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而明略會基于知識圖譜技術，與金融機構共同建立了基于全棧數據的內部知識圖譜數據庫，幫助其解決內審部門業務痛點，彌補傳統審計調查工具的不足。并在數據治理過程中就把各類數據的相關關系梳理好，將過程前置。另外，明略還會提供相對成熟的多模態AI模型，幫助客戶進行風險因素的發現。

以挖掘票據中介團伙為例，AI金融風險稽核平臺會通過票據貼現資金回流模型，發現有票據資金回流的客戶。此后，平臺會對這些客戶進行關系拓展，比如同IP/MAC登錄和交易的多個客戶會被歸為一群客戶，若發現客戶存在大量背書轉讓和資金往來關系，平臺還會通過度中心法、緊密型算法等發現關系緊密的客戶群體，而僅保留有背書轉讓關系的客戶，即可被認定為疑似票據團伙。

項目對原有的傳統審計流程、系統和方法彌補了不足，幫助客戶成功挖掘多個票據中介團伙、問題授信客戶、資金掮客、員工違規等風控場景，針對復雜業務場景，平臺能夠提升10倍以上的工作效率。

   明略科技與某股份制商業銀行合作了多年，在這期間幫助他們審計部門落地了一套智能調查工具的產品。在構建圖譜關系的過程當中，明略科技了解到在行里面有一個都是單點解決特定業務專家特定點問題而去開發和執行的系統。一般的業務人員很難在這些海量的模型當中找到哪些模型對他有價值。明略科技在研究這些過往的模型過程當中發現，這些模型可以和圖譜的技術結合，把這些模型去轉化成在知識圖譜當中的風險的關系、風險的特征，因此明略科技把這些模型都做了圖譜化。

    圖譜化之后，明略科技會對這個關系做更多的拓展，把更多的其他的風險關系與其他的基礎屬性和特征都疊加到這一個圖譜之上，業務人員使用該工具時可以靈活地選擇和搭配在關系庫、特征庫里面，構建的關系。他可以通過一個靈活的配制利用該工具，來解決銀行比較頭疼的問題。

   對于銀行的審計部門來講，不僅要去抓違規的客戶，還要去抓涉事的員工。銀行在通過工具一步步的過程當中形成一種模式，把模式固化下來，自動地在圖譜當中做全圖搜索，通過機器學習的方式，把過程當中的一些參數、權重不斷地修正和調整。通過這種方法，一方面是使得這些過往的模型，現在的專家經驗都能夠得好很好地傳承，并且加速了業務人員提升相應的工作的效率。

     明略科技是一家以大數據和AI技術核心競爭力的創業的企業，提供人+科技組合型的產品，擁有方案到產品，到交付再到運營的整個服務過程的綜合實力。在金融科技發展的當下，明略科技將以數據、智能營銷等能力幫助企業優化風控系統，共同創新，共同成長。