12月12日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)共同组织的2022大数据“星河”案例征集活动发布入选案例公示。由浙江创邻科技有限公司（简称“创邻科技”）、中国移动通信集团江西有限公司（简称“江西移动公司”）联合申报的“基于图数据库的新一代电信网络诈骗预防劝阻和溯源打击系统”案例（简称“新一代反诈系统”），从595份申报项目中脱颖而出，荣获2022大数据“星河”案例——数据库十大标杆案例！
作为国家信息化建设的主力军，运营商在数智时代需要加快数字化进程，赋能业务场景智慧升级。对运营商而言，电信网络诈骗场景是当前的“急难愁盼”的重要问题之一。“基于图数据库的新一代电信反诈系统”
是创邻科技和江西移动公司面向电信网络诈骗场景合作研发的新一代反诈系统，现已在江西移动赣州分公司成功落地，具有行业标杆意义。此次入选也是对该反诈系统创新能力和应用价值的高度认可。
在新一代反诈系统中，图数据库作为核心技术发挥出关键效能。图数据库，一种以点、边为基础存储单元，以高效存储、查询图数据为设计原理的数据管理系统，天然善于处理大量的、复杂的、互联的、多变的网状数据，能够有效弥补传统关系型数据库在该业务场景的三大痛点。
- 慢：处于5G时代，运营商每日都需要接收、治理、分析、决策各种各样的数据，系统内数据裸存及可用存储均已达到 PB 级，数据资源全面丰富、关联性强。面对维度繁杂、规模量大且成倍增长的运营商业务数据时，基于传统的关系型数据库无法实现对大规模业务数据之间组织、协调关系的实时分析，分析输出结果往往是“小时”级甚至是“天”级，速度慢！
- 繁：诈骗团伙犯罪分子的作案手段随着互联网技术发展也在不断翻新，相关部门进行电信（电话）诈骗行为的识别、疑似受害人的预警劝阻、诈骗活动的溯源打击分析时，传统关系型数据库只能满足通用、一般模型的业务模型建构，一旦面向多维、复杂关系分析场景时，便存在模型开发难度大、算法运行效率低以及分析准确率难以提升等痛点，模型代码复杂且效率低下！
- 弱：电信网络欺诈犯罪已经发展到集团化、链条化，犯罪分子为了逃避打击会想尽办法隐藏他们之间的关联。对于公安部门和运营商而言，想要洞察诈骗分子之间的深度关联关系，进而溯源打击涉诈团伙头目，需要对业务数据之间潜在的复杂关联关系挖掘，然而传统关系型数据库难以做到高效溯源并且直观呈现，关联分析能力弱！
此次，创邻科技Galaxybase国产原生分布式图数据库凭借国际领先的海量异构数据深链查询及关联挖掘性能，以及核心代码自主研发，不依赖任何第三方存储系统的国产自主可控实力，经过层层筛选最终成为新一代电信反诈系统的底层技术基座，支撑系统在大规模数据集中高效执行各种深链分析业务，满足运营商对大规模数据快速、精确、实时分析的需求，挖掘数据关联价值。
具体实践环节，新一代反诈系统凭借原生分布式图数据库技术和图指标规则、图算法，对企业3000万用户规模、百亿级别的数据进行整合和关联，成功构建“电信网络诈骗一张图”，打造完整的反诈预防劝阻和溯源打击体系，实时分析诈骗分子之间的关联关系，大幅提升诈骗号码识别的精准性、前置性和高效性，以及更深层次地追溯诈骗行为来源，做到“源头打击、根治诈骗”。
聚焦应用层，该反诈系统主要依托江西移动大数据平台，能够在江西移动现有海量多维数据基础上，针对用户通信和复杂关联关系，构建电信网络诈骗风险识别模型、社交网络诈骗风险识别模型、诈骗团伙关键人识别模型等21余个反诈模型，应用于电信诈骗行为的识别、诈骗电话或行为的预警、诈骗活动的溯源打击等场景。
当前，该成果已在江西省赣州市试点，应用后的第一个月赣州移动的电信网络诈骗案发量就下降了69.23%，全年下降了约60%；赣州移动推送给公安部门的有效线索数量也显著提升，全年推送涉诈有效线索279条，打击涉诈团伙近200个，有效预防诈骗案发超200件，对电诈犯罪分子形成强大震慑，证明了该反诈系统巨大的市场应用价值。
未来，创邻科技将继续深耕图技术，为行业客户提供优质的图数据库产品，持续推进Galaxybase图平台的应用落地，挖掘关联数据的业务价值，为建设数字经济贡献力量。
