海致星图产品方案

海致星图产品方案演讲人：日期:CONTENTS目录01公司背景与概述02核心产品体系03产品核心功能04应用场景与解决方案05技术优势与性能06案例研究与价值实现01公司背景与概述海致科技集团简介海致科技集团成立于2013年，总部位于北京，是国内领先的大数据与人工智能技术企业，专注于知识图谱、图计算、智能决策等领域的研发与应用，已发展成为覆盖金融、政务、能源等多行业的科技服务提供商。成立与发展历程集团业务涵盖知识图谱平台、图数据库、智能风控、精准营销等多个领域，服务客户包括银行、证券、保险、政府机构等，市场覆盖全国并逐步拓展至海外市场。业务范围与市场覆盖公司汇聚了来自清华大学、北京大学等顶尖高校的科研人才，以及来自谷歌、微软等国际科技企业的技术专家，拥有强大的自主研发能力和技术创新能力。团队与技术实力核心使命与愿景海致科技集团以“用知识图谱赋能行业智能”为核心使命，致力于通过知识图谱技术推动各行业的数字化转型与智能化升级，打造全球领先的知识图谱技术与应用生态。核心使命与技术基础核心技术体系公司基于自主研发的分布式图计算引擎、知识图谱构建平台和智能分析工具，构建了完整的知识图谱技术栈，支持大规模数据的实时处理与智能分析。行业解决方案依托核心技术，海致为金融、政务、能源等行业提供定制化的知识图谱解决方案，帮助客户实现数据驱动决策、风险防控、业务优化等目标。认证背景与意义公司每年将超过20%的营收投入研发，累计申请专利和软件著作权数百项，多项技术成果获得省部级科技进步奖，并在国际顶级学术会议和期刊上发表多篇论文。研发投入与成果政策支持与行业影响作为高新技术企业，海致享受税收减免、科研补贴等政策支持，同时通过技术输出和行业合作，推动知识图谱技术在国内的普及与应用，引领行业发展方向。海致科技集团于2016年获得国家级高新技术企业认证，标志着公司在技术创新、研发投入、成果转化等方面达到国家认可的标准，具备较强的科技实力和市场竞争力。国家级高新技术企业认证02核心产品体系Atlas知识图谱平台支持结构化与非结构化数据的深度融合，通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术实现实体识别、关系抽取，构建高精度知识网络。多源数据融合采用实时计算框架，确保知识图谱随数据源变化动态更新，支持增量式学习和版本回溯，满足金融、医疗等行业对时效性的严苛需求。提供金融风控、医疗科研、公安情报等垂直领域预置本体模型，降低企业知识图谱构建门槛，缩短项目实施周期。动态图谱更新内置基于规则和概率图模型的推理算法，可自动发现隐藏关联（如反欺诈中的异常交易链路），并提供可视化路径分析工具。智能推理引擎01020403行业解决方案AtlasGraph图数据库分布式架构设计采用原生图存储引擎，支持千亿级节点和边的分布式存储与并行计算，通过一致性哈希实现数据动态分片，保障集群线性扩展能力。01高性能查询优化独创的GQL优化器支持多跳查询下推，路径查询性能较传统方案提升10倍以上，同时提供混合事务分析处理（HTAP）能力。企业级安全特性支持细粒度权限控制（基于属性的访问控制ABAC）、数据加密传输（TLS1.3）及审计日志追踪，满足等保2.0三级要求。多模态数据支持兼容RDF和属性图模型，内置地理空间索引、全文检索插件，实现图数据与时空数据的联合分析。020304提供从数据采集（支持IoT设备接入）、清洗（基于AI的异常值检测）、建模（拖拽式特征工程）到质量监控的闭环管理能力。01040302海致BDP大数据分析平台全链路数据治理集成300+行业算法模板（如零售业的RFM模型），支持Python/R脚本嵌入，通过可视化工作流实现复杂分析任务的零编码配置。低代码分析环境采用Flink流计算框架实现毫秒级指标计算，结合规则引擎与机器学习模型（如实时反欺诈评分），支持业务系统通过API即时调用分析结果。实时决策引擎提供交互式仪表盘、热力图、关系网络等20+高级图表组件，支持AR/VR场景下的三维数据呈现，满足不同层级用户的洞察需求。多维度可视化03产品核心功能多维度数据映射支持结构化与非结构化数据的动态映射，通过节点、边、属性等多维度可视化元素呈现复杂关系网络，实现业务场景的直观表达。自定义布局引擎提供力导向、环形、树状等布局算法，支持用户根据业务需求调整节点分布、连线曲率及聚类效果，优化可视化交互体验。动态数据加载支持增量数据实时渲染与大规模图谱的分块加载，确保万级节点场景下的流畅操作与低延迟响应。跨平台兼容性适配Web、移动端及桌面应用，集成SVG/Canvas/WebGL渲染技术，保障不同终端的高清展示与交互一致性。图谱可视化设计与构建实时图查询与场景探索高性能图数据库引擎基于分布式架构实现毫秒级多跳查询，支持Gremlin/Cypher等图查询语言，满足路径分析、社群发现等实时场景需求。交互式探索工具提供拖拽式关系展开、条件筛选、时序回溯等功能，辅助用户快速定位关键节点与隐藏关联，例如金融反欺诈中的资金链路追踪。场景化模板库预置风控、营销、供应链等行业的查询模板，支持一键生成子图或统计报表，降低业务人员的图技术使用门槛。混合计算能力结合图计算与OLAP技术，实现“图+表”联合分析，例如在客户360画像中同步展示关系网络与属性聚合结果。知识挖掘与推理模型1234语义增强技术集成NLP实体识别与本体推理，自动抽取文本中的隐含关系（如股权控制、事件因果），扩充图谱的知识覆盖面与准确性。支持用户自定义推理逻辑（如IF-THEN规则），实时触发风险预警或推荐决策，例如识别关联担保中的隐性风险传导链条。动态规则引擎机器学习集成提供图嵌入（GraphEmbedding）、社区检测等算法，挖掘潜在模式（如黑产团伙的聚集特征），输出可解释的AI推理结果。增量学习框架支持图谱的持续自优化，通过反馈闭环自动修正实体关联权重，适应业务规则变化与新知识发现需求。04应用场景与解决方案金融风控与反洗钱模型智能风险识别通过多维数据融合与机器学习算法，实时监测异常交易行为，精准识别欺诈、套现、洗钱等风险模式，降低金融机构业务损失。构建客户风险画像，结合历史行为、社交网络、资金流向等特征，动态调整信用评分，提升风控决策的时效性与准确性。利用自然语言处理技术解析监管政策，自动生成反洗钱报告，减少人工干预，确保金融机构符合国际反洗钱标准（如FATF、巴塞尔协议）。动态评分体系合规自动化能源管理与智能制造设备预测性维护基于物联网传感器数据与AI模型，分析设备运行状态，提前预警故障风险，优化维护周期，降低非计划停机造成的产能损失。供应链协同优化整合上下游供应商数据，模拟原材料价格波动、物流延迟等场景，动态调整生产计划与库存策略，提升供应链韧性。通过大数据分析生产线的能源消耗模式，识别高耗能环节，提出工艺改进建议，助力企业实现碳中和目标。能效优化方案医疗健康与公共服务疾病早期筛查应用深度学习技术分析医学影像（如CT、MRI），辅助医生识别肿瘤、心血管病变等早期征兆，提高诊断效率与准确率。01个性化健康管理结合基因组数据、穿戴设备监测指标，为患者定制饮食、运动及用药方案，推动精准医疗落地。02公共资源调度基于人口密度、交通流量等城市数据，优化急救站点布局与救护车派遣路径，缩短应急响应时间，提升公共卫生事件处置能力。0305技术优势与性能高性能图计算引擎采用分布式并行计算框架，支持大规模图数据的高效遍历与实时计算，显著提升复杂关联查询性能。内置自适应图分区与负载均衡机制，根据数据特征自动调整计算路径，降低冗余计算资源消耗。通过内存计算与缓存预加载技术，实现毫秒级图关系检索，满足金融风控、社交网络分析等实时场景需求。并行计算架构动态优化算法低延迟响应分布式存储与并发响应弹性扩展存储基于分布式文件系统设计，支持PB级图数据横向扩展，节点与边属性可动态增删而不影响整体性能。高并发处理能力采用多级索引与异步I/O技术，单集群可支撑万级并发请求，确保业务高峰期的稳定响应。数据一致性保障通过RAFT协议实现多副本同步，兼顾读写效率与容灾能力，故障切换时数据丢失率低于0.001%。多模态数据融合支持结构化数据与非结构化图数据的统一建模，实现知识图谱与业务数据的深度关联挖掘。动态关系推理集成图神经网络（GNN）框架，自动识别隐藏关联模式，应用于反欺诈、推荐系统等智能化场景。可视化分析工具提供拖拽式交互界面与自定义查询语言，用户可快速构建子图并生成动态关系路径分析报告。图模融合与智能分析06案例研究与价值实现反洗钱智能风控实践多维度交易监测通过机器学习算法分析交易频率、金额、对手方关系等特征，识别异常资金流动模式，覆盖传统规则引擎的盲区。动态风险评估模型整合客户职业、地域、历史行为等数据构建实时评分卡，对高风险客户实施强化尽职调查和分级管控措施。跨机构情报共享利用知识图谱技术关联不同金融机构的可疑交易报告，穿透多层复杂交易网络揭示洗钱团伙的拓扑结构。自动化合规报告内置监管要求的标准化数据输出模块，一键生成符合FATF标准的可疑交易分析报告，降低人工操作误差。采用时序数据库和流式计算技术，实时还原资金从入金到流转的全路径，支持任意时间粒度的交易回溯分析。资金链路可视化应用聚类算法识别具有相似交易特征的客户群体，发现潜在的传销、赌博等非法资金池运作规律。群体行为模式挖掘01020304聚合账户开立信息、设备指纹、生物特征等数据源，构建包含500+标签体系的动态客户画像。360°客户视图集成基于历史误报率与漏报率的平衡分析，自动调整监测参数阈值，实现风险识别精准度的持续迭代提升。智能预警阈值优化用户画像与资金监测产业链优化与决策支持基于强化学习构建的