随着数字化和电子化的发展，金融风险日益呈现规模化、隐蔽性和动态变化的特征，给金融机构带来巨大的识别挑战。现有风险识别方法存在以下痛点：缺乏完整统一的用户视图，个人信息易伪造，标签数据数量要求高且易泄露污染，导致学习效果差。
金融风险现状呈现信息联通、关系联通和设备联通的趋势，犯罪手段的经济效应显著。传统方法聚焦单个客户观察，而图数据库以全局视角进行观察，更贴近业务的数据模型、更简洁的查询语言和更高效的关联查询性能，能够有效解决现有方法的痛点。
Galaxybase作为图数据库解决方案，具有轻部署、高扩展和高性能的特点。通过整合黑灰名单客户数据、员工数据、营销数据、设备数据、交易数据、运营数据和标签内容等多源数据，Galaxybase可以应用于以下场景：
- 身份识别
- 信用卡申请反欺诈
- 信用卡养卡提额检测
- 反套现
- 贷后资金监控
- 集团识别
- 反洗钱
- 失联修复
- 企业股权关系图谱构建
- 企业社群识别与分析
- 企业系统性外部风险评估
- 产业链图谱构建与风险对冲
- 信用卡申请欺诈识别
- 刷单行为识别
- 外部企业分摊的客户违约风险评估
- 套现风险识别
- 小微、个体户违规交易链条识别
- 洗钱账户定位
Galaxybase的性能优势显著，在平均邻居数和集群测试中均表现优异。此外，Galaxybase支持多种图计算算法，包括路径查找、中心性、社群检测、相似度计算和子图模式匹配等，能够满足不同场景的需求。
研究结论表明，Galaxybase作为图数据库解决方案，能够有效提升金融风险识别的效率和准确率，帮助金融机构降低损失，实现业务效果提升。
