目前，知識圖譜在金融領域中的應用是最爲火熱的，涉及到金融中風控、營銷、預測等重點環節。
知識圖譜在金融領域中的風控類應用
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1、反欺詐應用：
最近幾年，金融欺詐的形式多種多樣，提供虛假資料，團伙欺詐，內外勾結等手法越來越“高明”。
在這種情況下，原來通過單點突破進行反欺詐的方法已經遠遠不夠，需要我們建立起一個積極有效的知識圖譜。
反欺詐的核心是人，首先需要把與借款人相關的所有的數據源打通，並構建包含多數據源的知識圖譜，從而整合成爲機器可以理解的結構化數據。
在這裏，我們不僅可以整合借款人的基本信息，還可以把借款人的消費記錄、行爲記錄、關係信息、線上日誌信息等整合到反欺詐知識圖譜裏，從而進行分析和預測。
除了申請階段的反欺詐，通過構建已知欺詐要素(手機、設備、賬號、地域等)的關係圖譜，全方位瞭解客戶海量風險數據的離線統計分析，按主題要素收集風險運營的結果反饋，建立客戶風險特徵信息庫，優化風險模型和規則，還能做到交易階段的反欺詐。
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2、內審內控應用
同樣，藉助關係挖掘和知識圖譜，我們也可以幫助金融機構提高內審、內控系統的效率和精度。
在防範內外勾結等方面幫助金融機構，比如對受監管人員的郵件和賬戶往來進行數據挖掘並構建關聯關係網，可以及時發現勾結外部人員或者賬戶異常往來的違規行爲。
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3、反洗錢應用
在反洗錢領域，我們同樣可以幫助監管部門進行有效的監控，通過對關係賬號進行逐級挖掘，可以找到隱藏在背後的洗錢賬號。
相比單獨賬號、關係的識別，對反洗錢團伙的挖掘難度更大，這種組織往往隱藏在在非常複雜的關係網絡中，很難被發現。
我們只有把其中隱含的關係網絡梳理清楚，同時從時間、空間多維角度進行分析，才能識別潛在的風險，發現隱藏的反洗錢團伙。
知識圖譜在金融領域中的營銷類應用
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1、挖掘潛在客戶：
挖掘潛在客戶一直是金融行業關注的一項重要應用，通過現有數據和外部數據精準、迅速地找到相關業務的潛在客戶，對於銀行業務的提升會起到較大助益。
我們可以基於現有銀行客戶建立社交網絡知識圖譜，根據不同的交往方式和頻次定義圖譜的關係模型。對客戶的親屬、朋友、同事、同學、陌生人等進行相關的社交挖掘，評估關係緊密度。
比如，基於現有VIP客戶，挖掘相關聯繫人及其愛好，或可以在現有客戶中去發現具有共同愛好的一個組織，從而可以有針對性地對某一部分或一類人羣制定營銷策略。
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2、深挖客戶潛在需求：
除了挖掘潛在客戶外，我們也需要挖掘現有客戶的需求，針對他們的特點推送相關產品。
當我們建立好一個基於銀行客戶關係的知識圖譜系統後，可以進行彈性擴展，如增加車輛信息、個人愛好、行爲等。結合多種數據源，更加精準地分析客戶行爲，瞭解客戶潛在需求，進行精準推送。
以上的業務不僅可以針對個人客戶，還可以針對企業級客戶。分析企業級客戶的資金關係、法人關係、上下游投資關係、相似企業業務關係等，爲企業推薦合適產品、服務。
知識圖譜在金融領域中的預測類應用
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1、潛在風險行業預測：
基於多維度數據，我們可以在客戶、企業、行業間建立起緊密關聯的知識圖譜，從行業關聯的維度預測風險。
通過對行業進行細分，根據貸款信息、行業信息建立關係挖掘模型，並通過機器學習進行模型的訓練，可展示每個行業及與其關聯度最高的幾個行業，如果某一行業發生了行業風險或高風險事件，我們可以及時預測未來有潛在風險的關聯行業，金融機構從而可對相關行業的風險做出預判，儘早地發現並規避風險。
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2、潛在風險客戶預測：
通過建立客戶、企業、行業的知識圖譜，也可以將行業和企業之間數據進行連接，基於對行業的潛在風險預測，及時發現行業風險、系統性風險相關聯的企業客戶。
比如某省最近某行業的連續出現了多筆逾期貸款，通過對行業和客戶的知識圖譜進行分析，我們也可以及時發現可能位於關聯行業，也有可能位於上下游潛在的其他存在潛在風險的客戶。