基于自研图数据库的知识图谱落地实践,赋能金融业务创新

发布时间:2022年05月25日

       随着人工智能的快速发展, 知识图谱(KnowledgeGraph)落地和商业化能力不断增强。越来越多的企业开始引入知识图谱技术来解决内部数据分析和挖掘问题, 并取得了突出的成绩。在金融行业, 企业内部的大量非结构化数据和半结构化数据, 如各种办公文档、文本、图片、语音等, 都包含着很多有价值的信息, 但这些数据大部分都单独归档在知识库的形式, 还没有得到充分利用, 如何发挥这些数据的价值成为当前企业的一大痛点。星环科技基于自主研发的分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG, 为银行等用户搭建图应用平台, 可以快速挖掘非结构化数据和半结构化数据的价值, 找出他们现有的关系, 并细化它们。有价值的信息, 稳定可靠的解决方案, 解决金融行业面临的不同问题。目前, 运联的解决方案已应用于智慧风控、智慧营销、智慧管理等场景, 帮助银行用户创造价值。 1、知识图谱在金融行业的应用迎来爆发期。在经历了语义知识图谱、安全知识图谱、风险知识图谱等的应用之后, 随着图数据库技术的不断成熟, 以及金融投研领域复杂的图计算,

金融知识图谱不断走向成熟.数据源的不断丰富, 在2019年迎来爆发期。在金融领域, 目前有多种知识图谱, 包括监管知识图谱, 比如群派知识图、产业链知识图谱、保障链知识图谱、反洗钱知识图谱等;银行知识图谱, 如企业知识图谱、社会画像知识图谱、风险转移图谱、信用资本图谱、供应链知识图谱等;证券知识图谱, 如智能投研知识图谱、债券风险知识图谱等;基金知识图谱, 如资产管理知识图谱、债券风险知识图谱、FOF投研知识图谱等;期货知识图谱, 包括商品知识图谱、政策链知识图谱等。专家认为, 知识图谱驱动行业创新, 多源异构数据和多维复杂关系的处理与可视化是现阶段的主要价值。图神经网络下深度学习算法的应用将带来更广阔的认知市场。 2、银行知识图谱平台及应用的痛点 目前, 银行知识图谱平台及应用的痛点主要有: 1)平台管控不力。权限管理和资源管控能力差, 高可用和健壮性差, 不能满足实际场景中图构建和查询的权限分离和资源适配要求。 2)可视化效果差。要提升银行知识图谱平台和应用的可视化水平, 增加支持图比分析、可视化统计、时序分析、多种布局样式设置、3D大图展示等功能, 提高服务效率。
        3)缺乏自然语言处理(NLP)能力。无法支持文本标注、实体关系抽取、舆论传播、智能问答等NLP能力, 也无法将知识图谱能力扩展到更多应用场景。 4) 应用场景不够有钱。目前, 银行用户迫切需要基于知识图谱平台挖掘更多业务应用场景, 赋予业务部门基于图分析管理平台的创新能力。随着金融领域数据挖掘和分析的深入, 银行对于利用海量结构化或非结构化数据构建特定场景的知识图谱的需求越来越强烈, 希望构建银行级的知识图谱平台, 为业务赋能。一方面帮助业务人员构建深度关系拓扑, 另一方面希望借助图分析和图算法提高业务洞察效率。 3、星环科技助力银行构建知识图谱 星环科技基于自研分布式图数据库StellarDB知识图谱平台SophonKG为银行等用户搭建图谱平台, 实现知识获取、图构建与存储、图更新迭代、图计算和分析等功能,

并通过星环平台的高可用和健壮性, 满足客户对高可用、资源管控、可视化效果、NLP能力的需求。​星环科技图知识解决方案更健壮, 性能更快, 支持超大图, 支持图对比分析,

可视化统计, 时序分析, 多种布局和样式设置,

3D大图展示, NLP支持。与基于开源系统搭建知识图谱平台相比, 基于星环自研产品搭建知识图谱平台优势明显:在图数据库方面, 星环平台不是基于开源组件, 而是基于星环自主研发的产品。分布式图数据库 StellarDB性能更好, 比开源快4-6倍;可支持万亿边图数据存储, 具有查询速度快、分析能力强、稳定性高等特点。在图算法支持方面, 星环科技的KG和StellarDB平台支持丰富的图算法, 内置的金融场景NLP模型支持半自动文本合成;而开源方案支持的图算法需要手动开发, 开发成本高, 支持NLP。
       集群方面, 运联平台底层基于容器, 资源管控更好, 支持高可用;它可以轻松共享资源;它可以动态扩展和收缩。开源项目的资源隔离一般, 用户操作不当可能导致整个集群宕机, 不支持高可用;难以实现资源共享功能;它不能动态扩展或收缩。 4、银行知识图谱的三大典型应用场景 目前, 星环科技知识图谱在金融领域有很多落地案例。银行使用星环科技的分布式图数据库StellarDB和SophonKG构建关系图和小微事件图等, 应用于资金断点分析、异常图模式探索、异常交易识别、交易轨迹模型等场景。我们选择三个典型场景进行介绍。 1)贷后资金渗透管理 传统的贷后管理主要依靠业务人员定期审核, 费时费力。星环科技借助分布式图数据库StellarDB和SophonKG产品, 整合交易大数据和企业相关数据, 构建企业知识图谱, 使用Fast-unfolding、k-core等图算法实现了对异常贷后资金、资金链断点等各种异常模式的识别, 能够及时发现重复和异常交易, 识别异常资金链模式, 合理管理和管理。控制贷后资金。 .其中, 星联科技的分布式图数据库StellarDB具备存储海量图数据的能力, 使得数据整合成为可能。原生支持的图算法使批量分析更容易。支持的 openCypher 图检索语言易于学习和使用。有助于提高交互式分析的效率。 SophonKG 提供了丰富的查询和分析能力。用户只需在字段中输入关键词或自然语言, 即可映射到知识图谱中客观世界的概念和实体。搜索结果直接展示满足用户需求的结构化信息内容。并自动进行数据关联和分类整理, 自动分配最紧急或优先的信息。 2)企业关系图谱某银行用户于2018年开始搭建知识图谱分析应用系统, 结合SophonKG知识图谱技术和自然语言处理技术, 创建了第一个基于知识图谱的企业客户风险管理模型。企业关系图谱的发展经历了两个阶段。首先, 以企业客户信息数据为基础, 构建企业关系图谱, 挖掘企业客户股东、担保、投资、交易、雇佣、法人、集团、实际控制等相关关系, 创建全面的银行-到企业的客户关系网络。其次, 创建交互式知识图谱应用程序。图形分析与NLP与自然语言处理相结合, 只需输入自然语言, 即可实现基于图形数据的分析展示效果。采用图算法, 结合星联自主研发的分析风险传导模型, 支​​持3D可视化和直观查看, 显着提升风险分析水平。 3)基于企业关联图的小微企业风险事件图。某银行基于处罚数据、第三方数据、舆情数据、公告数据、历史事件数据等, 利用星环科技知识图谱平台, 结合风险预警系统, 通过深入分析和其他技术分析风险事件对公司/个人事件主体和事件要素的影响, 形成事件风险分类体系和事件数据库, 实现事件的风险预警、评估、处置、分析、监测和管理。 5、基于知识图谱升级银行核心管理能力 传联科技基于知识图谱的解决方案, 可以提升银行用户的各项能力。 1)在客户服务方面, 以互联网金融思维为导向, 网络化、价值化的客户服务和可持续运营能力。
       通过整合和完善各种实体渠道和电子渠道的数据, 构建客户和客户全方位统一的信息视图。可有效支撑产品创新、营销拓展、信用服务等管理功能, 实现更加透明、便捷、高效的“以客户为中心”的多渠道综合客户绩效分析和持续运营服务能力。目前主要应用领域包括渠道服务、客户关系等。 2)在产品创新方面, 差异化相关的客户服务和可持续运营能力构建产品地图标准化的产品政策定义驱动信贷业务规范化运作, 通过产品组件化优化产品创新手段, 通过产品差异化优化定价能力, 支持产品层面客户信用资产风险管理目标的分解和实施, 实现产品-以创新和管理服务能力为中心。目前主要应用领域包括业务枢纽、金融工厂等。 3)在统一管控方面, 统一集中授信管理和抵押品管理能力 在客户授信管理方面, 本着统一授信管理的原则, 根据客户的综合融资需求, 定义结构化、多层次的额度类型, 结合风险缓释。根据放行机制的合规性要求和信贷运营所需的押品生命周期管理流程, 构建基于押品特征的风险敞口缓释业务地图, 支持统一的信用洞察分析。 4)在风险管理方面, 精细化、穿透性的风险监控和风险量化能力, 建立一体化、联动、差异化、精细化、自动化的贷后监控措施, 构建风险图谱, 实现统一风险监控体系的管理能力, 完善“风险事件驱动”风险预警体系早期感知识别, 化解重大集中风险隐患。目前主要应用于组合服务、客户信用等领域。 5)在高效管理方面, 标准化、互联互通的客户服务和持续运营能力在企业管理方面, 聚焦业务管理对象, 提升数据应用决策支持效率, 实现以客户为中心、以市场为导向、以风险为导向——基于管理。基于资产洞察分析和数据应用分析系统。

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