发现
解释
追踪
推理DeepGraph 故事线
从发现关系，到可信决策
01
发现关系
从海量数据中发现隐藏关联
02
理解关系
图查询、图计算、GNN 理解复杂关系
03
识别风险
多维信号交叉验证，发现异常与风险聚集
04
AI 调查
一句话驱动 Agent 自动分析
05
证据支撑
每个结论都有真实数据和计算结果支撑
06
智能洞察
从关系发现走向风险判断与决策
产品演示
看 DeepGraph 如何工作
从关系发现，到智能洞察。
核心技术验证
0 亿+真实图规模验证
Twitter真实图数据集
Twitter真实图数据集
0%+GNN模型准确率
欺诈检测 · 关系预测
欺诈检测 · 关系预测
0 万 / 0 万GNN Transformer 工业级验证
100万节点 · 5000万边 · CPU 四线程
100万节点 · 5000万边 · CPU 四线程
C++ 原生毫秒级关系查询
原生图引擎
原生图引擎
从数据到决策的三大能力
统一数据 · 注入图上下文 · 赋能人机决策
把碎片数据变成可信关系，把关系变成模型与 Agent 可用的上下文，最终落到可解释的风险决策。
统一数据与特征
多源接入 → 实体解析与 ID 融合 → 数据治理 → 自动特征。把复杂数据变成可信、统一、可直接建模的关系视图
给 AI 图上下文
图算法 + GNN + 可解释推理。让模型与 Agent 基于真实关系做决策，而不是黑盒
人机协同决策
风险评分 → 团伙识别 → 证据链 → Next Best Action。把洞察变成可执行行动，更快发现风险
Schema 设计
从 Schema 到业务本体
把物理表结构翻译成 AI 能理解的业务语义。Schema 定义“有哪些数据”，Ontology 定义“业务上是什么、怎么用”。
概念
有哪些实体、标签
属性
每个实体有哪些特征
关系
实体之间如何连接
约束
业务规则与合法性校验
DeepGraph 能力闭环
关系发现 → 智能分析 → 风险推理 → 证据验证 → AI 洞察
从海量数据中发现隐藏关联，让每个结论都基于真实数据、图计算与模型结果。
01Relationship Discovery关系发现
02Intelligent Analysis智能分析
03Risk Reasoning风险推理
04Evidence Verification证据验证
05AI InsightAI 洞察
一句话调查，让 AI 自动调用图查询、图计算、GNN、路径分析等能力。
01DISCOVER发现
GNN 关系智能从海量关系中发现异常结构
02EXPLAIN解释
AI 风险推理从风险评分到关系证据03TRACE追踪
风险路径分析发现风险传播链路04REASON推理
风险团伙识别综合关系与信号，推理并还原完整风险网络可信，不止是回答
DeepGraph 不让 AI 凭空推理。
每一次分析都基于真实数据、图计算与模型结果，过程可追踪，证据可查看，结论可解释。
过程可追踪证据可查看结论可解释