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对公负债图谱是银行管理企业客户资金关系的重要工具。对公负债包括活期存款、定期存款、结构性存款等多种类型。传统的客户关系管理采用简单的树状结构，银行作为中心节点连接各个企业客户，但这种方式难以反映企业间的复杂关联关系。
传统的对公负债图谱构建方法面临诸多挑战。首先是数据孤岛问题严重，各部门系统独立，难以整合。其次是关系识别困难，企业间复杂的股权、担保、业务往来关系错综复杂，人工分析存在局限性。同时，传统方法实时性差，无法及时发现隐藏的关联关系，这些问题都制约了风险管理的有效性。
大模型在处理复杂金融数据方面具有显著技术优势。它具备强大的自然语言处理能力，能够理解和分析财务报表、新闻资讯等非结构化数据。通过智能模式识别，大模型可以从海量数据中发现隐藏的关联模式。同时，它能够整合多源异构数据，构建完整的知识图谱，为银行提供全面的客户关系洞察。
大模型驱动的智能图谱构建包含五个关键步骤。首先是数据采集，从多个系统收集企业信息。然后进行数据预处理，清洗和标准化数据格式。接下来是关系抽取，利用大模型识别企业间的担保关系、股权关系和业务往来。第四步是图谱生成，构建完整的关系网络。最后通过验证优化，确保图谱的准确性和完整性。