如下：（1）同一客户团体画像中信证券采纳 Louvain 社区发现算法，开掘团体簇，最初在各自团体簇内企业，沿关系向上获取归属团体，联合风控提出的个性化需要，例如银行不再上穿、集体团体认定等，数据库提供丰盛的 Cypher 简单逻辑的解决能力。
（2）科创板关联发现策略投资者持有科创版股票不容许做融券卖出，中信证券通过最短路径分析（不限定方向不定长查问，去掉任职关系），查看两者的利益关联关系。
（3）危险事件报告基于统计维度（持仓、衍生品标的、客户）和业务条线（自有资金业务、资管业务、经纪业务、投行业务、托管业务），中信证券框定 11 种角色。通过舆情平台监控危险事件，当产生危险事件时，通过客户谱系找到成员企业及其持仓，主动通过邮件输入报告发送给业务方及领导进行实时监控。
（4）寰球企业关联图谱将境外企业输入与境内企业交融，外围节点是企业、员工、关系人、产品、营收、行业、金融产品，共包含 19 种关系、3 亿实体、4 亿关系。
（5）产业链图谱将第三方产业链数据加载到图谱中，为公司客户经理提供产业链服务，直观展现已开发、已服务、待开发的客户，帮忙客户经理开掘商机。
（6）投研图谱从部委的政策源登程，通过 NLP 技术提取每条政策的外围观点和行业板块等，同时联合新闻舆情源的信息，对二者进行匹配和召回，计算政策影响因子值，通过产业链流传算法失去流传系数，联合图流传算法找到个股因子，回测成果绝对收益达到 25%。
（7）反洗钱与稽核图谱通过对连通子图的开掘，合规人员能够从高风险人员登程，找出潜在可疑团伙。
（8）元数据图谱多跳（8+）的数据血统 neo4j 社区版查问不出后果，基于 StellarDB 弱小的多跳计算能力和改良的 expand 算法，实现 15 跳内的数据血统（溯源和影响性剖析）。
价值与成果
中信证券常识图谱平台实现了一站式运维治理、调度治理和权限治理等，满足高可用要求要求，性能也晋升了数倍，在金控报送方面节省时间老本约 30%，目前成绩在公司内广泛应用。
