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：

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。

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。

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。