业务挑战：投资分析成本高、效率低，缺乏全局视角

期货投资决策往往需要大量的市场分析并基于时事动态作出及时的交易反应，但人力收集信息速度慢效率低，多渠道信息源数据割裂，难以快速把握投资机会。与此同时，期货行业存在着大量的结构化和非结构化数据，如各类研究报告、新闻资讯、交易数据等，使用传统的关系数据库很难统一处理全局数据，导致交易盘面的整体视角缺失，联动反馈滞后，分析效率低下。

选择悦数图数据库：建立知识图谱平台，全方位辅助投研分析

通过多维度数据整合、自有数据上传、指标编辑等功能，实现数据收集效率的提升，底层使用批流一体的图谱技术，让数据更及时，拓展性更强，图谱分析平台提供多种分析手段和工具，通过机器学习的挖掘，主动定位可能的分析方向，提高摸索的效率。 应用层连通用户的分析过程与报告产生过程，自动/快速获取分析依赖的数据以及分析流程。

应用场景：

应用1：辅助投研

通过图数据技术构建数据的多维视角，可以让业务在一个平台上获取到全部的信息。通常期货交易的几个品种间存在着相互影响的关系，会从价格、库存、供给数据体现出来。将这些关联关系喂给机器学习模型，通过训练筛选出产品间关联性并计算出相关度，模型会自动根据数据的变化幅度，计算得出两个品种间的影响强度数值，提高投研决策效率。

应用2：金融事件分析

对于金融衍生品来说，突发性因素事件是影响其价格变动的重要原因之一。以关联数据为基础支撑，从期货行业固有逻辑和实时事件信息双管齐下，用户可以通过平台实时洞察不同事件组合对特定期货商品价格的影响强度，同时支持查看期货产品相关联的历史事件。用户利用平台内置的多种自定义可视化手段，使重要信息、敏感资讯以及异常数据一目了然，助力用户推导事件的发展脉络和趋势走向，从“异动”的事件中感知并预防风险。

应用3：合规风控

合规风控能力是期货公司的核心竞争力之一，用户基于图谱平台可以对期货交易的可疑账户进行深度排查，通过关联关系直观、高效的捕捉可疑交易行为。例如：不同账户在同一 mac 地址下，买卖期货产品行为高度一致；同一账户同时段存在多个 mac 地址交易，那么这些账户有可能是“拖拉机账户”或“配资账户”。通过该平台可以精准挖掘客户交易行为数据，有利于期货公司更好掌握客户的实控关系，对对敲交易、配资交易等违规行为进行及时干预，有效避免合规风险。

应用4：客户洞察

在期货行业，期货公司提供的服务同质化十分严重。基于平台的社群切分能力，期货公司可以在此基础上为客户提供差异化服务和精准营销。基于客户的交易数据、行为数据等生成多维属性特征，结合平台内置的图算法自动为客户进行社群划分，同时，又可以对社群的特征进行观察，快速、准确的获得社群的共性特征。

使用收益：基于图技术进行实时多维的分析，提高投资决策效率和精准度

通过搭建期货知识图谱平台构建数据的关联性，用户可以在统一平台上获取全部的信息，结合整体的产业链状况去判断当前产业链上各个涉及环节的整体状况进行整体性分析。

其次，用户可以在平台上很方便地自定义各种分析的规则和指标，结合机器学习模型和多种智能化的算法框架，全方位提高投资分析实时性和准确性。