银行业数字化转型中知识图谱在大模型火热背景下的应用分析
前言
知识图谱，作为前沿创新技术的典范，其核心在于深度挖掘与关联分析海量、多样化、多维度的数据资源，已成为推动银行行业转型升级的关键力量。这一技术不仅促进了银行内部与外部数据的无缝融合，更通过精细化的数据处理，从纷繁复杂的原始数据中提炼出实体间错综复杂的关联关系，为银行提供了前所未有的洞察力。
具体而言，知识图谱能够精准识别企业风险、异常担保、疑似实际控制人等关键信息，为银行的风险防控体系筑起一道坚实的防线。同时，在营销拓客方面，它也发挥了不可替代的作用，通过数据分析为银行精准定位潜在客户，优化营销策略，提升业务效率与成果。这一过程充分展现了知识图谱在挖掘数据背后深层次价值方面的强大能力。
而这一切的基石，正是图这一数据结构。图以其独特的方式------通过实体与关系的紧密联结，生动地表达了现实世界中的复杂关联。正如古语所言，"一图观万物，一图胜千言"，这背后蕴含的是图智能作为一种高度可解释智能的深刻意义。当我们将纷繁的数据转化为清晰、直观的图形展示时，那些原本隐藏于数据背后的决策因素、数据模式及潜在趋势便自然而然地浮现在眼前，为银行的决策提供了强有力的支撑。因此，知识图谱与图智能的结合，不仅是对银行数据处理能力的一次革命性提升，更是推动银行向智能化、精细化转型的重要驱动力。
主要介绍知识图谱与图数据库在银行的应用落地情况，分析当前应用中的不足，并结合大模型技术，谈一谈，知识图谱在银行的定位与未来规划。
一、知识图谱定位
鉴于知识图谱在关系型挖掘上的优势，银行在此方面进行了深入研究与应用，实现技术自主掌控，构建知识图谱新的技术应用体系，旨在将查询、洞察和预测的知识图谱应用能力提升到新的水平；同时，结合业务经营及风险防控方面的需求和痛点，构建新的防线来识别个体关联风险、团伙欺诈风险，提升整体的风险识别能力及业务自主分析效率，减少资产损失；挖掘重点客群的潜在价值，助力业务营销推荐效果，提升资金归集和回流能力。
打造企业级知识图谱平台应用体系，基于图数据库的底座支撑，搭建图计算及图谱应用平台，构建关联关系网络，以可视化技术，图算法为基石，提供全方位的图设计、图搜索、图分析、图规则、团伙识别、图探索等功能，满足行内各业务条线对于关联关系特征、规则及模型的快速开发及优化需求，提供一站式图构建、图计算和图应用等服务开放能力，支撑银行各业务风控场景，帮助业务快速发现风险点、可疑团伙和关联关系，实现智能化分析、研判和决策，有效提升了风险防控及管控水平。
二、知识图谱与大模型的区别
我们从人工智能学派的角度，来谈一谈知识图谱与大模型的区别，人工智能在过去几十年的发展中，出现了好几种思路，也就分为几大学派，或者主义。分别是：
符号主义 (symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，主要就是基于逻辑推理的智能模拟方法，对应到人类智能就是认知能力（学习能力、推理能力、专家能力），知识图谱就是源于符号主义。
连接主义 (connectionism)，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法，深度神经网络解决的就是感知智能（人类的眼、耳、鼻、舌、身对环境的感知能力），现在的大模型就是连接主义的产物，但同时因为模型参数足够大，从感知智能又突破到了认知智能，甚至未来会走向 AGI（通用人工智能）。
行为主义 (actionism)，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统，这一派主要搞机器人。比如机器人的操控，要求机器人不光要认知和感知，还要操作和行动。
综上来看，知识图谱是符号主义 的代表，大模型是连接主义的代表。当前大模型能否替代基于知识图谱构建的场景呢？从以下几个方面来分析：
| 类别 | 知识图谱 | 大模型 |
|---|---|---|
| 数据 | 处理节点、关系数据为主 | 处理文本型数据为主 |
| 模型 | 通过规则模型，精确计算得出答案 | 算法上，以文本相似度为主，是通过概率计算得到近似答案 |
| 场景 | 擅长TP场景 | 不擅长TP场景 |
| 数据库 | 图数据库 | 向量数据库 |
大模型作为预训练模型的典范，其设计初衷在于广泛吸收并处理基于知识图谱所精心构建的场景中的大量数据。然而，当前阶段的大模型在自我学习机制上尚显不足，这意味着当存量场景中的业务逻辑或规则发生变动时，这些模型无法即时适应，而是需要人工介入进行细致的微调或调整prompt，以确保其持续的有效性。
此外，大模型在处理问题时，主要依赖于先进的相似度计算技术，通过这种模式识别的方式，能够给出高度相关的概率性答案。尽管这种方法在许多场景下展现出强大的适用性，但它并不总能提供精确无误的答案，特别是在面对需要严格准确性的TP（特定处理或技术实现）场景时，大模型的表现往往显得力不从心。因此，在追求极致精确度的领域内，大模型仍需与其他技术或方法相结合，以弥补其在这一方面的局限性。
三、图数据库与向量数据库的区别
1.定义与特点
图数据库：以图结构存储数据，擅长表示复杂关系。
向量数据库：将数据组织成高维向量，擅长相似性搜索。
2.应用场景对比
(1)图数据库适合什么场景
图数据库比起传统的信息存储和组织模式，图数据库能够很清晰揭示复杂的模式，尤其在社交、物流、金融风控等领域效果显著。典型应用场景包括：
社交网络：高效处理数十亿关系查询，胜任低时延及多层好友关系查询，传统数据库难以匹敌。
推荐引擎：基于用户兴趣、社交圈及历史记录，为电商、短视频、新零售提供精准推荐。
网络&IT运维：简化庞大复杂的基础设备监控，智能管理设备状态及其关系。
金融风控：实时监测用户行为，识别敏感用户与欺诈风险，深入分析人物关系，有效用户分群与异常检测。
(2)向量数据库适合什么场景
向量数据库将数据嵌入向量空间，以向量相似度衡量数据相似性。其应用广泛：
相似度检索：支持多模态，赋能推荐、分类系统，广泛应用于电商推荐、公安图谱搜索、自动驾驶质检等。
语义检索：融合文本与向量搜索，实现高效召回与精准排序，提升企业搜索质量。
RAG技术：结合大模型，对检索结果进行高质量总结，应用于知识库、客服、问答系统，成为创新copilot等技术的基石。
(3)两者对比
图数据库擅长推理能力，但是本体模型建立要求高，需要大量业务人员。向量数据库人工介入较少，但是结果准确度就差一些，各有利弊。下面是两者的对比：
向量数据库+大模型 图数据库+知识图谱
性能 数据量大，性能更好 数据量大，性能受挑战
复杂问题 查询结果不一定完整 可以取得更可靠的内容
建模难度 适合处理非结构化数据，文本转换成高维向量 实体关系建模，构建知识图谱，建模工作难度和工作量很大
适合场景 智能推荐系统：找出相似的，不需要精确 决策支持系统，需要梳理特定关系，保证逻辑关系正确性
| 类别 | 向量数据库+大模型 | 图数据库+知识图谱 |
|---|---|---|
| 性能 | 数据量大，性能更好 | 数据量大，性能受挑战 |
| 复杂问题 | 查询结果不一定完整 | 可以取得更可靠的内容 |
| 建模难度 | 适合处理非结构化数据，文本转换成高维向量 | 实体关系建模，构建知识图谱，建模工作难度和工作量很大 |
| 适合场景 | 智能推荐系统：找出相似的，不需要精确 | 决策支持系统，需要梳理特定关系，保证逻辑关系正确性 |
3.选择策略
业务选型向量数据库或图数据库，需综合考量多维度因素。鉴于当前向量与图技术融合趋势，未来或将融合双方优势，共同应对更复杂挑战。
| 类别 | 向量数据库 | 图数据库 |
|---|---|---|
| 问题复杂度 | 非结构化，无复杂关系的选向量 | 大量相互关联知识实体 |
| 使用场景 | 简单相似度搜索，用向量数据库 | 基于实体关系的，复杂推理 |
| 数据量考量 | 扩展性高，数据量大 | 数据增长，关系复杂，维护难度会变高 |
| 团队能力 | 人力缺乏，选向量 | 事件建模，开发，算法技能 |
四、结论与展望
当前，知识图谱平台的核心应用聚焦于AP（分析处理）场景，然而，随着业务环境对性能与实时性要求的日益严苛，平台亟需融合TP（事务处理）与AP的双重能力，即实现HTAP（混合事务与分析处理）功能。这一转型尤为关键，它促使图查询与图计算在知识图谱内部实现深度整合，通过引入高性能图数据库作为技术底座，确保了查询与计算操作能够高效共享同一套底层数据架构，从而极大地提升了数据处理的灵活性与效率。
知识图谱与AI技术的融合应用，正随着大模型技术的蓬勃发展而不断深化。在大模型兴起之前，知识图谱与图神经网络的结合已展现出巨大潜力。当前，这一融合趋势进一步细化为两大方向：AI4Graph与Graph4AI。在AI4Graph领域，知识图谱与AI的交融聚焦于优化用户体验，Text2GQL技术的引入，依托大模型的力量自动生成GQL查询语句，极大地降低了图数据库与知识图谱平台的操作门槛，使得非技术人员也能轻松上手，实现无缝对接。此外，大模型在实体关系抽取上的卓越表现，不仅提升了效率，还拓宽了应用场景，如在审批流程中精准捕捉客户关键信息，结合知识图谱的多维度分析能力，为客户评价提供更为全面深入的洞察。
转向Graph4AI领域，知识图谱与AI的紧密结合正引领创新潮流。特别是在RAG（检索增强型生成）模型的热门背景下，Graph RAG作为一股新兴力量，旨在弥补传统RAG模型的局限性。Graph RAG巧妙地将知识图谱的语义丰富性与关联性融入RAG流程，首先利用向量相似度筛选出潜在相关内容，随后依据语义逻辑与关联关系进一步筛选，精准定位至图上的相关区块。这一预处理步骤有效减轻了后续大模型的处理负担，并显著提升了结果的准确性和相关性。此外，在实际应用中，大模型技术助力反电诈与反欺诈领域的案例挖掘，使客户经理在撰写报告时能迅速定位违规规则，并借助大模型将复杂案例转化为易于理解的文本描述，即Graph2Text技术的生动实践，展现了知识图谱在赋能AI应用中的无限可能。
在当今的市场格局中，各家厂商积极投身于向量与图技术的融合创新之路，这一趋势预示着未来两者极有可能携手并进，充分发挥各自的独特优势，通过深度融合来应对并解决日益复杂多样的挑战与问题。这种融合不仅代表了技术演进的新方向，更预示着数据处理与分析能力将迈向一个全新的高度，为各行各业带来前所未有的变革与机遇。