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智慧金融
智慧金融作为一个有机整体，知识图谱提供了金融领域知识提取、融合、分析、推断、决策等功能，如下图所示。在场景方面，智慧金融涵盖智慧支付、智慧财富管理、智慧银行、智慧证券、智慧保险、智慧风控等诸多方面。在应用功能方面，从KYC、舆情分析、个人/企业信用分析、风险传导、营销推荐、智能问答、知识库等都是典型的知识图谱应用。金融知识图谱构建过程如下图所示，包括数据抽取、信息提取、知识融合、知识加工等。
典型应用
知识图谱在智慧金融中的应用可分为金融监管、金融机构应用和金融服务。金融监管是国家金融监管机构金融市场及相关机构与个人的监督管理，金融机构应用是指金融参与者利用知识图谱技术实现的风险预测、智能营销等应用，金融服务是指金融机构面向企业或公众提供的智能化金融服务，如下图所示。
知识图谱在智慧金融中的应用
知识图谱在金融监管领域的应用包括资本市场监管、新型金融监管、债券市场风险、个人信用反欺诈、反洗钱。基于知识图谱的资本市场监管从企业关系分析出发，探索企业及其关联方在资本市场的行为表现，结合舆情事件的传递效应，构筑资本市场中知识图谱，全方面识别企业行为风险，实现资本市场的风险监管与预警。
新型金融智能监管系统紧扣新金融行业特点，运用知识图谱技术构建新型金融企业的实体风险画像，通过对全国所有企业信息的大数据挖掘分析，识别出新金融业态的企业，根据新金融企业的行业分类、风险特征、数据维度构建分行业的不同风险类型的特征风险模型，并按照风险指数等级进行分级管理。
基于知识图谱的债券市场风险监管通过构建包括债券发行人的产业链上下游关系、投融资关系、债券发行人的信用状况、债券发行人日常经营状况、投融资关系等信息在内容的知识图谱，实现提前判断企业经营效益，推理挖掘隐含的关联方资金占用倾向、洗钱骗税倾向等问题对可能的违规行为进行提前预警，从而实现对信用评级的及时调整。
如下图所示，通过构建已知的主要欺诈要素（包括手机号码、账号和密码、地理位置等）的关系图谱，全方位了解借款人风险数据的统计分析，基于知识图谱挖掘疑似欺诈用户，并对疑似欺诈用户进行规则判定、图谱验证、欺诈判定等过程，对潜在的欺诈行为做出及时而迅速的反应。
基于知识图谱的个人信用反欺诈应用
基于知识图谱的反洗钱系统充分运用大数据技术中分析和图挖掘技术，基于客户标签、画像开展客户立体化识别，并结合互联网大数据、第三方场景的数据等进行图层构建，对企业的关联网络特征进行图编码，并基于图层数据搭建目标企业关联概率网络，将图层进行叠加得到知识图谱，对企业关联结构进行深度解析，实现对隐性风险结构及关联主体的深度挖掘，以全息式多维度实时监控企业洗钱风险。
知识图谱在金融应用领域包括风险预测、智能投顾与智能投研、智能营销、智能搜索和可视化。风险预测基于多维度的数据建立客户、企业和行业间的知识图谱，从行业关联的角度预测行业或企业在未来可能面临的风险。风险预测包括两部分内容，其一是对潜在风险行业预测，其二是对潜在风险客户预测。在潜在风险行业预测方面，在基于多维度数据的基础上，对行业进行细分，依托行业信息、贷款信息等数据建立起的行业之间的知识图谱，可以发现不同行业间的关联程度。
智能投顾是指根据投资者不同的理财需求，通过算法和产品搭建数据模型，实现传统上由人工提供的理财顾问服务。智能投顾可分为机器导向、人机结合以及以人为主三种模式，且人机结合将是未来投顾发展趋势。智能投研指利用大数据和机器学习，将数据、信息、决策进行智能整合，并实现数据之间的智能化关联，从而提高投资者工作效率和投资能力。智能投顾是近年证券公司应用大数据技术匹配客户多样化需求的新尝试之一，目前已经成为财富管理新蓝海。
基于知识图谱的产业链分析
知识图谱能够整合更丰富、更全面的用户信息，根据精准营销的不同角度设定不同类别的场景标签，通过知识图谱技术提供的分类标准，进行用户的标签化分类工作，建立合理的客户类型初分体系。同时结合黑白名单技术，对客户进行判断，对客户质量进行筛选与把控，并最终实现互联网金融产品推荐、客户准入、客户跟踪管理等高级营销策略。
营销流程图
利用知识图谱在信息检索与可视化方面的优点，实现用户信息、借贷信息、失信信息、网络行为信息的快速精准搜索，能够将复杂的关系信息进行直观明了的可视化处理，从而使得用户对潜在的关系信息了解得更为透彻。知识图谱在金融服务领域的应用包括银行业信贷风险评估、银行客户全生命周期价值评估、失联客户管理。
基于知识图谱的银行业信贷风险评估能够整合内外部数据资源，根据行业信息建立关系挖掘模型，展示每个行业的风险状况与关联程度，能够全面准确评估信贷风险，如果某一行业发生了行业风险或高风险事件，可以及时预测未来有潜在风险的关联行业，信贷评估可对相关行业的风险做出预判，尽早地发现并规避风险。
风控流程图
运用知识图谱技术对银行公司客户进行全生命周期价值评估，能够对企业生命周期中任何阶段的任何一家企业做多维度的全面的价值评估，为银行挖掘潜力客户和进行全量客户关系管理提供支持。整合行内贡献价值、企业价值、关联系价值三个维度的数据，构建多维度企业信息图谱，通过企业的行内价值表现、企业经营情况、资本人才实力和企业关联方规模、结构、质量来评估企业行内价值表现。
失联客户管理是指知识图谱能够在贷后失联客户管理层面，通过关系 图挖掘更多新的潜在联系人来提高催收成功率，减少贷款损失。现实中，很多情况下银行联系不上借款本人，无法进行催收管理，银行一般会联系该借款人曾经提供的其他联系人，但如果银行通过这层关系仍旧无法联系上该借款人，那么这些借款人就处于"失联"状态。而知识图谱可以帮助银行在借款人出现失联的情况下，去挖掘跟借款人有关系的新的联系人，可以大大提高催收成功率。