今天分享的是大模型专题深度研究报告：《大模型专题：2024大模型增强下的图智能在金融场景的应用》
（报告出品方：极客传媒）
报告共计：20页
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本文深入探讨了图智能技术在金融领域的应用，分析了当前图智能技术面临的挑战，并提出了一种结合大模型技术的解决方案来应对这些挑战。文章详细介绍了图智能技术的概念、发展趋势、典型应用以及面临的挑战，并通过案例分享展示了图智能技术在金融风控、营销和知识库等方面的应用实践。
图智能技术概述：
图的定义和构成：介绍了图的基本概念，包括点（实体）和边（关系），以及图数据库、图计算引擎、图可视化和图分析等技术。发展现状与趋势：阐述了图智能技术的发展趋势，预计到2025年，图技术将用于80%的数据和分析创新。图智能技术在金融领域的典型应用：
业务系统中的应用：分析了图智能技术在业务系统中的前端用户交互、非结构化数据处理等方面的应用。在反洗钱风控中的应用：探讨了图智能技术在构建反洗钱图谱、分析建模发掘可疑个体等方面的应用。在反诈骗中的应用：描述了图智能技术在识别资金环路、回流检测、欺诈交易发现等方面的应用。在智能风控中的应用：讨论了图智能技术在贷款流向异常分析、还款异常分析等方面的应用。在智能营销中的应用：说明了图智能技术在挖掘私人银行潜在高净值客户、分析客户生态圈等方面的应用。图智能技术当前遇到的挑战：
图谱构建成本高：分析了图谱构建成本高的原因，包括数据获取、知识抽取、存储和计算的复杂性。理解业务需求并选择模式：讨论了如何根据业务需求选择合适的图谱构建模式。结果呈现的友好性：探讨了如何将图数据结果以更加直观和友好的方式呈现。如何结合大模型技术和图智能技术应对挑战：
自动建图：介绍了一种结合大模型技术的自动建图方法，包括自动补全元数据和基于元数据自动构图。半自动建图：提出了一种半自动建图方法，通过大模型辅助实体关系和关系的抽取，然后进行人工校验并入图。大模型智能元数据补齐：描述了大模型如何在领域知识的指导下进行元数据的智能补齐。案例分享：
图智能结合大模型在营销场景下的应用：通过一个案例展示了图智能结合大模型在分析非结构化和半结构化数据中的潜力。图智能结合大模型在金融风控下的应用：通过另一个案例说明了图智能结合大模型如何在风控中应用，包括实体关联分析和资金交易网络分析。图智能结合大模型在金融知识库下的应用：介绍了图智能结合大模型在构建金融知识库中的应用，以及如何利用知识库进行风险分析和客户服务。总的来说，图智能技术在金融领域具有广泛的应用前景，但也面临着不少挑战。通过结合大模型技术，可以有效提升图智能技术在金融领域的应用效果，特别是在自动建图、元数据补齐和结果呈现等方面。
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