在爱分析举办的金融科技专题活动中，融慧金科张凯分享了知识图谱与图神经网络（GNN）模型在金融科技领域的创新应用。他指出，随着金融行业数字化转型的加速，传统风控模型在处理复杂关系数据时面临挑战，而知识图谱与GNN技术的结合为金融风险管理、反欺诈和智能投顾等场景提供了更高效的解决方案。

知识图谱作为一种结构化语义知识库，能够将金融实体（如用户、账户、交易）及其关系进行可视化建模，帮助机构识别潜在的关联风险和异常模式。例如，在反洗钱（AML）场景中，知识图谱可以快速挖掘隐藏的资金流动网络，辅助监管合规。

图神经网络则进一步增强了知识图谱的动态分析能力。通过节点嵌入和关系传播机制，GNN模型能够从图结构中学习复杂特征，实现对金融行为的高精度预测。张凯举例说明，在信贷风控中，GNN可通过分析用户社交网络、交易链等图数据，更准确地评估信用风险，降低不良贷款率。

张凯强调，融慧金科已将这些技术整合至其网络技术服务中，为银行、保险等机构提供端到端的智能风控平台。随着多模态数据和联邦学习技术的融合，知识图谱与GNN将在金融科技生态中发挥更核心的作用，推动行业向智能化、透明化发展。