¿Cuáles son los escenarios de aplicación de la base de datos de gráficos?
Escenarios de aplicación típicos de bases de datos de gráficos:
Gráfico de conocimiento:
En lo que respecta a las bases de datos de gráficos, los mapas de conocimiento son los gráficos más estrechamente relacionados y más utilizados. Bases de datos. Escenarios de aplicación. El gráfico de conocimiento procesa de manera inteligente cantidades masivas de información y forma una base de conocimiento a gran escala para respaldar aún más las aplicaciones comerciales.
La base de datos de gráficos en el gráfico de conocimiento tiene dos ventajas técnicas: almacenamiento: la base de datos de gráficos proporciona patrones de diseño flexibles: la base de datos de gráficos proporciona consultas asociadas eficientes.
Como aplicación subyacente de la base de datos de gráficos, el gráfico de conocimiento puede proporcionar servicios para muchas industrias, como sistemas de toma de decisiones, sistemas de recomendación, sistemas inteligentes de preguntas y respuestas, etc. en los campos del comercio electrónico. finanzas, derecho, atención médica, hogares inteligentes, etc.
Mapa de conocimiento sobre cumplimiento de riesgos: el riesgo es el elemento vital de las finanzas y la columna vertebral de la tecnología regulatoria nacional. El gráfico de conocimiento de la supervisión financiera y el cumplimiento de riesgos fue la primera dirección en la que Xinghuan Technology invirtió en investigación y desarrollo de tecnología y construcción. Frente a redes de gráficos de escala ultragrande, Starring Technology tomó la iniciativa en el lanzamiento de pantallas gráficas que admiten 3D espacial, lo que evita las deficiencias de las pantallas de gráficos bidimensionales que no pueden reflejar claramente gráficos con más de 10.000 nodos. Al mismo tiempo, en combinación con el diagrama de la red contra el lavado de dinero, los atributos de ubicación geográfica de los nodos en el diagrama de atributos se utilizan para construir una red transfronteriza positiva de fondos sospechosos, aclarando las transacciones transfronterizas sospechosas de un vistazo.
Mapa de conocimiento de marketing de precisión: puede haber decenas de millones de usuarios del lado B o del lado C de grandes instituciones financieras. ¿Cómo lograr un marketing preciso para diferentes usuarios? En términos de gráficos de conocimiento de marketing, Xinghuan Technology desarrolló tecnología de gráficos de conocimiento público para bancos, logrando la acumulación de conocimiento comercial del lado del marketing, aprovechando al máximo el valor del gráfico y ayudando a los bancos a implementar aplicaciones como la extensión de crédito precisa para pequeñas y medianas empresas. microempresas durante la epidemia.
Gráfico de Apoyo a la Investigación de Inversiones: En los mercados financieros y de capitales, el negocio financiero más importante es la inversión. El uso de gráficos de conocimiento para describir los resultados de la investigación humana, expresar y construir gráficos de conocimiento es también la hoja de ruta de desarrollo para que muchas compañías de valores y compañías de fondos exploren los efectos de los ingresos de las inversiones potenciados por la tecnología financiera. En términos de gráficos de conocimiento de investigación de inversiones, Xinghuan Technology integra profundamente la tecnología de gráficos de conocimiento NLP + a través de capacidades de pila completa y utiliza tecnologías líderes de gráficos de conocimiento, como el aprendizaje de representación del conocimiento, para realizar gráficos de conocimiento de investigación de inversiones inteligentes y permitir aplicaciones de escenarios de investigación de inversiones.
Sector financiero
En el campo financiero, las bases de datos gráficas pueden utilizar información de correlación cruzada multidimensional para describir el comportamiento de las transacciones en profundidad y pueden identificar eficazmente redes de fraude ocultas a gran escala. . En combinación con el aprendizaje automático, el análisis de conglomerados, la propagación de riesgos y otros algoritmos relacionados, las puntuaciones de riesgo de los usuarios se pueden calcular en tiempo real y los comportamientos riesgosos se pueden identificar de antemano, lo que puede ayudar eficazmente a las instituciones financieras a mejorar la eficiencia y reducir los riesgos.
Antifraude: extracción del gráfico de N capas de exposición al riesgo mediante la asociación de información clave de la entidad, como cuentas, transacciones, números de teléfono, direcciones IP, ubicaciones geográficas, etc. , para ayudar a identificar presuntos defraudadores y lograr fines de prevención.
Círculo de garantía de crédito antifraude: las pequeñas y medianas empresas se garantizan entre sí a través de empresas afiliadas, clientes ascendentes y descendentes y partes relacionadas, formando una "red de garantía" compleja. La exploración de los círculos de garantía de crédito es de gran importancia para la identificación y prevención de riesgos de préstamos corporativos.
Penetración de capital: suele ser una red compleja compuesta por ejecutivos, empresas y empresas afiliadas, que utiliza el capital como vínculo, penetra hacia arriba hasta el controlador real final de la empresa objetivo y penetra hacia abajo a todos los niveles de la empresa Las empresas con inversiones de capital y sus accionistas.
Más escenarios de aplicación de bases de datos gráficas
¿Sector financiero? : Préstamos falsos, mapa de conocimiento de bancos minoristas, mapa de conocimiento de empresas bancarias, análisis de flujo de capital, mapa de asociaciones empresariales, mapa de transferencia de eventos, mapa de conocimientos de crédito personal contra el fraude y el lavado de dinero, etc.
Ámbitos gubernamentales y empresariales: Internet de las cosas, ciudades inteligentes, planificación vial, transporte inteligente, análisis de trayectorias, prevención y control de epidemias, retratos de relaciones de distribución, etc.
Ámbito de las telecomunicaciones: análisis empresarial en profundidad, antiacoso, antifraude en telecomunicaciones, análisis empresarial de operadores, etc.
¿Venta al por menor? : Recomendación inteligente, marketing de precisión, gestión de la cadena de suministro, recomendación de productos, análisis de trayectoria de navegación, etc.
¿Área social? : Descubrimiento de la comunidad, recomendación de amigos, recomendación de usuarios interesados, seguimiento de la opinión pública, etc.
¿Ámbito industrial? :Análisis de redes eléctricas, gestión de la cadena de suministro, gestión de equipos, análisis logístico, etc.
¿En el ámbito médico? : Diagnóstico inteligente, registros médicos electrónicos, análisis de seguros médicos, etc., etc.