银行行业知识图谱

通过整合银行行内结构化数据、互联网采集数据与工商、涉诉、招投标等外部数据,并对内部非结构化数据进行处理,帮助银行快速形成知识图谱。应用于金融信贷风险控制、关联风险识别、反欺诈、精准营销、客户价值挖掘等领域

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关联企业识别风控

通过建立基于企业、自然人、业务等为主体,关联关系为边界的知识图谱,通过图谱分析实现实际控制人分析、集团客户识别、黑名单传染分析、一致行动人挖掘、统一授信分析、反欺诈等场景。帮助银行避免集团客户多头授信、过度授信、循环担保、欺诈申请等情况,降低不良贷款率,满足金融信贷风控需求

1.股权投资关系 2.实际控制人关系 3.交易关系 4.担保关系 5.上下游关系 6.诉讼关系 7.疑似关系 8.事件关系 9.集团关系

风险舆情监控

在构建企业关系路径、集团个体识别后,对特定企业及其关联企业进行舆情监控。对经营情况、公司动态、潜在风险等进行评估,对收购重组、破产暂停、偷税漏税、安全事故、重大事件等进行监控,已达到贷后预警的目的。帮助银行完善贷前贷中授信、贷后风险控制流程,减少损失

客户获取与运营

精准营销 -- 帮助银行建立客户画像,并从存量及新增企业数据库中,匹配挖掘目标客户,定制化推送触达潜客,帮助银行解决拓客渠道少、转化率低的拓客难问题
客户挖掘 -- 整合银行内外大小数据,识别特定客户的实力与偏好,进行客户价值挖掘;基于关联关系的客户链挖掘与基于实时舆情的客户流失预警

  • 全面的企业数据
  • 可靠的应用数据
  • 多维的风险数据
  • 可视的关联关系
  • 多维的视图展示
  • 多元的平台应用
  • 精准的查找方式
  • 便捷的检索方式
  • 专业的解决方案
  • 数据清洗

    数据采集、预处理;知识结构化与数据融合

  • 图谱构建

    实体构建、实体属性挖掘、实体关系识别与链接、知识推理

  • 场景应用

    多种展现形式、智能信息挖掘模块、关系挖掘