应用场景 政企信用联合风控 金融机构对于中小微企业的信用数据通常不足，央行征信数据覆盖率有限，不良企业多家骗贷事件屡有发生。金融机构与政府部门，如税务部门、市场监管部门、水电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下，通过多方联合建模，金融机构补充了风控模型特征维度，提升模型准确率。 优势：

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管理软件包 上传采集机软件包 取消上传采集机软件包 检查采集机软件包是否存在 查询采集机软件包列表 删除采集机软件包 查询采集机软件包详情 发布采集机软件包 取消发布采集机软件包 父主题： 数据接入

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管理软件包 采集机软件包上传发布后才可以被其他用户配置使用。 前提条件 登录用户为具有“Data Asset Manager”角色的用户，该用户所属的租户ID必须与环境变量NAIE_D_Manager配置的值一致。 已获取采集机软件包和采集机软件包的签名文件。 上传采集机软件包

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管理软件包 如果需要将软件包上传至新建的SWR软件仓库中，在创建软件包过程中，选择仓库组织后，可以新建SWR软件仓库。 SWR软件仓库不扫描用户上传的软件包，不负责对用户上传的软件包内容进行安全性验证。上传软件包内容中请不要包含未加密的口令、密码等隐私信息，以避免隐私泄露。下载公

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基于顶象能力搭建全行级的风控反欺诈中台，服务于客户全部业务线，能够结合具体业务需求配置针对金融业务领域的风控策略。 客户价值： 全面实现全渠道、跨产品、各种关联方式的欺诈风险的实时防控。为行方构建了有效的全行级反欺诈体系，获得亚洲银行家大奖。 电商公司反营销作弊智能风控系统 业务痛点：

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Detection）是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。 参数说明 表1 Single-Vertex-Circles-Detection算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围

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中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明

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点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 核数。 算法会返回核数大于等于k的节点。

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CIM数据汇聚管理软件 服务信息如下： 表1 服务信息 服务名 服务器 安装目录 端口 stdms-service-app 10.190.x.x 10.190.x.x 10.190.x.x /app/stdms-server 8888 stdms 10.190.x.x 10.190

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管理软件发布库2.0 软件发布库2.0的简介 配置软件发布库2.0的权限 上传软件包到软件发布库2.0 管理软件发布库2.0中的软件包 设置软件发布库2.0的清理策略 管理软件发布库2.0回收站

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痛点三：企业的合作伙伴信息不透明，需要深入了解其经营状况和商业风险。合作伙伴选择需要综合考虑多个因素。 通过本方案实现的业务效果： 金融-信贷业务/风控（国有银行/商业银行/金融服务/财产保险/人寿保险） 降低合规监管风险：多维度数据整合、实时风险评估，提供全面的信用分析。前对企业评估风险，防范

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中国金融业信息技术“十三五”发展规划（2017）指出：支持实力较强的机构独立或者联合建设金融业云服务平台，面向同业特别是中小金融机构提供云服务，提高行业资源使用效率。多家银行系金融科技公司成立，以行业云方式，对信息建设、业务流程、金融应用软件开发等能力做输出。服务从集团内部到中小银行、基金、保险、证券、信托等金融机构，再到其他非金融企业。

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detection）目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。 适用场景 带一般过滤条件的环路检测(filtered circle detection)算法适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。 参数说明 表1 filtered circle detection参数说明

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超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强写入性能。 大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 大数据分析：结合Spark等工具，可以进行实时的反欺诈检测。

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点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明

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管理软件发布库1.0 访问软件发布库1.0 管理软件发布库1.0中的软件包 设置软件发布库1.0的清理策略 管理软件发布库1.0回收站

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高效部署：全自助化的线上合同签署与管理，合同签署周期由月缩短至周。通过自动化部署能力，可自助管理软件部署全过程，交付周期从周缩短至天。 安全稳定：健全的安全机制支撑年百万级交易量。严格的商品安全性测试，持续的安全漏洞感知与治理，全面立体的平台交易风控体系等为客户交易全流程护航。 专业服务：全流程，全球化，服务全

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个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别，城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 OD-betweenness

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应用场景 GES服务适用于互联网应用、 知识图谱 应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代，面对庞大的社交关系，媒体传播网络，GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯

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Centrality）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似，可用作关键关系的发掘；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Edge-betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型

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CIM数据汇聚管理软件部署 spark提交服务 脚本执行服务 查询服务 日志服务 质检服务 算子服务 网关服务 Web端二三维地图支撑软件集群 CIM数据汇聚管理软件 父主题： 实施步骤

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