破局新金融风险 知识图谱非常香！

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第二， 从 FinTech 到 RegTech，银行机构不断涌现出多样化的新金融场景。这对金融机构的营销获客、用户体验、风险管理和精细化运营提出了新的挑战。知识图谱可帮助银行应对营销方面的新挑战。

第三， 在金融欺诈频发的今天，有着明确分工和缜密“作战”计划的欺诈团伙会娴熟运用各种技术升级欺诈手段，试探和研究目标平台的业务流程和策略。在传统的反欺诈手段无法做到实时精准的识别、预警分析与防控的现实情况下，知识图谱+AI 的作用就体现出来。它能够帮助各类金融机构快速梳理和整合自由而庞大复杂的数据，极大地提升数据的运用效率，把控金融风险。

何为知识图谱？

如此多面手，知识图谱的底层逻辑是什么？

知识图谱基于图数据库技术构建实体和关系的关联图谱，用于梳理复杂的的关系网络图谱，挖掘出潜在客户的消费金融需求以及识别连续关系中的潜在金融诈骗风险。背后是一种规模非常大的语义网络系统，它主要目的就是为了描述真实世界里实体或概念关系之间的关联关系（实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系）。

它的目的是通过大量的数据收集，整理成机器能处理的知识库。组成单位是“实体、关系、实体”三元组，以及实体及其相关属性值对。实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构，实现可视化的展示。

知识图谱可视化技术，让符合人类直觉的可视化展现于交互，帮助终端用户理解复杂关联，通过直观的语义、语音、搜索即可完成高复杂度的分析挖掘工作。

百度知识中台架构，由此可见各个模块所 发挥的作用

基于百度领先的 AI 技术，百度智能云知识图谱技术已经在众多行业落地，金融行业表现尤为凸显，金融风控、审计、营销、咨询等场景不断延伸落地。以下结合我们在银行机构的具体落地场景，谈谈知识图谱的一些功能。

先从金融重中之重，智能反欺诈说起。知识图谱的运用，帮助智能风控在贷前阶段及时预测有潜在风险的关联企业，做出预警和预判；在贷后阶段帮助商业银行及时发现潜在风险，提前启动催收流程，有效降低商业银行不良贷款损失，包括五个方面。

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