大模型遇上图数据库：智能金融风控新范式

技术融合：构建深度关系认知能力

在金融风控领域，一场由大模型与图数据库共同驱动的技术变革正在悄然发生。传统风控模型主要依赖客户主动提供的信息和行内数据，难以全面把握整体风险状况，而大模型与图数据库的融合正重塑着这一格局。图数据库以其天然的关系存储和强大的关联计算能力，能够有效发现复杂的关系和网络；大模型则凭借其深度的自然语言理解和生成能力，为风险决策提供智能支撑。

这种融合不仅解决了传统风控的痛点，更开辟了智能风控的新路径。在金融业务中，一个实际控制人可能掌控多家企业，如果一家企业出现问题，相关联企业也会存在风险。图数据库能够通过股权穿透、实控人分析自动识别这类连锁风险，而大模型可以理解自然语言查询，自动生成连贯的分析报告和营销建议，极大提高了工作效率。

应用场景：从风险可视化到智能决策

在实际应用中，大模型与图数据库的结合展现出多方面价值。在反欺诈领域，蚂蚁集团将人工智能与图计算技术结合，形成两个维度的反洗钱能力：一方面进行异构多图建模，将反洗钱工作中涉及的各种实体（个人、企业、资金等）及其相互关系以图结构刻画；另一方面实施多风险域的联合建模，将盗、赌、诈等各类风险信号进行整合与打通。

在产业链金融场景，网商银行的大雁系统首次将大模型能力应用于产业链金融。大模型通过读取海量的商品信息、企业关系信息后形成产业链图谱，让全产业链上下游的小微企业“显形”。同时，通过信息解析能力，对小微企业的经营情况进行秒级评价。目前，网商银行已通过大模型搭建了包括汽车、医疗、建筑等在内的9条产业方向的产业链图谱，识别超2100万个产业链上下游的小微企业，信用画像效率提升了10倍。

在营销与风险评估方面，龙盈智达与Fabarta联合推出的解决方案基于图智能和AIGC技术，帮助银行精准识别潜在客户及其风险。通过整合多源数据，构建图数据库和关系网络，利用图算法和图嵌入技术进行链路分析、风险探查，并结合大语言模型的能力实现高度智能化的客户挖掘和风险评估。

挑战与突破：可解释性与精准推理的平衡

然而，大模型在金融领域的应用并非一帆风顺。金融行业对结果的可靠性和准确性要求极高，而大模型存在的幻觉问题和知识过时问题成为主要障碍。同时，金融大模型的“黑箱”问题也尤为突出——复杂的模型结构以及海量的参数，使得模型的决策过程不透明，难以解释。

面对这些挑战，技术公司提出了多种解决方案。Fabarta推出了“一体两翼”的产品矩阵，以Data-Centric AI为核心理念构建多模态智能引擎，支持图、向量、表格等多种数据模态的融合与处理，将传统数据库的“存储&计算”架构演进为“记忆&推理”架构，为AI智能应用提供私有记忆和可解释的精确推理。

针对幻觉问题，可以通过外挂知识库方式限定回答范围，或将确定的知识构建图谱，利用图谱结合大模型进行问题回答，通过确定性知识减少大模型回答的幻觉问题。在可解释性方面，一方面进行知识溯源，使用户可直观看到回答来源；同时将大模型思考过程展示给用户，做到过程可解释。

未来展望：悦数图数据库的赋能价值

随着大模型与图数据库技术的不断成熟，金融风控正从“事后拦截”向“事前预判+实时收敛”转变。同盾科技提出，未来的反诈攻防战将迈入“以技术对抗技术、以AI对抗AI”的新阶段，推动金融风险决策从被动拦截迈向主动预判。

在这一趋势下，悦数图数据库作为国内领先的分布式图数据库产品，正为金融行业提供重要的基础设施支持。悦数图数据库具备的高效图查询、多模态数据融合和实时关系分析能力，使其成为金融知识图谱构建的理想选择。结合大模型的认知推理能力，悦数图数据库可以帮助金融机构构建更加智能、精准和可视化的风控体系，实现从数据关联到智能决策的闭环。

未来，随着技术的不断演进，大模型与图数据库的融合将在信贷评估、风险管理、量化投资、客户服务等更多金融场景中发挥重要作用。悦数图数据库将继续优化其分布式架构和实时计算能力，为金融机构提供更加高效、可靠的关系数据管理平台，助力金融行业在智能风控道路上走得更稳更远。

这一技术融合不仅代表着金融科技的创新方向，更预示着风险管理范式从单点防控向全局智能决策的根本性转变。在大模型与图数据库的双轮驱动下，金融风控正步入一个更加精准、高效、智能的新时代。