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图数据库精细挖掘**风险基于图的反**系统整合多源异构数据，利用散落于各个系统孤岛中的客户、行为等数据，构建360°全局客户画像，并基于数据的业务语义直观表达高维、复杂的关系网络，实现技术、数据与场景三大关键要素的协同，为**判别提供精细、可解释、可追溯的风险判定依据，提高线上实时**甄别的效率。图应用价值提高审批速度降低人工审查成本预防高额**损失业务。挑战缺少客户完整视图数据碎片化分散在不同的系统中，跨系统分析耗时耗力，风控成本高、代价大。基于个体的规则难以发现团伙性**评分规则缺少关联分析，难以发现系统性、团伙性案件。数据缺少业务语义难以理解具体场景传统数据建模缺失数据语义，难以还原**场景，实现技术与业务场景对接。
知识图谱（KnowledgeGraph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的**结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。简单说来，知识图谱就是通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，而这个知识结构，恰好就是人工智能AI的基石。当前AI领域热门的计算机图像、语音识别甚至是NLP，其实都是AI的感知能力，真正AI的认知能力，就要靠知识图谱。客流统计分析可以洞察顾客购物习惯，掌握门店实时动态，帮助优化店铺运营，提升零售门店经营效益。
传统智能客服产品的AI应用，都可以借助大语言模型进行深一步改造，传统智能质检已经是非常成熟的解决方案，但需要通过复杂固定规则的设置，大量语音的训练和人工调试来进行使用。如果通过大语言模型能力，投入预训练和一定的业务规则定义，可以实现无需复杂设定，更智能的质检结果输出。如：我们向模型内投入一定数量的质量录音、文本，然后告知大语言模型都有哪些加分因子、让他自动判别生产数据的质检情况，然后不断通过手工质检的对齐调优，让模型持续不断学习和改进。人工智能可以使机器具备感知、学习、推理和决策的能力。南京人工智能人脸识别系统
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