导读 在金融行业的营销活动中，如何获取潜在客户以及判定企业风险是银行重点关注的方向。本方案基于 ArcGraph 图数据库和图智能分析技术，帮助企业筛选潜在客户，通过股权穿透、实控人分析自动识别风险。通过大模型企业知识中台，用户可以利用自然语言对话的方式查询企业信息、自动生成风险报告和营销建议。
解决方案简介
本方案主要面向小微企业或个体户融资场景，运用图智能和 AIGC 等技术构建金融企业营销业务系统，根据中小企业的企业基本信息等多维度数据构建精准银行客户风险画像，提升客户模型精度，精准识别潜在客户及其风险，全面提升营销能力，为资质优良的中小企业提供更加精准有效的贷款融资服务。
打造金融客户营销业务系统，可以辅助判断银行客户还款能力和还款意愿，降低银行风险审查时间和人工成本，为银行客户信贷融资审批提供更加便捷高效的金融服务。利用大模型技术，用户可以通过自然语言可以查询企业风险状况，针对潜在客户及其风险，大模型可以生成相关报告，并且给出营销建议。
图1 基于图智能和AIGC技术的金融营销解决方案
解决方案应用场景
在开展日常普惠信贷业务时，银行等金融企业需深入了解潜在客户群体，以便及时优化营销策略，开展营销活动。此外，银行还必须对客户进行风险评估，以便识别潜在的企业风险。为了更精准地理解风险特征并作出明智决策，银行需要利用可视化工具。同时，银行还需要提高自动化和智能化水平，以便减少在决策和风险管理过程中人工干预。
在实际营销活动中，银行主要面临以下挑战：首先，很难获取到各类客户的信息，并且面对海量的信息，如何从关系中提取潜在客户是最大的挑战。其次，针对已经分析出的企业客户，如何对其进行风险分析，例如一个实际控制人可能掌控多家企业，如果一家企业出现问题，那相关联企业也会存在风险。那么，这家企业可能就不是好的潜在客户；最后，银行在技术上需要不断创新，尤其是结合图智能技术和大语言模型模型 AIGC技术。通过图算法和图数据库的应用能够有效地发现复杂的关系和网络，可用于检测欺诈、风险区域等问题。而大模型可以理解文本，从分析结果中生成连贯的描述和报告。
解决方案亮点
图智能技术
图智能技术是该项目的核心技术之一，用于构建数据的关系图，并且利用图分析技术进行链路分析，给出相关关系推荐和风险探查。包括以下关键技术：
图数据库：ArcGraph 用于存储和管理大规模数据的图数据，支持高效的图查询；
图算法：用于发现网络中的关键特征和模式，如企业实控人、集团关系、交易环路、节点重要性等。
图嵌入：将图数据映射到低维向量空间，以进行机器学习和模型训练。
大语言模型AIGC技术
利用大语言模型理解用户问题，转换为各种查询语句，可以查询各个企业的风险。例如，用户可以说“帮我查询企业 A 的实际控制人是谁，他有哪些关联企业”。大语言模型可以理解查询语言，并且将语言自动翻译为查询语句进行结果输出。同时可以自动生成连贯的语义描述，将营销潜在客户和风险分析结果按照约定模板呈现给用户，方便用户阅读，可以极大地降低人力投入。
以上核心技术的综合使用，可以实现高度智能化的潜在客户挖掘和风险评估，从而帮助银行更好地识别客户群，并且识别其潜在风险。同时，这些技术也需要不断改进和优化，以适应不断变化的市场需求和数据环境。
本方案亮点和特色涉及业务、技术、流程、管理、商业价值和综合效益等多个方面：
多源数据整合：本方案能够整合多源数据，包括银行交易数据、企业工商数据、贸易订单、交易流水数据等。这种多源数据的整合有助于提供全面的风险评估，减少信息片段化带来的风险，用这些多源数据构建关系图结构。
高度智能化的客户挖掘与风险评估：本方案利用图智能技术，能够以更全面的方式分析数据，发现复杂的关系和网络，从而提供高度智能化的风险评估。有助于银行更好地了解风险，减少不良贷款率，提高资产质量。
AIGC 的自动化报告生成：AIGC 技术能够自动生成连贯的语义描述，将营销潜在客户和风险分析结果以简单易懂的方式呈现出来。有效地减轻了审批人员的工作负担，提高了审批效率，减少了人为错误。
整合性的可视化展示：利用图分析平台，提供用户友好的图数据可视化工具，帮助客户更好地理解客户信息以及风险情况，展示其实控人、集团关系、交易链路等信息以及潜在风险，提供直观的决策支持。
重视合规性与数据隐私：本方案注重合规性和数据隐私，确保客户数据的安全性和合法性，降低法律和声誉风险。
商业价值和综合效益：本方案可以帮助银行提升营销目标用户的挖掘以及风险识别，有效提升拓客能力、降低风险，从而实现更好的业绩表现与可持续盈利，可以为客户提供显著的商业价值。
综合来看，本方案利用图智能和大模型技术为金融客户提供潜在客户挖掘以及客户风险分析，帮助客户更好地挖掘优质目标客户并且管理风险，提高效率，创造业务价值。这些特点可以帮助金融企业在竞争激烈的市场竞争中脱颖而出。
客户收益
龙盈智达公司以整合产业数据为基础，附加华夏银行内部高质量数据，构建基于分布式向量数据库和分布式图数据库相融合技术底座，结合图计算、图分析等技术手段，利用大语言模型语义理解、信息汇总和自然语句生成能力，通过定制Prompt、RAG、Agent、微调等手段，提高人机交互效率，提供灵活的组合业务服务，激发金融领域业务场景大模型应用，已实现产业精准获客、行业分析、企业画像、智能数据分析、智能报告生成及智能问答等功能。
集团、企业实控人、企业间穿透综合持股等数据，均可通过图算法来快速生成。原本需要大数据平台数天才能完成的工作，现在只需半天即可，更加快捷高效。企业画像和关联信息都存放在图数据库，图是展示关联关系的最佳手段。通过图嵌入技术把图画布内嵌到已有系统，并提供下载功能，不仅达到丰富生动的可视化效果，并且没有增加技术复杂性和太大的改动。
生成式 AI 不仅通过对话方式使查询变得简洁高效，也使自动生成定制化报告变成可能，业务人员的工作内容从页面点击变成自然语言对话，从阅读、撰写转变为审核、校验，大大提高了工作效率和准确率。
数据与图技术、AIGC 技术的结合，充分挖掘出了数据的价值，创新了业务模式，提高了工作效率。