通过融合来自不同数据源的信息构成知识图谱，同时引入领域专家建立业务专家规则。我们通过数据不一致性检测，利用绘制出的知识图谱可以识别潜在的欺诈风险。比如借款人张xx和借款人吴x填写信息为同事，但是两个人填写的公司名却不一样, 以及同一个电话号码属于两个借款人，这些不一致性很可能有欺诈行为 （图8）。

图8 反欺诈情报分析

　　4 总结

知识图谱是知识工程的一个分支，以知识工程中语义网络作为理论基础，并且结合了机器学习，自然语言处理和知识表示和推理的最新成果，在大数据的推动下受到了业界和学术界的广泛关注。知识图谱对于解决大数据中文本分析和图像理解问题发挥重要作用。目前，知识图谱研究已经取得了很多成果，形成了一些开放的知识图谱。但是，知识图谱的发展还存在以下障碍。首先，虽然大数据时代已经产生了海量的数据，但是数据发布缺乏规范，而且数据质量不高，从这些数据中挖掘高质量的知识需要处理数据噪音问题。其次，垂直领域的知识图谱构建缺乏自然语言处理方面的资源，特别是词典的匮乏使得垂直领域知识图谱构建代价很大。最后，知识图谱构建缺乏开源的工具，目前很多研究工作都不具备实用性，直播，而且很少有工具发布。通用的知识图谱构建平台还很难实现。

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