数据是数字经济时代的新型生产资料，基于数据的生产变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领域的数字化、智能化转型。金融行业因与数据的高度相关性，成为人工智能最先应用的行业之一，而知识图谱作为人工智能技术的重要研究方向与组成部分，正在快速渗透到金融业务应用层面，并日益成为金融科技的“底层支撑”。
什么是知识图谱？
知识图谱就是用可视化的图形表达真实世界中各种实体或概念的关联关系，从而实现思考与推理。知识图谱通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制等一系列方式，把所有不同种类的信息连接在一起得到一个关系网络。
形成知识图谱的过程本质是在建立认知，因此知识图谱最能体现人工智能的特色——像人类大脑一样思考！人脑的思考方式，神经元的连接，连接越多越聪明；知识图谱整合海量信息、随需创造知识的引擎，让机器能够像人一样理解世界、获取知识，进而做出决策和行动。
行业知识图谱通常需要依靠特定行业的数据来构建，主要应用于各行各业的智能搜索、智能问答、精准营销、商业智能等场景中；行业知识图谱的构建需要将海量、专业化程度高的企业内外部多源异构信息进行融合，工程化难度极大。
智通科技研发团队近十年行业浸润与技术积淀，拥有行业知识图谱构建与应用的解决方案，并已实现在石油石化、军工、政府等行业的应用。
语义魔方，由智通科技研发的语义理解和处理的工具级产品，可以实现从海量不同结构的数据中识别出对象、业务等实体，并建立关联关系，从而构建知识图谱，深度挖掘知识价值，推动业务智能化。可广泛应用于存在大量结构化、半结构化、非结构化资源，需要快速融合并挖掘分析其价值的单位。
金融行业的知识图谱是金融行业语义理解和知识搜索的基础技术，可以为风险评估、预测、反欺诈、精准营销、智能搜索等提供技术支撑。越来越多的金融机构要构建金融领域的知识图谱，将海量非结构化信息智能化利用起来，为金融领域应用决策提供更精准、更可靠的依据。
知识图谱在金融行业的应用
1、风险评估与反欺诈
如今数字金融欺诈形式不断更新、纷繁复杂，欺诈手段逐渐表现出专业化、产业化、隐蔽化、场景化的特征。
传统反欺诈技术的维度单一、效率低下、范围受限的劣势越来越明显。在反欺诈场景中，知识图谱可以聚合与借款人相关的各类数据源，包括借款人的基本信息、日常生活中的消费记录、行为记录、关系信息、网上浏览记录等，然后抽取该借款人的特征标签，从而将相关的信息整合到结构化的知识图谱中，在此基础上，对该借款人的风险进行全方位的分析和评估。
除了申请阶段的反欺诈，通过构建已知欺诈要素如手机、设备、账号、地域等的关系图谱，全方位开展客户海量风险数据的离线统计分析，按主题要素收集风险运营的结果反馈，建立客户风险特征信息库，优化风险模型和规则，还能做到交易阶段的反欺诈。
2、风险预测
风险预测包括对潜在风险行业预测和潜在风险客户预测。
在潜在风险行业预测上，基于多维度数据对行业进行细分，根据行业信息建立关系挖掘模型，展示每个行业之间的关联度，如果某一行业发生了风险事件，可以及时预测未来有潜在风险的关联行业，金融机构从而可对相关行业的风险做出预判，尽早地发现并规避风险。
在潜在风险客户预测上，通过知识图谱整合和关联企业内部结构化数据、非结构化数据以及互联网采集数据、第三方合作数据，发现和建立企业与企业之间的集团关系、投资关系、上下游关系、担保关系，企业与个人之间的任职、实际控制、一致行动关系，及时预测未来有潜在风险的关联企业。
3、精准营销
针对个人客户，知识图谱可以通过链接多个数据源，形成对用户或用户群体的完整知识体系描述，挖掘已有客户的潜在需求，针对性地推送相关产品，为客户提供营销服务。
例如，金融公司的市场经理用知识图谱去分析待销售用户群体之间的关系，去发现他们的共同爱好，从而更有针对性地对这类用户人群制定营销策略。如果对知识图谱扩展（如个人爱好、电商交易数据、社交数据等），还可以更加精准地分析客户行为，进行精准推送。
针对企业级客户，通过分析包括企业基础数据、投资关系、任职关系、专利数据、招投标数据、招聘数据、诉讼数据、失信数据、新闻资讯等企业数据勾画出企业客户的资金关系、法人关系、上下游投资关系、相似企业业务关系等构建起企业知识图谱，为企业推荐合适产品、服务。
4、智能搜索和数据可视化
智能搜索的功能指的是，知识图谱能够在语义上扩展用户的搜索关键词，从而返回更丰富、更全面的信息。
比如，搜索某个人的身份证号，可以返回与这个人相关的所有历史借款记录、联系人关系和其他相关的标签（如黑名单等）。这些结果可以用图形网络的方式展示，从而把复杂的信息以直观明了的图像呈现出来，让使用者对隐藏信息的来龙去脉一目了然。
未来，机器利用数据的方式一定会更趋近于人脑，利用知识图谱，我们可以真正做到让机器读懂真实世界，通过分析、挖掘数据为人类的决策提供支持。
智通科技凭借自身在知识图谱业务的实战经验，可以帮助银行全面融合内外部数据，建立业务应用，辅助决策，提升金融客户风险管理能力和效率，与金融客户并肩实现行业智能化升级。
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