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Richpedia多模态知识图谱究竟能在哪些实际场景里提升数据分析能力呢？
金融领域
在金融风险评估场景中，Richpedia多模态知识图谱可整合企业的财务报表（文本数据）、股价波动（数值数据）、高管言论视频（视频数据）等多模态信息。传统分析可能仅依据财务指标，而多模态知识图谱能从多个维度分析企业状况，更准确地评估违约风险，提升风险预警的及时性和准确性。
医疗行业
在疾病诊断辅助场景，它可以融合患者的病历文本、影像检查（如X光、CT等图像数据）、基因检测报告等信息。医生可以借助多模态知识图谱全面了解患者病情，结合过往病例进行对比分析，提高诊断的准确率和效率，尤其是对于复杂疾病的诊断。
电商领域
在商品推荐场景中，该图谱能整合商品的文字描述、图片、用户评价视频等信息。通过分析用户的浏览历史、购买记录等多模态数据，精准地为用户推荐符合其需求和偏好的商品，提高推荐的相关性和转化率。
智能安防
在视频监控场景下，Richpedia多模态知识图谱可结合监控视频（视频数据）、人员身份信息（文本数据）、出入记录（数值数据）等。通过对多模态数据的关联分析，能够快速识别可疑人员和异常行为，及时发出预警，增强安防监控的效果。