来源：富勤服务中心
知识图谱最早是由谷歌在年提出的概念，其最早的目的是为了优化谷歌的搜索引擎效率而出现的。简单的来说，知识图谱是通过把不同种类的多维度信息整合在一起而形成的一种关系网络。这种关系网络通常是以图的形式展现的，容易被人们理解，并能产生启发性的思考。
知识图谱与传统关系型数据库最大的差别在于它是以“关系”为中心进行存储、搜索的，在处理事物关联方面效率远超关系型数据库。例如，在一个包含万人，平均每人约有50个朋友的数据中查找“朋友的朋友”（3度），关系型数据库大约花费3万秒，而图数据库（知识图谱通常的存储方式）只需要0.秒。因此使用知识图谱进行描述和查询关系是最为高效的，在现实中已有不少应用场景，例如在汽车金融行业进行关联人反欺诈。
汽车金融包含了汽车研发、生产、流通和消费的各个环节，实际中提到的汽车金融大多是指消费者在购车过程中向银行、公司或者其他机构申请贷款用于购买汽车，简称车贷。一般来说，车贷的贷款金额比较大（几万到几十万），还贷周期比较长。从申请贷款的方式来看，车贷可以粗略地分为两种，一种需要大量证明文件，甚至还需要其他抵押物，手续较为严格和繁琐；另一种则只需要基本的身份信息，不需要其他抵押物，手续比较宽松。通常来说，后者有更大的消费群体，不过因为车贷申请的门槛过于宽松，在实际中车贷公司常常会收到欺诈而产生损失，其中最为严重的要数团伙欺诈。每起团伙欺诈通常会导致十几辆甚至几十辆车的损失，且难以追回；可以说，团伙欺诈是车贷风控最为重要的