关联计算平台(HCS版)-
政务一网通解决方案
一、业务背景：
随着民生诉求数据的指数增长，且涉及到多个部门，仅通过人工方式进行处置分析成本高投入量大，简单的分类统计无法挖掘数据背后的价值，难以适应以智能化驱动创新的目标，更不能提供有效分析信息辅助决策。
二、 解决方案
概述：将多源异构数据统一为图数据，最终实现图数据智能查询和Graph AI模型推理。
基于关联计算平台可实现场景：事件因果关系挖掘、弱信号事件识别、高频案件识别、疑难事件预测、人口-法人数据关联挖掘、基于自然语言实现数据的流转和智能问答
三、方案价值
1、自动输出事件因果关系，提高准确率和业务决策效率
2、减少分拨员和分析人员的工作量，节省人力成本
3、实现从“人工分析”到“智能分析”的转变
4、实现从“接诉即办”到“未诉先办”的转变
水利智能化决策解决方案
通过关联计算平台的能力，将多源水利数据统一构图，实现结构化数据与非结构化数据融合，最终实现知识的查询和预测决策与归因。
具体场景包括：设计文档知识检索、设备参数异常变化因果分析、水流量预测、水质类型预测、泵站经济运行、流域洪水风险预警、风险防御措施推荐……
运营商智能化运营解决方案
关联计算平台赋能于运营商营销、风控、运维等多类业务场景的Graph AI模型构建环节，同时提供模型结果解释、性能监控等功能。
1、营销获客场景：客户画像分类、资讯推荐、商品推荐、营销策略优化、用户流失预测……
2、风控场景：反电信诈骗、人卡分离判断、朋友圈三角回环分析、打击goip辅助决策……
3、运维场景：故障告警分组、故障根因定位、劣化指标因果分析、网络规划与优化……
金融业务场景辅助决策方案
一、业务痛点
对于营销场景，以挖掘潜在高净值客户为例，由于潜在高净值客户个人属性特征不够明显，因此使用传统机器学习模型进行预测，精度很低，难以挖掘潜在的高净值客户。
对于风控场景，以反诈骗为例，传统方式大多使用规则模型，而规则模型阈值设定难，阈值过高则漏报率高，阈值过低，误报率高 。在黑样本较少的情况下，机器学习模型容易过拟合，导致预测结果不佳。
二、解决方案
基于行内已有数据，利用关联计算平台范式能力，构建高质量、高精度的Graph AI模型，通过将用户之间关联构图，可同时利用用户自身信息、邻居信息和关联结构信息共同决策，提升决策准确率，相较传统机器学习模型效果提升50%以上，并且能够基于图模型结果解释功能，给业务人员提供可解释性的结果。
三、金融应用场景
1、对公业务：企业舆情预警、贷前风险预测、优质中小企业挖掘、商户流失预警
2、零售业务：潜在高净值客户挖掘、个人消费贷客户挖掘、理财才产品推荐、信用卡分期目标客户挖掘
3、风险业务：利率互换风险监测、洗钱账户及团伙挖掘、涉赌涉诈团伙挖掘、贷款虚假用途识别、羊毛侦测、反套现
4、内控合规：员工挪盗客户资产发现、异常资金流向
