大家好，见字如面。我是教授老边。本专栏将基于我个人的观察，为大家带来关于图数据库技术的分享。从基础概念出发，深入剖析算法逻辑，分享实际应用案例，探讨市场现状，展望未来趋势，希望能为大家带来图相关知识，引发思考与启发。让我们一同踏上这场图数据库技术的探索之旅 。

本篇文章系老夫在天奕TGES上进行 “智慧审计模型的图增强” 讲座的精讲内容，期望能为大家带来启迪与洞察以及交流 。

一、背景
在金融行业的庞大体系中，审计系统作为关键的风险把控与合规审查工具，其重要性不言而喻。尤其是在大型金融机构内，审计系统的复杂性和长期运行带来的问题逐渐凸显。多数审计系统已 “服役”运行长达 10 年甚至 20 年以上，陈旧的架构难以适配如今多样化的数据类型和新兴的业务模式。过去几年，嬴图一直致力于运用更先进的基于图增强技术助力用户，特别是大型金融机构，以打造新型智慧审计系统。

二、现状、问题与挑战
传统审计系统架构基于大数据、数仓以及关系型数据库，在处理复杂关联分析和深度数据挖掘时存在诸多瓶颈。传统架构最大的问题是“算不动”。例如，多表关联操作中常出现的笛卡尔积问题，使得计算复杂度呈指数级增长，导致计算效率低下，出现批处理 T+1 甚至 T+N 的延迟。为了应对这种计算压力，往往不得不进行数据采样，牺牲数据完整性以换取计算可行性，且计算过程黑盒化，难以追溯因果关系，给决策带来不确定性，且过程黑盒化、不可解释，使决策充满不确定性。

图增强技术的出现为智慧审计系统的革新提供了新的方向。图计算通过全新的数据建模方式，规避了低维表结构的缺陷，实现了算力的大幅提升。其具备数据建模、图计算与分析、数据可视化三大核心优势，三者相辅相成：在数据建模上，能够构建高维、可解释性强的图谱，清晰展现数据间复杂的关联关系；图计算与分析则支持深度的数据下钻与穿透，快速获取有价值的信息；数据可视化将计算结果以直观的形式呈现，降低理解成本。

以实际应用场景为例，在股权穿透、寻找最终受益人（UBO）、投资网络分析以及关联交易监测等方面，图计算能够迅速完成多层深度的穿透分析，并实时呈现高维可视化结果，帮助审计人员直观洞察数据背后的潜在风险和异常模式。

三、嬴图智慧审计系统功能模块

智慧审计系统可以分为多个功能模块，包括数据层、工具层、应用层、分析层和展示层等。新的智慧审计系统核心功能包括指标、模型与算法 “三大件”。指标平台用于梳理和分析业务中的关键指标及其关联，构建起对业务和风险的全面认知框架；模型则是对业务需求的精准表达，通过组合不同的算法模型，满足多样化的审计场景；算法包括通用算法和定制算法，尤其是图算法，为模型的高效运行提供了强大支撑。在数据处理上，采用数据编织的方法，能够对海量且高度冗余的数据进行大规模精简，在不牺牲数据精度的前提下，构建出简洁而完整的图谱，提升数据处理效率。

四、图算法介绍

在算法层面，图算法丰富多样，涵盖社区识别、中心性分析、相似度计算等通用算法，业界图算法有 60 种左右标准算法以及针对特定业务场景的定制算法。不同算法的复杂度和应用场景各异，例如标签传播算法从单标签传播发展到多标签传播，算法复杂度显著增加；鲁汶社区识别算法虽然复杂，但在反欺诈、用户行为分析等场景中发挥着关键作用，能够快速识别出具有相似特征的用户群体，为后续的风险评估和行为分析奠定基础——高效的图算法输出可加快模型迭代效率，实现降本增效。

五、与传统模型对比

与传统的SQL模型相比，基于图架构的智慧审计系统在时效性、灵活性、易用性、可解释性和可视化方面具有明显优势。如上面所讲，SQL 模型受限于笛卡尔积效应和多表关联的复杂性，导致时效性差、灵活性不足，且在面对业务需求变化时难以快速反应、调整。

而图模型能够实时处理数据，具有天然的灵活属性，能更好地应对复杂业务需求，而且是以白盒化、可解释的方式呈现计算过程，提供直观的可视化支持，极大地提升了审计工作的效率和质量。

1、灵活：支持高维建模（相对于SQL的二维表而言）、动态建模（schema可动态调整——并非所有的图数据库都可以实现该能力）。
2、快、高算力：高效的复杂查询与计算、多表关联查询（递归查询、深度下钻），动态、海量、复杂模型的实时计算与分析。
3、前所未有的能力：归因分析、溯源、溯因、反向追溯、正向模拟等类操作 （传统数据库因为多表关联造成的“笛卡尔积”的问题而无法实现快速归因分析！）。
4、白盒化、可解释：区别于传统的复杂SQL代码查询的黑盒化问题，以及深度学习、人工智能算法中常见的黑盒化、不可解释性等问题，图数据库中的查询、算法整体的特点是计算（查询）的结果基本上是确定性的，每一步都是可解释、白盒化的。

六、智慧审计系统的方法论、应用实例与团队建设

在方法论上，经过与业务专家充分沟通，审计视图追求的是透视智图： “横到边”、“竖到底”的方式，以构建关联化审计网络。旨在从单指标到指标组分析，最终可触达明细级数据，支撑各类风险（“五大风险” 体系）和画像分析（“四大画像” 分析）。在实际应用中，以某股份制银行为例，基于嬴图图数据库架构的新一代智慧审计系统在硬件资源、运行时效、准确性等方面都取得了显著的成效。硬件服务器数量减少了 80%，运行时效提升了几十倍甚至上百倍，平均时耗降低约 95%，审计准确率从 75% 以下大幅提升至 95% 甚至更高，这得益于该系统本质上是算力的提升，丰富的图算法能更好地满足业务需求，为金融机构审计工作带来变革与价值 。

此外，智慧审计系统的成功应用离不开与现有企业IT系统架构的深度整合以及专业的数据团队建设。在数据开发过程中，已与国内国产化信创平台实现良好适配。而纺锤型的数据团队结构，涵盖审计专家、数据科学家等不同角色，分工明确，协同合作，为系统的持续优化和业务的深度挖掘提供了有力保障。

七、应用成效与总结

基于图增强技术的智慧审计系统通过对传统审计模式的革新，实现了算力的提升、效率的飞跃和准确性的增强，为金融机构在复杂多变的市场环境中提供了更为强大、精准的审计支持，助力其有效防范风险，实现稳健发展。