11月11日，在2023金融街论坛年会“全球金融科技中心网络年会”上，北京前沿金融监管科技研究院发布了会议重要成果“图数据库金融应用场景优秀案例”，考察评选案例在金融场景的产品力、应用实效等方面的表现。蚂蚁集团 TuGraph 金融风控实践凭借世界领先的风控响应速度和精度首批入选，这是对蚂蚁 TuGraph 图数据库产品力及其金融级应用水准的重要认可。
TuGraph 金融风控实践充分利用了海量数据时代的数据关联性特点，将风险事件、交易属性、关系图谱等风险相关数据融合，结合图数据的可解释性，将智能风控体系提升到行业领先水平。这种实践体系还能对整个风险网络进行高效的分类、聚类、识别和预测，从而提供更准确、高效和全面的风险管理和安全防护能力。
蚂蚁集团图计算事业部总经理洪春涛博士，随后应邀分享了蚂蚁在图数据库的金融领域标准建设方面所做的工作。
演讲原文为英文，以下为翻译稿：
尊敬的各位领导、各位来宾，晚上好！我是来自蚂蚁集团的洪春涛，非常荣幸向大家汇报我们在金融科技标准方面的一些工作。
近年来，我国金融科技蓬勃发展，从基础支撑到驱动变革。在这一大环境下，数据要素价值的释放、金融科技治理体系的完善更加重要。用金融科技赋能金融监管，实现穿透监管、动态监测、实时预警，可以有效提升风险预警能力和监管效能。此外，金融科技能够为客户营销、运营风控等方面带来颠覆性影响。在这些发展中，金融科技向基础设施进行下沉，金融科技底层技术、系统软件发展进入关键期。
金融场景中，人、公司、账户之间的交易、借贷等资金流向，形成了复杂的关系网络。这些数据之间的关联蕴含着丰富的信息，例如，资产配置的关联影响投资组合的风险和收益，企业的股权关联影响 企业信用和借贷的能力，账户交易的关联可能存在团伙欺诈、洗钱等风险。这种数据关联形成的网络结构，在数学中称为“图”，中文又可以称作“图谱”。而“图计算”就是处理数据关联的技术， 例如股权穿透计算、频繁交易团伙、追踪数据血缘等等。
蚂蚁集团在发展过程中，一直扎实推进金融科技的自主研发与产业实践。其中图计算就是重要的底层技术之一，目前已经用于金融风控、反洗钱、企业图谱等 300 多个业务场景。通过在支付、信贷等金融场景实践中积累的经验，我们发现图计算非常适合处理金融领域复杂数据关联的分析，特别是数据的深层次价值挖掘和大数据复杂关联的时效性要求。因此，我们总结形成图计算系统在金融领域的评测基准 FinBench。希望通过标准化工作，推动国内外厂商共建生态，助力金融业高质量发展。
FinBench 工作由蚂蚁集团发起，在图计算领域权威的国际标准组织 “关联数据基准委员会”(LDBC)指导下进行，工作组成员除蚂蚁集团外，还包括英特尔、TigerGraph，以及海致星图、同心尚科技、 创邻科技等国内外厂商和研究机构。FinBench 是一种测试基准，通过模拟真实金融场景下发生的交易，如存取款、转账等等，形成标准测试数据集和数据查询请求，从而为金融机构在图计算的场景应用、产品选型等方面，提供专业、客观的标准和工具。FinBench 的第一个正式版本已于今年 6 月发布，并作为一个开源项目，持续吸纳各界建议，陆续推出后续版本。我们欢迎各类机构和科技工作者参与进来，为金融科技发挥更大作用。
在前几天金融街论坛的开幕式上，尹力书记指出“要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”。我们相信，图计算技术在这些领域都有用武之地，助力北京建设具有首都特点的现代金融体系。同时，图计算还有更大的发展潜力，例如与知识图谱相结合，解决大模型的幻觉问题;与机器学习相结合，解决人工智能的可解释性问题等。我们会持续投入金融科技研发，积极参与金融科技标准建设，推动金融科技守正创新与金融数字化转型健康发展。
谢谢!
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