近些年經(jīng)濟犯罪活動與互聯(lián)網(wǎng)關系越來越緊密，犯罪分子利用互聯(lián)網(wǎng)技術思維來躲避偵察，將線索與證據(jù)藏在錯綜復雜的關系網(wǎng)絡中，而基于傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫的分析手段并不擅長關系的深度挖掘，為偵察工作帶來巨大的挑戰(zhàn)，而知識圖譜恰好彌補這一缺陷。圖平臺結合公安現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)環(huán)境，推出深度偵察的解決方案，可以對公安多方的數(shù)據(jù)進行深度整合與綜合利用，構建一套基于大數(shù)據(jù)的關系挖掘的應用，提高公安打擊經(jīng)濟犯罪活動的效率。

金融業(yè)務中風控的本質(zhì)是以數(shù)據(jù)驅(qū)動去鑒別業(yè)務中潛在風險，結合知識圖譜解決數(shù)據(jù)挖掘關聯(lián)分析，將是金融機構的發(fā)展方向。圖平臺推出智能風控的解決方案，依托知識圖譜中的關聯(lián)分析、圖計算等技術，來解決金融風控中的數(shù)據(jù)孤島、信息不對等造成的風險不可控問題，對各類數(shù)據(jù)進行全面整合，建立頻繁匯入、匯出、匯聚等典型模型，發(fā)現(xiàn)欺詐團伙、黑產(chǎn)行為、失蹤復聯(lián)等風險，對用戶、賬戶進行針對性風險控制。

隨著 IT 業(yè)務的持續(xù)發(fā)展，通信領域衍生出大量的運維場景，傳統(tǒng)運維過于依賴專業(yè)人員的經(jīng)驗積累，運維成本與效率低下。通過圖平臺構建運維專用圖譜，將專家經(jīng)驗固化以數(shù)據(jù)形式表達，運維技術知識轉(zhuǎn)換為關系圖譜，結合人工智能大數(shù)據(jù)等技術，構建運維語義網(wǎng)絡，可以為運維服務應用提供智能應答、輔助客服問題診斷等能力。

政務管理問題屬于政務領域的重點問題之一，隨著政務大數(shù)據(jù)中心的建立，城市政務管理數(shù)據(jù)將從政務數(shù)據(jù)延申至交通、環(huán)境、企業(yè)數(shù)據(jù)以及其他城市運行感知數(shù)據(jù)。圖平臺基于圖譜技術，將分散在政府各個部門和領域的相對獨立的數(shù)據(jù)資源連結貫通，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)集成共享，從而對政務數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù)進行深度的挖掘分析。