近些年经济犯罪活动与互联网关系越来越紧密，犯罪分子利用互联网技术思维来躲避侦察，将线索与证据藏在错综复杂的关系网络中，而基于传统关系型数据库的分析手段并不擅长关系的深度挖掘，为侦察工作带来巨大的挑战，而知识图谱恰好弥补这一缺陷。图平台结合公安现有的大数据环境，推出深度侦察的解决方案，可以对公安多方的数据进行深度整合与综合利用，构建一套基于大数据的关系挖掘的应用，提高公安打击经济犯罪活动的效率。

金融业务中风控的本质是以数据驱动去鉴别业务中潜在风险，结合知识图谱解决数据挖掘关联分析，将是金融机构的发展方向。图平台推出智能风控的解决方案，依托知识图谱中的关联分析、图计算等技术，来解决金融风控中的数据孤岛、信息不对等造成的风险不可控问题，对各类数据进行全面整合，建立频繁汇入、汇出、汇聚等典型模型，发现欺诈团伙、黑产行为、失踪复联等风险，对用户、账户进行针对性风险控制。

随着 IT 业务的持续发展，通信领域衍生出大量的运维场景，传统运维过于依赖专业人员的经验积累，运维成本与效率低下。通过图平台构建运维专用图谱，将专家经验固化以数据形式表达，运维技术知识转换为关系图谱，结合人工智能大数据等技术，构建运维语义网络，可以为运维服务应用提供智能应答、辅助客服问题诊断等能力。

政务管理问题属于政务领域的重点问题之一，随着政务大数据中心的建立，城市政务管理数据将从政务数据延申至交通、环境、企业数据以及其他城市运行感知数据。图平台基于图谱技术，将分散在政府各个部门和领域的相对独立的数据资源连结贯通，实现多源数据集成共享，从而对政务数据和社会数据进行深度的挖掘分析。