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信和大金融:拥抱知识图谱 开启智能应用新时代

发布日期:18-04-26 11:49:10    来源: 信和大金融    作者:信和大金融

        近几年,人工智能可谓是出尽了风头。从AlphaGo战胜围棋选手李世石,到特斯拉,百度、阿里巴巴纷纷开展无人驾驶技术的研发,人工智能正在以迅雷不及掩耳之势席卷而来。而作为人工智能底层技术之一的知识图谱近两年也备受关注,尤其在帮助行业构筑场景数据模型、学习和发现数据之间的关联规律、全面理解事物方面,知识图谱正扮演一个关键角色。


       何为知识图谱?


       知识图谱(KnowledgeGraph/Vault)又称为科学知识图谱,在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。


       知识图谱由谷歌在2012年提出,如今已经成为人工智能领域的热门问题之一,吸引了来自学术界和工业界的广泛关注,在一系列实际应用中取得了较好的落地效果,产生了巨大的社会与经济效益。那么到底是什么在支撑着知识图谱技术的繁荣景象?是一股什么力量让知识图谱技术吸引了如此多的关注?换句话说,知识图谱到底能解决什么问题?何以能够解决这些问题?


       信和大金融认为,以知识图谱为代表的大数据时代知识工程有着悠久的历史渊源;知识图谱脱胎于传统知识表示,但是在规模上显著优于传统语义网络;而这种量变也带来知识效用上的质变。


       知识图谱对于认知智能的另一个重要意义在于:知识图谱让解释人工智能成为可能。“解释”这件事情一定是跟符号化知识图谱密切相关的。


       知识图谱打造四大应用场景


       对于大数据应用与发展,作为知名的大数据践行者,信和大金融一直紧跟行业发展,积极推动大数据以及智能科技在互联网金融方面的应用,严格把控风险,持续加强反欺诈能力建设。


       大数据的时代拥有数据已经不是一个很难的事情,而在数据的海洋中挑选和使用数据成为了更重要的能力,也更能产生价值。


       知识图谱是在大数据平台和终端用户之间的纽带和中间层,服务于各个终端用户,知识图谱将成为真正的大数据风控的基础和桥梁。


       此外,知识图谱的应用较为广泛,本次构建的知识图谱主要有四个重要的应用场景,分别为反欺诈、信审、失联客户寻找、投资端和资产端客户画像绘制。


       第一,反欺诈场景。反欺诈应用是知识图谱中一个基础的应用,其主要体现在异常侦测。即能够在极短时间内发现异常用户和疑似欺诈团体,从而极大的释放了我们的人力且能够迅速发现巨大的潜在损失。


       第二,信审场景,通过知识图谱的应用提高信审审批时效和质量。迅速整合客户的所有资料,并发现各个客户之间的联系、客户与其他问题客户或负面消息之间的联系,给信审人员提供审批辅助建议。


       第三,失联客户寻找场景。寻找失联客户,知识图谱最早“扬名”就是在找人上。对于失联客户,很多时候不是催收团队力度不够,而是根本找不到人,相信只要能找到人,催收部门是能将大部分损失挽回的。


       最后一个是理财端和资产端客户画像绘制场景应用。绘制客户画像即通过客户的原有属性和社会属性绘制客户的完整画像,以达到精准营销,降低无谓的营销成本,让每一分营销都带来利润的目的。

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