金融图数据库选型工具“LDBC-FinBench”

图计算技术在金融反洗钱，风控，KYC，股票推荐等领域的价值有目共睹。图数据库作为图计算技术最重要的基础软件，其选型对项目的最终效果起着决定性的作用。

目前，业内还没有针对金融场景的选型测试工具，导致金融机构在进行图数据库选型测试时，只能基于自身的某个场景，或使用一些非金融场景的基准测试（如基于社交网络的 LDBC-SNB，Twitter 数据集等）来对图数据库进行测试。

这两种方式都存在较大的缺陷。基于自有场景的测试，在数据代表性、场景算法等方面都有局限，因为进行选型时实际使用场景还没有完全确定，只能使用“当前能想到”的一部分场景、数据和算法来测试。而使用基于社交网络的基准测试，则会产生场景错配的问题，因为社交场景的数据和算法与金融场景并不一致。

为了解决这一困难，蚂蚁集团向国际关联数据基准委员会（下文简称 LDBC）组织提议设计一个针对金融场景的图数据库测试基准，这一基准命名为 LDBC-FinBench（下文简称FinBench），目前已经在 LDBC 正式立项，预计于2022年底发布内测版本，明年第二季度正式发布正式版本。

LDBC-FinBench 项目组由蚂蚁集团牵头，Intel、海致星图、创邻科技、Ultipa、悦数科技、TigerGraph 等国内外10家图计算领域的科技企业、行业专家参与。和聚焦社交网络场景的LDBC-SNB 测试基准不同，FinBench 模拟