迪奥数字员工丨券商快速解决复杂关系问题优选择-EYEGraph知识图谱1987 年,我国第一家证券公司成立,一路发展。数据从数字与表格,走向图片、文本、音频、视频;从少量规范有序,到大量繁杂模糊,数据跟数据之间看似毫无关联,却在无形中连着一根我们看不见的“线”。 金融行业的数据量非常之大,数据密度非常之高,单位数据量能够产生的产值也在不断升高。面对无法发挥的金融数据的价值,证券金融行业向我们提出这样的疑惑: ★大数据带给了券商一片数据的汪洋大海,如何寻找数据之间的关联关系? ★在中国,平均每分钟就有11家企业诞生,如何在海量企业中寻找目标客户? ★业务部门在筛选新企业客户时,如何鉴别风险? ★业务人员如何基于历史数据,有效拓展新客户? 传统方式以人力解决,费时费力且全面性、准确度有限,在这片数据海洋中,无论是券商客户分析,还是客户关系挖掘,迫切需要一个工具,能够对实体关系进行辨别,以及判断风险或是价值信号的传导。 这时,EYEGraph应运而生了 EYEGraph正是基于图数据库技术的一种智能关系挖掘平台。运用知识图谱技术,能够通过海量信息建立起关联网络,更精准、高效地分析、解决问题,同时通过“图”这种富有表现力的结构,建模各种场景。 根据券商公司提出的问题,EYEGraph从技术层面、关系模型和业务应用提供了以下服务: 底层技术——秒级搜索 EYEGraph提供的数据处理能力和计算能力,是支撑起知识图谱平台的基础,同时兼顾千万级实体,百万级关系,秒级计算返回,技术能力优势突出。 关联关系——深度挖掘客户关系、探测风险 EYEGraph可以基于实体之间构建关系,查找某一对象,多个对象的关联关系。挖掘隐藏在复杂网络下的潜在关系,及时制止欺诈、洗钱等行为,有效防范化解业务风险。 业务系统应用层——寻找商机 EYEGraph基于现有客户,查找关系级别高的非客户,节省人力,使业务人员针对性的拓展高质新客户。帮助券商控制成本,节省人力,精准有效地服务客户,带来商机。 简单来说 除此之外,在银行信贷业务风控、电商零售、对公客户营销,EYEGraph知识图谱技术,都能通过海量信息建立起关联网络,更精准、高效地分析、解决问题。 数据纷乱模糊,但EYEGraph知识图谱实现了数据的价值,也带来了更多场景延展空间。 |