项目背景：
近年来，中国已经成为全球最活跃的金融科技市场，而金融科技的快速发展客观上也促进了监管科技的发展。目前监管数据信息规模庞大、数据复杂，如何通过图数据库技术、AI等新技术赋能显得尤为重要。图谱技术具有较强的关联关系分析能力，通过社会要素的关联分析与模型推算，在宏观检测、风险预警等方面为监管部门决策提供数据支撑。
某证券公司迫切需要构建不同业务层面的勾稽关系网络，辅助证监会业务监管：某证券现阶段需要解决的问题是能够构建资管产品不同业务层面的勾稽关系网络，并且可以展示产品的整体投资情况及风险揭示。进而辅助证监会实现对资管产品的业务监管、风险预警。企业的快速发展急需一个非常成熟的数据库来应对业务监管和风险预警。
解决方案：
天云数据Hubble数据库融合了HTAP技术、图技术，根据证监会对券商资管产品的监管需求，建立了资管产品间的关联关系，同时利用标签传播及闭环发现等图算法建立资管产品的风险预警，通过将所有的数据信息在业务场景下的节点定义和关系定义，搭建监管数据分析图谱。
通过从资管报表中提取三大类、70+标签，全面反映每支资管产品的基本信息、资金来源的分布和最终投向，搭建了资管产品风险标签体系，便于分析风险的形成与传递路径，进而产生对资管产品和对机构的深刻洞察。
项目成果：
建设资管产品经营数据分析图谱，图谱节点总量8000万+；
建设资管产品经营数据分析图谱，关系总量1.17亿+：
可以预警资管产品风险和阻断资管产品风险，避免在风险发生后造成损失。