商业银行+富德数智

某大型商业银行面临着日益复杂的交易风险监控挑战。该银行日均处理百万笔交易，涉及金额巨大，但传统监控系统存在明显局限

——数据分散在多个独立系统中，包括核心银行系统、信用卡系统、第三方支付接口等，难以形成统一视图

——大额交易和可疑资金流向需要人工分析，效率低下且容易遗漏重要线索

——族系交易、一控多账户等隐蔽性风险模式难以通过规则引擎有效识别

——实时性要求高，但现有系统响应延迟导致风险预警滞后

关键问题包括：

——如何快速识别大额交易中的异常模式？

——如何发现隐藏的族系关联和资金流向？

——如何实现实时风险监控和预警？

第一阶段：数据整合与本体构建。KUNLUN平台首先整合了银行的交易数据，构建了以账户为中心的本体图谱。通过动态本体技术，将账户持有人、交易事件、地理位置等信息进行语义关联，建立了统一的数据资产

第二阶段：智能探索与分析。平台提供可视化分析界面，支持高级搜索和智能扩展功能。风险管理人员可以通过拖拽式操作，快速筛选金额大于5万元的交易，并通过图谱布局直观展示交易关系网络。

第三阶段：模式识别与风险预警。通过时间轴动画和组管理功能，系统能够自动识别族系交易模式，并发现资金异常流向。平台还建立了指标计算体系，实时监控账户出入度等关键指标。