中信证券的智能图谱，是基于先进的图数据库和知识图谱技术构建的企业级平台。以下是小编对中信证券智能图谱的详细解析：

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一、背景与目的

中信证券作为国内领先的证券公司，面临着全球范围内的同一客户识别、风险传导推理机制不完善、风控模型不健全等挑战。为了应对这些挑战，中信证券开发了全新的智能图谱平台，旨在提供准确、全面、系统的风险管理服务，实现全客户全资产视图、统一风险敞口、统一舆情分析等目标，以满足“同一客户同一业务”的认定管理等监管要求，并助力数智化风控转型。

二、技术架构与特点

1. 技术架构：

• 中信证券的智能图谱平台采用了独特的HTAP（Hybrid Transactional and Analytical Processing，混合事务/分析处理）图数据库架构，实现了统一图存储服务和多套计算引擎物理隔离，以满足不同资源需求。
• 该平台基于国产知识图谱的平台化技术，具备百亿级别的大规模分布式图计算能力，并引入了本地模式和分布式模式，根据查询的复杂度自动选择查询策略，以提高计算性能。

• 多模查询与存储：使用统一的计算引擎，将传统的SQL和Cypher相结合，实现了高效的关系型数据库和图数据库的融合。同时，引入了SCOPE全文检索工具，支持Hive、文本文件和图模型等多模态存储，使查询变得更简单高效。
• 多场景应用：扩展了应用场景，包括自助分析平台，使业务可以轻松进行图探索。并提供了丰富的可视化效果，支持多种布局，可根据属性大小调整图形的展示大小等功能。
• 高性能：作为原生的分布式图数据库，具备处理百亿级图计算的能力，并采用了自研的KV存储技术。在计算引擎侧，引入了本地模式和分布式模式，根据查询的复杂度自动选择查询策略，以提高计算性能。
• 高可用：通过多节点HA方式提供高可用性服务，支持版本切换，并借助Kubernetes实现了自动恢复和DAG计划，以保障系统稳定性和性能。

三、应用场景与成果

1. 企业关联图谱：

• 基于企业关联图谱构建了同一客户的集团画像，通过鲁汶社区发现算法挖掘集团簇，并沿关系向上寻找归属集团。同时，根据业务需求制定了独特的规则，如对于银行、保险或大型金融机构的处理方式等。
• 实现了境内外企业的对齐，具备了一定的国际化数据能力。融合了境外数据，构建了19种关系，包括约3亿个实体和4亿个关系。

• 对两家企业之间是否存在关联关系进行分析，这种关联关系可能是不确定长度的。通过关系过滤和属性规则的筛选，如持股比例范围在30%到5%之间的情况，来确定关联关系。

• 结合了舆情分析功能，业务人员可以在系统上查询某企业及其关联企业在一段时间内受某舆情事件影响的情况。同时，根据设定的规则触发邮件通知，并生成影响报告供领导查看。

• 通过分析中游、上游和下游企业情况，客户经理可以挖掘潜在客户。涵盖了28个行业、2万多家企业，涉及3700多家上市公司，为客户提供产业链服务。

• 与星环科技合作完成的课题项目，探讨从政策新闻到产业链传播再到影响个股的因素形成的投研解决方案。该方案在市场上具有创新性。

• 在反洗钱和稽核领域应用连通子图技术，以识别和分析潜在的风险点。

四、总结与展望

中信证券的智能图谱平台在风险管理、客户识别、关联关系分析等方面取得了显著成果。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，中信证券将继续优化和完善智能图谱平台的功能和性能，为金融机构提供更加强大和高效的风险管理和决策支持服务。同时，也有望将大模型技术与知识图谱平台相结合，进一步提升平台效率和处理数据的质量和水平。

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