大模型增强下的图智能在金融场景的应用

图智能在金融领域的应用与挑战

图智能技术概述与发展趋势

• 图智能定义：图智能基于图论，以点（实体）和边（关系）描述现实世界中的个体及其相互联系，形成数据结构。
• 图技术分类：包括图数据库、图计算引擎、图可视化和图分析等。
• 图数据库：是一种基于实体和关系的数据库系统，以高效存储和查询图数据为核心。
• 发展趋势：预计到2025年，图技术将在80%的数据和分析创新中发挥作用，这一比例从2021年的10%显著提升。图技术将在全球30%的组织中促进快速决策。

图智能在金融行业的具体应用

• 数据类型：涉及从非结构化数据（如文本、图像）到半结构化数据（如JSON、XML）再到结构化数据（如MySQL、Oracle数据库）的广泛数据集。
• 应用场景：
  • 反洗钱风控：通过图数据与AI分析发现可疑交易和洗钱活动。
  • 反诈骗：识别资金流动中的异常模式，预防欺诈行为。
  • 智能风控：分析贷款流向、还款行为和企业状态，评估违约风险。
  • 智能营销：识别高价值客户群体，优化营销策略。

图智能分析流程与应用

• 图谱构建：通过数据获取、知识建模与获取、知识融合、加工和存储计算实现。
• 图谱类型：涵盖基础图谱、集团图谱、实控人图谱、客户关联图谱等。
• 分析流程：从发起业务诉求开始，经过图模型设计、图实例创建、数据接入、可视化分析和业务应用，最终实现结果集成。

面临的挑战与解决方案

• 挑战：图谱构建成本高、理解业务需求和展示图数据结果的友好性成为瓶颈。
• 大模型辅助：利用大模型自动构建图谱、推荐建图方式、发现关系、补齐元数据，以及辅助元数据关联关系发现，有效降低构建成本和提高效率。

结合大模型的技术应用示例

• 营销场景：利用多模态智能引擎和图数据库，结合向量搜索和图算法，实现精细化的客户画像和精准营销策略。
• 金融风控：通过图智能结合大模型，分析复杂的交易网络，识别潜在风险，生成动态风险评估报告。
• 金融知识库：构建包含实体关系的图知识库，通过图查询和自然语言处理技术，实现高效的问题解答和知识检索。

总结

图智能技术在金融领域的应用展现出强大的潜力，通过解决数据复杂性和关系挖掘问题，推动金融业务的决策效率和风险管理。面对挑战，引入大模型技术成为提升图智能应用效能的关键策略，未来这一趋势将持续发展，为金融行业带来更加智能、高效的服务。