银行的知识图谱都有哪些功能

文章摘要：通过整合银行行内结构化数据、互联网采集数据与工商、涉诉、招投标等外部数据，并对内部非结构化数据进行处理，帮助银行快速形成知识图谱。应用于金融信贷风险控制、关联风险识别、反欺诈、精准营销、客户价值挖掘等领域。

通过整合银行行内结构化数据、互联网采集数据与工商、涉诉、招投标等外部数据，并对内部非结构化数据进行处理，帮助银行快速形成知识图谱。应用于金融信贷风险控制、关联风险识别、反欺诈、精准营销、客户价值挖掘等领域。

关联企业识别风控

通过建立基于企业、自然人、业务等为主体，关联关系为边界的知识图谱，通过图谱分析实现实际控制人分析、集团客户识别、黑名单传染分析、一致行动人挖掘、统一授信分析、反欺诈等场景。帮助银行避免集团客户多头授信、过度授信、循环担保、欺诈申请等情况，降低不良贷款率，满足金融信贷风控需求。

风险舆情监控

在构建企业关系路径、集团个体识别后，对特定企业及其关联企业进行舆情监控。对经营情况、公司动态、潜在风险等进行评估，对收购重组、破产暂停、偷税漏税、安全事故、重大事件等进行监控，已达到贷后预警的目的。帮助银行完善贷前贷中授信、贷后风险控制流程，减少损失。

客户获取与运营

精准营销 -- 帮助银行建立客户画像，并从存量及新增企业数据库中，匹配挖掘目标客户，定制化推送触达潜客，帮助银行解决拓客渠道少、转化率低的拓客难问题。

客户挖掘 -- 整合银行内外大小数据，识别特定客户的实力与偏好，进行客户价值挖掘；基于关联关系的客户链挖掘与基于实时舆情的客户流失预警。

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