明略数据张旭：知识图谱落地金融，让AI更懂业务

   

3月23日，由《金融电子化》杂志社、徽商银行主办，山东省城市商业银行合作联盟协办的“第十一届中国城市商业银行信息化发展创新座谈会”圆满落幕。来自中国人民银行、中国金融电子化公司、徽商银行、中国工商银行、中国建设银行、中信银行、民生银行、宁波银行以及金融科技企业的四百余人参与了此次论坛。明略数据受邀出席本次会议。

与会代表围绕“数字化转型与合规经营”“AI+大数据”“科技赋能金融应用案例”等六个议题进行了为期两天的深入交流和探讨，气氛异常热烈。明略数据技术合伙人/金融行业产品部高级总监张旭就“企业级知识图谱在金融行业的实践与应用”主题，结合明略多年构建风控与监管领域知识图谱的行业经验与在座代表进行了分享。

新时代下的金融行业，业态更为复杂，传统的风险管理模式亟待更新变革。城商行作为银行体系中最具活力和成长性的机构类型之一，时刻面临着新的机遇与挑战。正如中国互联网金融协会会长李东荣所说：“在新的时代背景下，积极地拥抱金融科技是城商行顺应信息时代化潮流的客观需要，是城商行应对复杂经营发展环境的有益举措，是城商行积极推进差异化、特色化转型的有力支撑。”

张旭认为“在走向人工智能的道路上，知识图谱的意义在于构筑金融场景数据模型，帮助学习和发现数据之间的关联规律，理解事物全貌，是让计算机认识金融业务的先决条件。融合全量数据，重构银行数据架构，让知识图谱落地金融机构，可以帮助金融机构借助AI，面对未来更加复杂的风控、监管、营销等场景，真正赋能金融。”

随着银行IT架构转型升级，大数据建设的不断完善，利用大数据、人工智能技术挖掘数据价值，实现科技赋能金融、辅助客户管理、精准营销、风险管理、运营优化等场景下的智能业务决策，是未来金融信息化发展的必然方向。

辅助智能决策，首先需要让数据以接近人类认知的方式存储，再将业务经验、专家经验、机器学习相融合，最终实现银行各条线的业务效率提升。知识图谱抽取数据中的“实体-关系”， 将数据以更接近人类认知的形式呈现，在近些年的是人工智能技术中发展极其迅速，也是人工智能在金融行业近些年颇受关注的技术之一。在金融行业，也已经应用于诸多场景。

知识图谱在落地复杂的金融业务场景中，但也面临诸多挑战，例如海量的多源异构数据融合、非结构化数据中的知识提取、大规模知识图谱存储和计算、通用知识/领域知识的数学表达、信息缺失导致的推理错误、过高的预期和发展阶段的矛盾等。这些挑战也都需要在实践中逐渐探索解决方案。

基于明略多年利用人工智能及大数据技术在金融行业的实践经验，明略数据主要通过知识构建、知识计算、知识存储和知识应用的“关键四步”落地金融行业知识图谱。

在知识构建部分，需要完成金融机构的知识图谱数据模型的设计，从行内外结构化、非结构化数据中提取和整合知识，构建基础知识图谱。在实际知识计算过程中，需要对隐性关系、扩展属性、标签及子图进行大规模计算，从而得出例如企业客户之间形成的集团、一致行动、实际控制等利益共同体、资金回流群体等。在知识存储阶段，明略数据利用混合存储技术架构完成对知识图谱数据的存储，成功落地过几十个知识图谱建设项目，最大实体规模超过十亿。最终，结合提供优秀体验的人机交互方式实现知识应用，包括搜索、碰撞、在线分析，离线主题分析等方式，服务于信贷风险预警、审计、反欺诈、反洗钱、营销等业务场景。

实际案例中明略数据为某大型股份制银行建立全行级知识图谱平台，基于明略自主研发的包括结构化数据治理、非结构化数据治理、知识图谱数据库、知识图谱人机交互平台等技术产品在内的金融知识图谱，为其搭建远程监控体系下的新一代数据分析和挖掘平台，实现海量数据分析和探索，解决传统技术无法解决的问题，加强远程监控的工作广度与深度，从而提升远程监控业务效率和能力，实现智能化：

•数据维度：整合全行多业务条线数据，构建全行级知识图谱平台，存储和处理十亿级实体和百亿级关系，重构传统数据模型。

•技术维度： 整合分布式存储、图计算、机器学习、自然语言处理等领先技术，全面提升业务主题下分析和挖掘结构化、半结构化、非结构化数据的广度、深度和效率，实现数据价值的深层挖掘。

• 业务维度：通过知识图谱的构建，连接银行全业务条线全维度的数据，构筑客户关系图谱、资金流转图谱，并建设新型的监控预警和追踪查证模型及应用，加强银行远程监控能力，提升风险管理水平。

明略数据凭借自身对于大数据、人工智能等新兴技术的技术优势和实战经验，以知识图谱为核心面向金融机构提供围绕信贷风险监测与预警、内部审计、反洗钱、反欺诈、智能投研等方向的产品和解决方案。帮助银行全面融合内外部数据，构筑知识图谱平台和能力，深度挖掘数据价值，建设业务应用，辅助决策。全面提升金融客户风险管理能力和效率，与金融客户并肩实现产业智能化升级。

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