监管依赖映射

1. 简介

银行业监管依赖映射是指识别和理解不同法规与银行运营各个方面之间复杂关系和相互依赖性的过程。它涉及映射特定法规如何影响银行的产品、服务、流程和系统。

这种映射工作有助于银行全面了解其运营所处的监管环境。它涉及分析和记录法规之间的依赖关系，并识别合规要求中的重叠、冲突和差距。

监管依赖映射是银行应对复杂且不断变化的监管环境、确保遵守适用法律以及有效管理与监管变化相关的风险的关键工具。

2. 场景

在快速变化的监管合规世界中，投资银行必须通过考虑其管辖区和运营区域的适用法规来评估和映射其监管依赖关系。

一个好的依赖映射解决方案对银行至关重要，原因如下：

  1. 管理复杂关系和相互依赖性。 通过清晰了解这些依赖关系，银行可以有效识别潜在的漏洞或故障点，并积极加以缓解，从而确保其运营的稳定性和弹性。

  2. 评估组织变更的影响。 它有助于识别哪些组件或服务可能受到特定变更的影响，从而使银行能够以最小化对关键功能的干扰来规划和执行变更。

  3. 风险管理与合规。 银行在一个高度受监管的环境中运营，准确了解依赖关系对于确保遵守监管要求至关重要，例如数据保护和业务连续性计划。

  4. 高效故障排除和事件响应。 当出现问题时，银行可以快速识别受影响的组件及其依赖关系，从而更快地诊断和解决问题。

总的来说，强大的依赖映射解决方案使银行能够提高运营效率、降低风险、保持监管合规性并提供不间断的客户服务，从而增强其在市场中的声誉和信任。

3. 解决方案

在快速变化的监管世界中，采用一种系统性方法至关重要，它能够轻松建模并深入了解监管变化及其对您业务的潜在影响。Neo4j 是支持您这一旅程的优秀工具。

3.1. 图数据库如何提供帮助？

Neo4j 是银行业监管依赖映射的理想解决方案，可提供多项业务优势：

  1. 全面合规： Neo4j 为银行提供了其监管环境的整体视图。它有助于识别和映射合规要求中的依赖关系、重叠和差距，确保完全遵守法规。

  2. 风险缓解： 通过准确捕获和分析监管关系，Neo4j 使银行能够识别潜在风险并评估其影响。这有助于采取积极的风险缓解措施，降低违规的可能性。

  3. 运营效率： 借助 Neo4j，银行可以通过消除冗余和优化资源分配来简化运营。监管依赖关系的清晰可视化有助于高效决策，从而节省时间和资源。

  4. 敏捷适应： Neo4j 的灵活性使银行能够迅速适应监管变化。通过在图数据库中建模监管依赖关系，银行可以轻松更新和修改其合规策略，确保对不断变化的法规做出敏捷响应。

  5. 增强决策： Neo4j 的图基可视化为银行提供了对监管环境的清晰理解。这有助于识别趋势、模式以及流程改进和战略决策的潜在机会。

总的来说，Neo4j 用于监管依赖映射的利用通过确保全面合规、缓解风险、提高运营效率、促进敏捷适应以及在不断变化的监管环境中实现明智决策，从而带来业务优势。

4. 建模

本节将展示在示例图上运行 Cypher 查询的示例。目的是说明查询的样式，并提供在实际设置中如何构造数据的指南。我们将在一个包含多个节点的小型图上进行此操作。示例图将基于以下数据模型：

4.1. 数据模型

fs regulatory dependency mapping data model

4.1.1 必需数据字段

以下是入门所需的字段：

Standard 节点

  • id: 包含最高级别的标准名称，例如 MMIFIPRU

Section 节点

  • id: 包含章节 ID，例如 MMIFIPRU 1 或 MMIFIPRU 1.1

  • title: 包含此章节的详细描述，例如 MIFIDPRU 1.1 Application and purpose

  • last_update: 这是该章节上次更新的日期。如果您打算围绕监管变化进行分析，则必须包含此属性。

4.2. 演示数据

以下 Cypher 语句将在 Neo4j 数据库中创建示例图：

// Create main standard
CREATE (standard:Standard {id: 'MIFIDPRU'})

// Create all subsections
CREATE (m1:Section {id: 'MIFIDPRU 1'})
CREATE (m11:Section {id: 'MIFIDPRU 1.1', title: 'MIFIDPRU 1.1 Application and purpose', last_updated: datetime()-duration({years: 1})})
CREATE (m12:Section {id: 'MIFIDPRU 1.2',  title: 'MIFIDPRU 1.2 SNI MIFIDPRU investment firms', last_updated: datetime()-duration({months: 6})})

// Create DEPENDS_ON relationships
CREATE (standard)<-[:DEPENDS_ON]-(m1)
CREATE (m1)<-[:DEPENDS_ON]-(m11)
CREATE (m1)<-[:DEPENDS_ON]-(m12)

// Create RELATED relationship
CREATE (m11)<-[:RELATED {subsection: 'MIFIDPRU 1.1R'}]-(m12)

4.3. Neo4j 方案

如果您调用

// Show neo4j scheme
CALL db.schema.visualization()

您将看到以下响应：

fs regulatory dependency mapping schema

5. Cypher 查询

5.1. 显示手册中的所有 Section 节点

通过此查询，您可以探索手册的整个深度。虽然演示集相对较小，但如果您导入整个手册，它将显示如下：

fs regulatory dependency mapping large example 
// Show all sections in a handbook
MATCH path=(:Standard {id: 'MIFIDPRU'})<-[:DEPENDS_ON*..4]-(:Section)
RETURN path

6. 图数据科学 (GDS)

6.1. PageRank

PageRank 算法通过考虑传入连接的数量和源节点的重要性来评估图中每个节点的显著性。简单来说，它假设一个监管章节的重要性是由链接到它的章节的重要性决定的。

在此场景中，PageRank 可以揭示法规中哪些章节最重要，从而提供有关法规的潜在变化如何影响业务的洞察。PageRank 分数越高，对您组织的影响可能越大。

6.1.1 创建 GDS 投影

要开始运行任何图数据科学算法，您首先需要投影图的一部分。这将使您能够有效地分析投影中的数据。

// Create projection
CALL gds.graph.project(
   'pageRank',
   'Section',
   'RELATED'
)

6.1.2. GDS 流模式

当使用 stream 执行模式时，算法将为每个节点提供组件 ID。这允许直接检查结果或在 Cypher 中进行后处理，而不会产生任何负面影响。通过对结果排序，属于同一组件的节点可以一起显示，以便于分析。

// Stream results
CALL gds.pageRank.stream('pageRank')
YIELD nodeId, score
RETURN gds.util.asNode(nodeId).id AS name, score
ORDER BY score DESC, name ASC

6.1.3. GDS 写入模式

通过使用“write”执行模式，您可以将每个节点的组件 ID 作为属性添加到 Neo4j 数据库中。您必须使用 writeProperty 配置参数指定新属性的名称。输出将显示一个包含额外指标的汇总行，类似于 stats 模式。使用 write 模式允许您将结果直接保存到数据库中。

// Write PageRank score back to graph
CALL gds.pageRank.write('pageRank', {
    maxIterations: 20,
    dampingFactor: 0.85,
    writeProperty: 'pagerank'
})
YIELD nodePropertiesWritten, ranIterations

6.2. 弱连接组件

弱连接组件 (WCC) 算法在有向图和无向图中查找连接节点的集合。如果两个节点之间存在路径，则它们是连接的。所有相互连接的节点的集合形成一个组件。

6.2.1. 创建 GDS 投影

// Project graph
CALL gds.graph.project(
    'wcc',
    'Section',
    'RELATED'
)

6.2.2. GDS 流模式

当使用 stream 执行模式时，算法将为每个节点提供组件 ID。这允许直接检查结果或在 Cypher 中进行后处理，而不会产生任何负面影响。通过对结果排序，属于同一组件的节点可以一起显示，以便于分析。

// Stream communities
CALL gds.wcc.stream('wcc')
YIELD nodeId, componentId
RETURN gds.util.asNode(nodeId).id AS name, componentId
ORDER BY componentId, name

6.2.3. GDS 写入模式

通过使用“write”执行模式，您可以将每个节点的组件 ID 作为属性添加到 Neo4j 数据库中。您必须使用 writeProperty 配置参数指定新属性的名称。输出将显示一个包含额外指标的汇总行，类似于 stats 模式。使用 write 模式允许您将结果直接保存到数据库中。

// Write community id
CALL gds.wcc.write('wcc', { writeProperty: 'communityId' })
YIELD nodePropertiesWritten, componentCount;

6.2.4. WCC 后 Cypher

6.2.4.1. 按大小列出所有社区
// Return all communities and their size
MATCH (s:Section)
RETURN s.communityId AS communityId, count(s) AS communitySize
ORDER BY communitySize DESC;
6.2.4.2. 十大最大社区
// Find top 10 biggest communities
MATCH (s:Section)
RETURN s.communityId AS id, COUNT(s) AS size
ORDER BY size DESC
LIMIT 10;
6.2.4.3. 查看具有最高依赖关系的 Section 及其相关章节
// Get the most central node in communities
MATCH (s:Section)
WITH s.communityId AS communityId, count(s) AS communitySize
WHERE communitySize > 1
CALL {
    WITH communityId
    MATCH (s:Section)
    WHERE s.communityId = communityId
    RETURN s.pagerank AS pagerank, s.id AS sectionId
    ORDER BY pagerank DESC
    LIMIT 1
}
RETURN communityId, communitySize, pagerank, sectionId
ORDER BY communitySize DESC
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