通过融合企业和个人银行资金交易明细、通话、出行、住宿、工商、税务等信息构建初步的“资金账户-人-公司”关联知识图谱。同时从案件描述、笔录等非结构化文本中抽取人(受害人、嫌疑人、报案人)、事、物、组织、卡号、时间、地点等信息，链接并补充到原有的知识图谱中形成一个完整的证据链。辅助公安刑侦、经侦、银行进行案件线索侦查和挖掘同伙。比如银行和公安经侦监控资金账户，当有一段时间内有大量资金流动并集中到某个账户的时候很可能是非法集资，系统触发预警（图7）。

图7 公安情报分析

　　3.3 反欺诈情报分析

　　通过融合来自不同数据源的信息构成知识图谱，同时引入领域专家建立业务专家规则。我们通过数据不一致性检测，利用绘制出的知识图谱可以识别潜在的欺诈风险。比如借款人张xx和借款人吴x填写信息为同事，但是两个人填写的公司名却不一样, 以及同一个电话号码属于两个借款人，这些不一致性很可能有欺诈行为 （图8）。

图8 反欺诈情报分析

　　4 总结

　　知识图谱是知识工程的一个分支，以知识工程中语义网络作为理论基础，并且结合了机器学习，自然语言处理和知识表示和推理的最新成果，在大数据的推动下受到了业界和学术界的广泛关注。知识图谱对于解决大数据中文本分析和图像理解问题发挥重要作用。目前，知识图谱研究已经取得了很多成果，形成了一些开放的知识图谱。但是，知识图谱的发展还存在以下障碍。首先，虽然大数据时代已经产生了海量的数据，但是数据发布缺乏规范，而且数据质量不高，从这些数据中挖掘高质量的知识需要处理数据噪音问题。其次，垂直领域的知识图谱构建缺乏自然语言处理方面的资源，特别是词典的匮乏使得垂直领域知识图谱构建代价很大。最后，知识图谱构建缺乏开源的工具，目前很多研究工作都不具备实用性，而且很少有工具发布。通用的知识图谱构建平台还很难实现。