金融知识图谱的意义在于构筑金融场景数据模型，帮助学习和发现数据之间的关联规律，理解事物全貌，是让计算机认识金融业务的先决条件。融合全量数据，重构银行数据架构，让知识图谱落地金融机构，可以帮助金融机构借助AI，面对未来更加复杂的风控、监管、营销等场景，真正赋能金融。

基于明略科技自主研发的包括结构化数据治理、非结构化数据治理、知识图谱数据库、知识图谱人机交互平台等技术产品在内的金融知识图谱，为客户搭建远程监控体系下的新一代数据分析和挖掘平台，实现海量数据分析和探索，解决传统技术无法解决的问题，加强远程监控的工作广度与深度，从而提升远程监控业务效率和能力，实现智能化。

基于明略科技多年利用人工智能及大数据技术在金融行业的实践经验，明略数据主要通过知识构建、知识计算、知识存储和知识应用的“关键四步”落地金融知识图谱。

在知识构建部分，需要完成金融机构的知识图谱数据模型的设计，从行内外结构化、非结构化数据中提取和整合知识，构建基础知识图谱。在实际知识计算过程中，需要对隐性关系、扩展属性、标签及子图进行大规模计算，从而得出例如企业客户之间形成的集团、一致行动、实际控制等利益共同体、资金回流群体等。在知识存储阶段，明略数据利用混合存储技术架构完成对知识图谱数据的存储，成功落地过几十个知识图谱建设项目，最大实体规模超过十亿。最终，结合提供优秀体验的人机交互方式实现知识应用，包括搜索、碰撞、在线分析，离线主题分析等方式，服务于信贷风险预警、审计、反欺诈、反洗钱、营销等业务场景。

数字化转型已经是金融行业的必然趋势，而构建金融风控管理体系是金融机构不可跨过的话题，知识图谱通过专业化数据洞察与分析，解决金融行业高复杂的分析挖掘工作，重要性越来越凸显。而明略科技知识图谱将凭借自身大数据、人工智能等技术优势与经验，全面提升金融客户风险管理能力和效率，实现产业智能化升级。