我国纺织业有着几千年的历史，是国民经济不可或缺的重要组成部分，中国作为世界纺织大国随着产业互联的发展，其背后的纺织行业供应链金融如何赋能产业是非常值得大家探讨的话题。一方面纺织产业有着很长的供应链条，并且链条上各种生产要素错综复杂；另一方面金融如何服务好产业链上的客户，并做好风险管控是一项富有挑战性又很有价值的事情。一、纺织产业供应链简介首先介绍一下纺织产业供应链，让大家有一个全面的了解。衣服大家都非常熟悉，但是在一件衣服背后是一个非常庞大的纺织产业，这个产业的链条非常长，从上游具有大宗属性的棉花、纱线、化纤到中游的坯布、印染再到下游的成品布、服装、销售，在整个链条上的各类生产要素众多，并且整

一、信贷风控简介信贷风控是数据挖掘算法最成功的应用之一，这在于金融信贷行业的数据量很充足，需求场景清晰及丰富。信贷风控简单来说就是判断一个人借了钱后面（如下个月的还款日）会不会按期还钱。更专业来说，信贷风控是还款能力及还款意愿的综合考量，根据这预先的判断为信任依据进行放贷，以此大大提高了金融业务效率。与其他机器学习的工业场景不同，金融是极其厌恶风险的领域，其特殊性在于非常侧重模型的解释性及稳定性。业界通常的做法是基于挖掘多维度的特征建立一套可解释及效果稳定的规则及风控模型对每笔订单/用户/行为做出判断决策。其中，对于（贷前）申请前的风控模型，也称为申请评分卡--A卡。A卡是风控的关键模型，业界

一、信贷风控简介信贷风控是数据挖掘算法最成功的应用之一，这在于金融信贷行业的数据量很充足，需求场景清晰及丰富。信贷风控简单来说就是判断一个人借了钱后面（如下个月的还款日）会不会按期还钱。更专业来说，信贷风控是还款能力及还款意愿的综合考量，根据这预先的判断为信任依据进行放贷，以此大大提高了金融业务效率。与其他机器学习的工业场景不同，金融是极其厌恶风险的领域，其特殊性在于非常侧重模型的解释性及稳定性。业界通常的做法是基于挖掘多维度的特征建立一套可解释及效果稳定的规则及风控模型对每笔订单/用户/行为做出判断决策。其中，对于（贷前）申请前的风控模型，也称为申请评分卡--A卡。A卡是风控的关键模型，业界

本文整理自中国移动算法工程师——汪海涛在NebulaGraph2022年度用户大会上的分享，现场视频见B站：https://www.bilibili.com/video/BV1Ae4y127a8/各位朋友上午好，我是来自中国移动的算法工程师汪海涛。接下来我主要聊一聊图数据库在中国移动，特别是金融风控场景的落地应用。为什么中国移动要建设图平台？全国9亿用户，每天产生大量数据中国移动有非常多的数据，全国的用户每天都会产生海量的数据。如何从这么大数据量里面挖掘出有用的信息，然后用到金融风控场景？这就是我们需要做的事情。之前，我们是以手机号为维度去提取特征，然后去做一些模型或规则判断一个手机号是否是有

本文整理自中国移动算法工程师——汪海涛在NebulaGraph2022年度用户大会上的分享，现场视频见B站：https://www.bilibili.com/video/BV1Ae4y127a8/各位朋友上午好，我是来自中国移动的算法工程师汪海涛。接下来我主要聊一聊图数据库在中国移动，特别是金融风控场景的落地应用。为什么中国移动要建设图平台？全国9亿用户，每天产生大量数据中国移动有非常多的数据，全国的用户每天都会产生海量的数据。如何从这么大数据量里面挖掘出有用的信息，然后用到金融风控场景？这就是我们需要做的事情。之前，我们是以手机号为维度去提取特征，然后去做一些模型或规则判断一个手机号是否是有