东南大学漆桂林：知识图谱的应用

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▲ 图3： 股票投研情报分析

3. 公安情报分析

通过融合企业和个人银行资金交易明细、通话、出行、住宿、工商、税务等信息构建初步的“资金账户-人-公司”关联知识图谱。同时从案件描述、笔录等非结构化文本中抽取人（受害人、嫌疑人、报案人）、事、物、组织、卡号、时间、地点等信息，链接并补充到原有的知识图谱中形成一个完整的证据链。

辅助公安刑侦、经侦、银行进行案件线索侦查和挖掘同伙。比如银行和公安经侦监控资金账户，当有一段时间内有大量资金流动并集中到某个账户的时候很可能是非法集资，系统触发预警（图 4）。

▲ 图4： 公安情报分析

4. 反欺诈情报分析

通过融合来自不同数据源的信息构成知识图谱，同时引入领域专家建立业务专家规则。我们通过数据不一致性检测，利用绘制出的知识图谱可以识别潜在的欺诈风险。比如借款人张 xx 和借款人吴 x 填写信息为同事，但是两个人填写的公司名却不一样, 以及同一个电话号码属于两个借款人，这些不一致性很可能有欺诈行为 （图 5）。

▲ 图5： 反欺诈情报分析

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