1. 北京银行、北京银行：北京银行智能银行实践和应用

北京银行以智能银行夯实数字化转型基础，在智能化获客、智能化活客、智能化服务、智能化风控等多业务领域广泛应用计算机听觉（CA）、计算机视觉（CV）、自然语言识别（NLP）、知识图谱（KG）、机器学习（ML）以及数据挖掘等AI能力。

在客户服务方面，以数字化旅程重塑用户线上体验，打造全新APP7.0，实现极致“双客体验”；在远程银行方面，实现呼入服务智能化达到行业优秀水平；在客户运营方面，以“智策”零售数字化运营体系进行自动化触客，累计上线策略1000余条；在风险防控方面，建立“护盾”智能交易反欺诈平台，构建线上交易风险实时识别、确认和处置的管理闭环，有效保障了客户线上资金交易安全。

2. 长春城投、神旗数码：长春伊通河智慧水务综合管理平台项目

神旗数码在长春伊通河智慧水务的建设过程中，除了应用统计分析、大数据挖掘、水务模型模拟等常规工具外，创新性应用了“知识图谱”新工具。基于神州控股城市知识图谱平台，将排水网络数据，包括排水管线、检查井、泵站、闸门、调蓄池、污水处理厂、溢流口等地理信息数据进行了图谱化，使其转化为具有复杂关系的网络，从而实现对排水网络运行状态的风险分析，包含管网溢流、城市积水、检查井影响范围分析和河道污染溯源等若干场景。

在使用知识图谱技术基础上，将更多的多源异构数据进行图谱化，使其连接成一张无所不包的大网，基于这张网开展更多的关于运行、监测、预警、模拟和管理的知识图谱场景应用；使伊通河智慧水务的成果更加符合城市综合管理的需要，提高行政主管部门业务管理水平；实现长春市水系统的全过程监管、排水突发事件及时响应和科学化调度，主管部门的管理提升和办公协同，让政府与公众的信息共享互动更加便捷。

3. 中信证券、星环科技：企业图谱管理系统

中信证券于2021年启动国产图数据库项目。项目开展之前，中信证券已基于主流的Neo4j开源产品构建了企业图谱及相关应用，但随着应用的广泛深入，Neo4j开源产品局限性越发明显，比如只能部署成单实例，不能做集群；社区开源版本最多用到4个内核，计算能力有限；没有统一资源管理和权限管理等。

中信证券基于星环科技分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台Sophon KG知识图谱重构了企业图谱及相关应用，打造了全新的企业图谱管理系统。Sophon KG具有图谱发布、图谱查询，以及图谱分享等基本功能，同时还能方便地支持各类业务应用，提供丰富的交互分析功能。开发了图计算服务，以及关联企业数据查询等多种应用服务，并发布了对应的API接口，供应用方进行调用。基于应用安全考虑，采用post方式提供接口，并赋予每个业务部门一个访问ID。通过企业图谱管理系统，中信证券实现了一站式运维管理、调度管理和权限管理，在部分应用效果中相比neo4j社区版性能有了较大提升，并在业务易用性方面也有了长足进步。

4. 中金公司、悦数图数据库：知识图谱中台

中金公司的业务遍布全球市场，包括投资银行、私人财富管理、资产管理等，业务内部数据庞杂且多源异构。不同部门需要共享和分析这些数据，以便更好地支持业务决策和创新。由于数据规模大、存储位置分散和多样化的原因给了公司带来了业务痛点，希望构建统一的知识图谱平台以满足各部门的需求。

中金公司选择了悦数图数据库来构建知识图谱中台。悦数图数据库采用原生分布式图引擎，提供了低延迟读写和高效深度图遍历的能力，适用于多源数据的整合。Shared-nothing和存算分离的设计则赋予了公司弹性扩展的能力，使得各业务部门的图谱构建需求得以快速满足。知识图谱中台强化了中金公司数据的可视化运维和数据探索能力，解决了数据分散和业务数据管理需求的问题，顺利实现更高效的数据管理和决策支持。

5. 某股份制商业银行、知因智慧：优化智能化大数据平台

该行在向企业客户需求为中心的转型过程中，从管理层到一线营业人员，对于挖掘细分应用场景的价值、升级改造传统营销和风控模式极为迫切。在具体诉求上，希望识别存量客户所属隐形集团以及错综复杂的关系，及时获取集团或者企业的动态变化情况，从事件和关系的视角挖掘营销商机，助力智能营销，识别风险事件在客群内部交叉传递和叠加放大带来的隐性风险。

知因智慧在该行客户营销与风险管理现有基础的体系和流程上，整合完善内外部数据，为其引入知识图谱、NLP技术，升级优化大数据营销与风险控制能力，让智能化大数据平台在行内获得更广泛更深入的应用。基于知识图谱和NLP技术搭建“三库五模型”，构建企业间关联关系网络，识别利益关联的集团客户，实现风险事件及受影响实体的综合风险预警，自动生成智能化的谱系视角和风险量化报告，应用于企业准入评价和风险监测环节。

（文/苫名）

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