而明略会基于知识图谱技术，与金融机构共同建立了基于全栈数据的内部知识图谱数据库，帮助其解决内审部门业务痛点，弥补传统审计调查工具的不足。并在数据治理过程中就把各类数据的相关关系梳理好，将过程前置。另外，明略还会提供相对成熟的多模态AI模型，帮助客户进行风险因素的发现。

以挖掘票据中介团伙为例，AI金融风险稽核平台会通过票据贴现资金回流模型，发现有票据资金回流的客户。此后，平台会对这些客户进行关系拓展，比如同IP/MAC登录和交易的多个客户会被归为一群客户，若发现客户存在大量背书转让和资金往来关系，平台还会通过度中心法、紧密型算法等发现关系紧密的客户群体，而仅保留有背书转让关系的客户，即可被认定为疑似票据团伙。

项目对原有的传统审计流程、系统和方法弥补了不足，帮助客户成功挖掘多个票据中介团伙、问题授信客户、资金掮客、员工违规等风控场景，针对复杂业务场景，平台能够提升10倍以上的工作效率。

   明略科技与某股份制商业银行合作了多年，在这期间帮助他们审计部门落地了一套智能调查工具的产品。在构建图谱关系的过程当中，明略科技了解到在行里面有一个都是单点解决特定业务专家特定点问题而去开发和执行的系统。一般的业务人员很难在这些海量的模型当中找到哪些模型对他有价值。明略科技在研究这些过往的模型过程当中发现，这些模型可以和图谱的技术结合，把这些模型去转化成在知识图谱当中的风险的关系、风险的特征，因此明略科技把这些模型都做了图谱化。

    图谱化之后，明略科技会对这个关系做更多的拓展，把更多的其他的风险关系与其他的基础属性和特征都叠加到这一个图谱之上，业务人员使用该工具时可以灵活地选择和搭配在关系库、特征库里面，构建的关系。他可以通过一个灵活的配制利用该工具，来解决银行比较头疼的问题。

   对于银行的审计部门来讲，不仅要去抓违规的客户，还要去抓涉事的员工。银行在通过工具一步步的过程当中形成一种模式，把模式固化下来，自动地在图谱当中做全图搜索，通过机器学习的方式，把过程当中的一些参数、权重不断地修正和调整。通过这种方法，一方面是使得这些过往的模型，现在的专家经验都能够得好很好地传承，并且加速了业务人员提升相应的工作的效率。

     明略科技是一家以大数据和AI技术核心竞争力的创业的企业，提供人+科技组合型的产品，拥有方案到产品，到交付再到运营的整个服务过程的综合实力。在金融科技发展的当下，明略科技将以数据、智能营销等能力帮助企业优化风控系统，共同创新，共同成长。