金融科技知识图谱案例
由于金融行业每天产生大量相关的动态时序数据，业务人员可以利用知识图谱技术在毫秒级获得查询结果。而在金融方面，则可以即时发现整个途径。在金融领域，如支付、服务、金融等，知识地图能够有效提升对金融机构的风险感知与监测能力。因此，知识图谱已成为金融科技行业革命性变革的重要工具。
针对金融科技知识图谱中的海量数据，尤其是大规模的非结构化数据，传统的信息存储与组织方式已不能满足用户的要求，图数据库能够清楚地刻画出金融科技知识图谱中各类复杂规律，为其赋能、促进产业发展提供新途径。
知识图谱技术
知识图谱是一种新型的基于图数据库的知识表示与表示学习技术，能够对大规模的语义信息进行有效组织和管理。在知识图谱中，实体和关系是对现实世界中的实体和关系进行建模的一种方式，实体之间的关联关系是知识图谱的重要特征之一。在金融科技领域，知识图谱可以用来构建金融场景中的信用风险、欺诈风险、违约风险等各种场景下的风险模型，并且通过关联关系来发现数据间可能存在的关联性，为业务决策提供有力支撑。
金融科技知识图谱的应用
如识科技通过构建金融科技知识图谱，对各业务系统中的数据进行整合、清洗和治理，能够以实体为核心，实现对关联关系的实时发现、异常检测和事件预警。基于知识图谱的优势，在数字金融、数字服务、数字营销等领域有着广阔的应用空间，如：
金融风控：通过知识图谱对金融风险进行分析和预警；
客户洞察：通过知识图谱分析客户需求、客户偏好，进行精准营销；
营销管理：通过知识图谱进行智能推荐，快速挖掘潜在客户；
智能客服：利用知识图谱的语音语义理解能力，进行精准的语音交互和智能客服；
市场洞察：通过知识图谱对行业热点事件进行分析和预判；
行业应用：利用知识图谱的关联关系发现新的市场机会。
金融科技知识图谱经典案例
金融科技知识图谱技术是对结构化和非结构化数据进行分析、推理和管理的一种技术，具有结构化数据、海量数据、快速响应、可扩展性强等特点。金融科技知识图谱的应用领域包括：智能客服、智能风控、智能营销等。近年来，知识图谱在金融领域也有了广泛的应用，其中比较经典的应用场景有：
反欺诈：通过金融科技知识图谱构建用户画像，识别客户风险行为，结合行业数据，判断客户的真实情况，从而提供风险提示和预警服务。
风控：在信用卡申请或贷款申请阶段，通过金融科技知识图谱提供精准的画像信息，快速提升用户匹配度；在反洗钱领域中，通过构建知识图谱系统识别可疑交易和可疑账户。
悦数图数据库在金融科技知识图谱中的应用
悦数图数据库是一种新型的存储和访问实体关系的数据库，它是原生分布式架构。悦数图数据库不是一种特定的技术，而是一种解决数据结构问题的方法。悦数图数据库可以根据需要构建自己的关系图，同时支持查询和推理，以及多用户和多任务处理。悦数分布式图数据库中的知识图谱能够以图的形式描述实体关系，基于此，悦数图数据库可以构建多维数据模型，同时可以进行数据建模和分析。其主要特点包括：图数据建模、大规模图数据处理、灵活查询语言、可扩展性、高并发能力和高性能等。
