审计稽核场景是银行合规管理防线中的最后一道，汇集了组织内部所有数据，并且拥有对数据分析、应用的权限。这对数据汇集、管理及分析能力都提出了很高的要求。而明略科技可以为银行全行全量数据构建了规模达十亿点百亿边的知识图谱数据库，覆盖企业、个人、机构、账户、交易以及行为等数据。

传统的调查工具主要通过各类专家经验规则跑数及人工分析方法去筛选风险点。众多的监测模型，存在部分模型相关性较高，部分监测维度缺失的情况。对于审计人员的使用存在监测不全面、效率较低的问题。而模型之间也缺少关联，缺少相关性分析以及对公司的综合评价；监测指标或模型的阈值固定，无法满足不同监管要求、不同风险等级、不同审计力度的监控要求。

对于银行而言，审计是内控及风险管理体系的重要环节。对于客户来说，再项目初期主要的目标在于几个，一是联通、整合客户数据，同时联通供应商开发模型、专家评价、算法等，能够对客户进行全方位的评价，提升风险甄别准确率；二是通过对相关业务进行整理和分析，能够对所辖的机构和业务进行实时分析，及时发现问题，提高时效性。

从产品形态而言，明略科技设计了一个灵活的工具级应用平台，包括关联网络，模型预警，图谱检索，关系查找、智能证据链，风险传导，资金追踪，专项审计等一系列功能，是一个基于智能风险调查的组合工具平台。部署实施后，平台能够面向个人/公司客户及员工账号展开主体全息画像构建、异常行为调查、资金流向分析、智能证据链收集、风险智能追踪、图谱挖掘分析等闭环。

在项目初期，明略科技会完成对用户原有数据的整理和分析，也就是数据的统一化。再者，对客户业务场景进行深入分析后，明略在数据层上进行了数据治理以及人工的加工和梳理，并结合专家经验、多模态AI算法、数挖/图挖模型以及知识图谱工具，让数据真正变得“智能”，能够自动对数据进行关联和识别、对各类业务风险进行深入洞察。

未来的金融，合规趋势是必然，注定要与科技和合规相生相依，以科技助力金融，是未来金融科技发展的主旋律。明略科技也会不断加强其科技能力，让金融机构海量的交易数据有清晰的脉络，并从需求到交付，提供全流程的产品技术、业务运营的解决方案。