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金融知識圖譜的意義在于構筑金融場景數據模型，幫助學習和發現數據之間的關聯規律，理解事物全貌，是讓計算機認識金融業務的先決條件。融合全量數據，重構銀行數據架構，讓知識圖譜落地金融機構，可以幫助金融機構借助AI，面對未來更加復雜的風控、監管、營銷等場景，真正賦能金融。

基于明略科技自主研發的包括結構化數據治理、非結構化數據治理、知識圖譜數據庫、知識圖譜人機交互平臺等技術產品在內的金融知識圖譜，為客戶搭建遠程監控體系下的新一代數據分析和挖掘平臺，實現海量數據分析和探索，解決傳統技術無法解決的問題，加強遠程監控的工作廣度與深度，從而提升遠程監控業務效率和能力，實現智能化。

基于明略科技多年利用人工智能及大數據技術在金融行業的實踐經驗，明略數據主要通過知識構建、知識計算、知識存儲和知識應用的“關鍵四步”落地金融知識圖譜。

在知識構建部分，需要完成金融機構的知識圖譜數據模型的設計，從行內外結構化、非結構化數據中提取和整合知識，構建基礎知識圖譜。在實際知識計算過程中，需要對隱性關系、擴展屬性、標簽及子圖進行大規模計算，從而得出例如企業客戶之間形成的集團、一致行動、實際控制等利益共同體、資金回流群體等。在知識存儲階段，明略數據利用混合存儲技術架構完成對知識圖譜數據的存儲，成功落地過幾十個知識圖譜建設項目，最大實體規模超過十億。最終，結合提供優秀體驗的人機交互方式實現知識應用，包括搜索、碰撞、在線分析，離線主題分析等方式，服務于信貸風險預警、審計、反欺詐、反洗錢、營銷等業務場景。

數字化轉型已經是金融行業的必然趨勢，而構建金融風控管理體系是金融機構不可跨過的話題，知識圖譜通過專業化數據洞察與分析，解決金融行業高復雜的分析挖掘工作，重要性越來越凸顯。而明略科技知識圖譜將憑借自身大數據、人工智能等技術優勢與經驗，全面提升金融客戶風險管理能力和效率，實現產業智能化升級。