金融行业知识图谱的要素包括哪些
知识图谱是在现有金融机构的知识基础上，通过整合、关联、融合金融行业知识，构建的跨领域、跨专业的综合性知识图谱金融行业。本项目是国内一个基于企业知识图谱的银行业风控及反欺诈应用项目，旨在通过将大数据技术与机器学习技术结合，实现银行对客户风险行为的智能分析和预警，提升银行在贷前、贷中、贷后等关键环节的风险识别能力和预警能力，并实现银行信贷业务流程与风控决策的智能化。
金融机构的组织结构
金融机构的组织结构一般分为总行、分行、支行三个层级，各层级人员之间的业务沟通需要通过一级分行、二级分行进行，不同层级的人员负责不同的业务条线，之间需要进行联动配合，才能实现整体业务的高效运转。
金融机构的业务流程
金融机构的业务流程分为三个阶段：业务的决策、决策的执行和执行后的结果分析。
第一个阶段，金融机构需要对业务进行决策。这通常涉及确定业务目标、评估潜在的风险和收益，以及制定具体的业务计划。
第二个阶段，金融机构会根据决策执行具体的业务活动。这可能包括与客户签订合同、进行投资或贷款、交易结算等。
第三个阶段，是执行后的结果分析。金融机构需要对业务执行的结果进行评估和分析，以了解业务活动的实际效果。这包括对业务的收益、风险控制、市场反馈等因素进行综合评估，以及根据评估结果做出相应的调整和改进决策。
对于知识图谱金融行业来说，是指通过整合、关联、融合金融行业知识形成的跨领域、跨专业的综合性金融知识图谱。其核心要素包括企业基本信息、企业内部关系、企业外部关系三大类，其中企业基本信息主要包括：组织架构、人员信息、经营信息；企业外部关系主要包括：客户关系。
知识图谱金融行业在互联网产品及应用
知识图谱金融行业主要通过两个互联网产品进行实现：
- “e融”是中国基于企业知识图谱的在线信贷平台，致力于通过知识图谱金融行业构建技术，实现线上信用风险评估及反欺诈管理，并将风控模型运用于信贷审批全流程，助力金融机构提高风险识别和预警能力，提升信贷业务流程与风控决策的智能化。
- “智享融”是中国基于知识图谱金融行业的在线财富管理平台，通过将金融行业知识图谱技术与互联网金融产品相结合，实现智能风险管理与智能财富管理相结合，为用户提供全周期、多维度、智能化的资产配置服务，致力于解决“资产配置不透明、不科学、不稳定”等问题。
知识图谱金融行业金融风控模型
金融风控模型是利用大数据和人工智能技术对企业数据进行分析，建立相应的指标体系，利用机器学习等技术对知识图谱金融行业进行风险评估和预测。具体包含：
关系型数据库：传统的关系型数据库，如 Mysql、 MongoDB、 PostgreSQL等。
文本处理：对金融数据进行文本分析，提取金融数据中的有用信息。
机器学习模型：利用统计学习理论，建立数学模型，分析企业在各种风险因素下的风险状况。
可视化工具：可以将多个属性值可视化，直观的展示企业风险状况。
数据挖掘技术：通过分析企业的历史数据，找到隐藏在数据中的规律和趋势。
悦数图数据技术提供了灵活且有效的设计模式和关联查询，以实现对海量信息的图处理，进而形成大规模的知识库，为知识图谱金融行业应用提供有力支撑。同时，还可根据实际需求动态调整存储和处理能力，帮助用户快速发现新的洞察，并提高知识图谱的应用价值。
