隨著人工智能的迅猛發(fā)展，知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)落地和商用能力不斷增強(qiáng)，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始引入知識(shí)圖譜技術(shù)，解決企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)分析和挖掘問(wèn)題，并取得了突出的成效。
在金融行業(yè)，企業(yè)內(nèi)部大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如各種辦公文件、文本、圖片、語(yǔ)音等，都蘊(yùn)含著很多有價(jià)值的信息，但是這些數(shù)據(jù)大多以知識(shí)庫(kù)的形式單獨(dú)存檔，并沒(méi)有得到充分的利用，如何發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的價(jià)值成為當(dāng)前企業(yè)的一大痛點(diǎn)。
星環(huán)科技基于自主研發(fā)的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)StellarDB與知識(shí)圖譜平臺(tái)Sophon KG，為銀行等用戶構(gòu)建圖譜應(yīng)用平臺(tái)，可快速挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價(jià)值，找出其存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提煉有價(jià)值信息，穩(wěn)定可靠地解決金融行業(yè)所面臨的不同問(wèn)題。目前，星環(huán)科技的解決方案已經(jīng)應(yīng)用在智慧風(fēng)控、智慧營(yíng)銷、智慧經(jīng)營(yíng)等場(chǎng)景，幫助銀行用戶創(chuàng)造價(jià)值。
1.金融行業(yè)知識(shí)圖譜應(yīng)用迎來(lái)爆發(fā)期
在經(jīng)歷了語(yǔ)義知識(shí)圖譜、安全知識(shí)圖譜、風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)圖譜等應(yīng)用后，金融知識(shí)圖譜隨著圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的不斷成熟，以及金融投資、研究領(lǐng)域復(fù)雜圖計(jì)算數(shù)據(jù)源的不斷豐富，在2019年迎來(lái)了爆發(fā)期。
在金融領(lǐng)域，目前出現(xiàn)多種知識(shí)圖譜，包括監(jiān)管知識(shí)圖譜，如集團(tuán)派系知識(shí)圖譜、產(chǎn)業(yè)鏈知識(shí)圖譜、擔(dān)保鏈知識(shí)圖譜、反洗錢知識(shí)圖譜等;銀行知識(shí)圖譜，如對(duì)公知識(shí)圖譜、社交畫(huà)像知識(shí)圖譜、風(fēng)險(xiǎn)傳遞圖譜、信貸資金圖譜、供應(yīng)鏈知識(shí)圖譜等;證券知識(shí)圖譜，如智能投研知識(shí)圖譜、債券風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)圖譜等;基金知識(shí)圖譜，如資管知識(shí)圖譜、債券風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)圖譜、FOF投研知識(shí)圖譜等;期貨知識(shí)圖譜，包括大宗商品知識(shí)圖譜、政策鏈知識(shí)圖譜等。
專家認(rèn)為，知識(shí)圖譜驅(qū)動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新，對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和多維復(fù)雜關(guān)系的處理與可視化展示是現(xiàn)階段的主要價(jià)值，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用將帶來(lái)更廣闊的認(rèn)知市場(chǎng)。
2.銀行知識(shí)圖譜平臺(tái)與應(yīng)用的痛點(diǎn)
目前，銀行知識(shí)圖譜平臺(tái)與應(yīng)用的痛點(diǎn)主要包括：
1)平臺(tái)管控較差。權(quán)限管理和資源管控能力較差，高可用和健壯性較差，無(wú)法滿足實(shí)際場(chǎng)景中的圖譜構(gòu)建與查詢權(quán)限分離與資源適配需求。
2)可視化效果較差。需要通過(guò)增加支持圖譜的對(duì)比分析、可視化統(tǒng)計(jì)、時(shí)序分析、多種布局和樣式的設(shè)置、3D大圖展示等功能，增強(qiáng)銀行知識(shí)圖譜平臺(tái)與應(yīng)用的可視化水平，提升服務(wù)效率。
3)缺乏自然語(yǔ)言處理（NLP）能力。無(wú)法支撐文本標(biāo)注、實(shí)體關(guān)系抽取、輿情傳播、智能問(wèn)答等NLP能力，無(wú)法將知識(shí)圖譜能力拓展到更多應(yīng)用場(chǎng)景。
4)應(yīng)用場(chǎng)景不夠豐富。目前，銀行用戶急需基于知識(shí)圖譜平臺(tái)挖掘更多的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，并且對(duì)業(yè)務(wù)部門賦予基于圖譜分析管理平臺(tái)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的能力。
隨著金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘分析的日益深化，銀行對(duì)于利用海量結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行特定場(chǎng)景知識(shí)圖譜構(gòu)建需求日益旺盛，并且希望構(gòu)建全行級(jí)的知識(shí)圖譜平臺(tái)，對(duì)業(yè)務(wù)賦能。一方面，幫助業(yè)務(wù)人員構(gòu)建深度關(guān)系拓?fù)洌硪环矫嬉蚕Ｍ柚鷪D分析和圖算法來(lái)提升業(yè)務(wù)洞察效率。
3.星環(huán)科技幫助銀行構(gòu)建知識(shí)圖譜
星環(huán)科技基于自主研發(fā)的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)StellarDB+知識(shí)圖譜平臺(tái)Sophon KG，為銀行等用戶構(gòu)建圖譜平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)獲取、圖譜構(gòu)建與存儲(chǔ)、圖譜更新迭代、圖譜計(jì)算與分析等功能，并且通過(guò)星環(huán)平臺(tái)的高可用和健壯性，可以滿足客戶高可用、資源管控、可視化效果、NLP能力等的需求。
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星環(huán)科技圖譜知識(shí)方案更穩(wěn)健，性能更快，支持超大規(guī)模圖，支持圖譜的對(duì)比分析、可視化統(tǒng)計(jì)、時(shí)序分析、多種布局和樣式的設(shè)置、3D大圖展示，支持NLP等。
相比于基于開(kāi)源系統(tǒng)構(gòu)建知識(shí)圖譜平臺(tái)，基于星環(huán)科技自研產(chǎn)品構(gòu)建知識(shí)圖譜平臺(tái)具有明顯優(yōu)勢(shì)：
在圖數(shù)據(jù)庫(kù)方面，星環(huán)科技的平臺(tái)不是基于開(kāi)源組件，而是基于星環(huán)科技自研的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)Stellar DB，性能更好，比開(kāi)源快4-6倍;可支持萬(wàn)億邊規(guī)模圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，具備查詢速度快、分析能力強(qiáng)、穩(wěn)定性高的特點(diǎn)。
在支持圖算法方面，星環(huán)科技的KG與StellarDB平臺(tái)支持的圖算法豐富，內(nèi)設(shè)金融場(chǎng)景NLP模型支持半自動(dòng)化文本構(gòu)圖;而開(kāi)源的方案支持的圖算法需要手動(dòng)開(kāi)發(fā)，開(kāi)發(fā)成本高，且不支持NLP。
在集群方面，星環(huán)科技的平臺(tái)底層基于容器，資源管控更好，支持高可用;可以方便的進(jìn)行資源共享;可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容。
開(kāi)源項(xiàng)目資源隔離性一般，用戶操作不當(dāng)，可能造成整個(gè)集群宕機(jī)，不支持高可用;難以實(shí)現(xiàn)資源共享功能;無(wú)法動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容等。
4.銀行知識(shí)圖譜三大典型應(yīng)用場(chǎng)景
目前星環(huán)科技知識(shí)圖譜在金融領(lǐng)域已有多個(gè)落地案例，銀行采用星環(huán)科技的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)StellarDB和Sophon KG構(gòu)建關(guān)聯(lián)關(guān)系圖譜和小微事件圖譜等，應(yīng)用于資金斷點(diǎn)分析、異常圖模式探索、異常交易識(shí)別、交易軌跡模型等場(chǎng)景。我們選擇三個(gè)典型場(chǎng)景做一介紹。
1）貸后資金穿透管理
傳統(tǒng)對(duì)公貸后管理，主要依靠業(yè)務(wù)人員進(jìn)行定期審查，耗時(shí)耗力。星環(huán)科技借助分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)StellarDB和Sophon KG產(chǎn)品，融合交易大數(shù)據(jù)及企業(yè)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了企業(yè)知識(shí)圖譜，利用Fast-unfolding、k-core等圖算法，實(shí)現(xiàn)了貸后資金異常、資金鏈斷點(diǎn)等多種異常模式的識(shí)別，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)經(jīng)常性與異常交易，識(shí)別異常資金鏈模式，合理管控貸后資金。
其中，星環(huán)科技的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)StellarDB具有的海量圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，使得融合數(shù)據(jù)成為了可能，原生支持的圖算法使得批量分析更為簡(jiǎn)單，其支持的openCypher圖檢索語(yǔ)言易學(xué)易用，有助于提高交互分析的效率。
Sophon KG提供豐富的查詢分析能力，用戶只需要輸入該領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)鍵詞或者自然語(yǔ)言，即能映射為知識(shí)圖譜中客觀世界的概念和實(shí)體，搜索結(jié)果直接顯示出滿足用戶需求的結(jié)構(gòu)化信息內(nèi)容，并且自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和分類排列、自動(dòng)配出最緊急或優(yōu)先的信息。
2）企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系圖譜
某銀行用戶自2018年開(kāi)始建設(shè)知識(shí)圖譜分析應(yīng)用體系，結(jié)合星環(huán)Sophon KG知識(shí)圖譜技術(shù)與自然語(yǔ)言處理技術(shù)，首創(chuàng)以知識(shí)圖譜為主的對(duì)公客戶風(fēng)險(xiǎn)管理模式。
企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系圖譜發(fā)展經(jīng)歷兩個(gè)階段，首先基于對(duì)公客戶信息數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系圖譜，挖掘?qū)蛻艄蓶|、擔(dān)保、投資、交易、任職、法人、集團(tuán)、實(shí)控等關(guān)聯(lián)關(guān)系，打造全行對(duì)公客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。
其次打造交互式知識(shí)圖譜應(yīng)用。將圖分析與NLP自然語(yǔ)言處理結(jié)合，僅需以自然語(yǔ)言輸入，就可實(shí)現(xiàn)基于圖數(shù)據(jù)的分析及展示效果。
運(yùn)用圖算法，結(jié)合星環(huán)自研的分析風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)模型，支持3D可視化直觀查閱，顯著提升風(fēng)險(xiǎn)分析水平。
3）基于企業(yè)關(guān)聯(lián)圖譜的小微企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)事件圖譜
某銀行基于處罰數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)、公告數(shù)據(jù)、歷史事件數(shù)據(jù)等，利用星環(huán)科技的知識(shí)圖譜平臺(tái)，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，通過(guò)深度分析等技術(shù)，分析風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)企業(yè)/個(gè)人事件主體的影響和事件要素，形成事件風(fēng)險(xiǎn)分類體系和事件庫(kù)，從而實(shí)現(xiàn)事件的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、評(píng)估、處置和分析監(jiān)控管理。
5.基于知識(shí)圖譜的銀行核心管理能力升級(jí)
星環(huán)科技基于知識(shí)圖譜的解決方案，可以為銀行用戶帶來(lái)各種能力的提升。
1）客戶服務(wù)方面，網(wǎng)絡(luò)化、價(jià)值化的客戶服務(wù)與持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力
以互聯(lián)網(wǎng)金融的思維為先導(dǎo)，通過(guò)整合、完善各類實(shí)體渠道和電子渠道的數(shù)據(jù)，構(gòu)建全方位的客戶統(tǒng)一信息視圖與客戶圖譜，有效支持產(chǎn)品創(chuàng)新、營(yíng)銷拓展、信貸服務(wù)等管理職能，實(shí)現(xiàn)“以客戶為中心” 的更為透明、便捷、高效的多渠道、一體化的客戶表現(xiàn)分析持續(xù)經(jīng)營(yíng)服務(wù)能力。目前主要應(yīng)用領(lǐng)域包括渠道服務(wù)、客戶關(guān)系等。
2）在產(chǎn)品創(chuàng)新方面，差異化、關(guān)聯(lián)化的客戶服務(wù)與持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力
構(gòu)建產(chǎn)品圖譜，以標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品政策定義驅(qū)動(dòng)授信業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)，以產(chǎn)品構(gòu)件化優(yōu)化產(chǎn)品創(chuàng)新手段，以產(chǎn)品差異化優(yōu)化定價(jià)能力，支持客戶信用資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)在產(chǎn)品層面的分解和實(shí)施，實(shí)現(xiàn)以產(chǎn)品為中心的創(chuàng)新和管理服務(wù)能力。目前主要應(yīng)用領(lǐng)域包括業(yè)務(wù)樞紐、金融工廠等。
3）統(tǒng)一管控方面， 統(tǒng)一化、集中化的授信管理和抵押品管理能力
在客戶信用管理方面，基于統(tǒng)一授信管理原則，根據(jù)客戶綜合融資需求，定義結(jié)構(gòu)化、多層次的額度類型，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)緩釋機(jī)制的合規(guī)要求和授信作業(yè)所需要的押品全生命周期管理流程，根據(jù)押品的特點(diǎn)，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)暴露緩釋業(yè)務(wù)圖譜，支持統(tǒng)一信用洞察分析。
4）風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)方面，精細(xì)化、穿透化的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與風(fēng)險(xiǎn)量化能力
建立整合性、聯(lián)動(dòng)性、差異化、精細(xì)化、自動(dòng)化的授信后監(jiān)控措施，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)圖譜，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控體系的管理能力，精細(xì)化及早感知識(shí)別“以風(fēng)險(xiǎn)事件驅(qū)動(dòng)”的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，化解重大集中度風(fēng)險(xiǎn)隱患。目前主要應(yīng)用于組合服務(wù)、客戶信用等領(lǐng)域。
5）高效管理方面，標(biāo)準(zhǔn)化、連接化的客戶服務(wù)與持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力
在企業(yè)管理方面，以業(yè)務(wù)管理對(duì)象為核心，提高數(shù)據(jù)應(yīng)用決策支持效率，實(shí)現(xiàn)以客戶為中心、以市場(chǎng)為導(dǎo)向、以風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)為基礎(chǔ)的資產(chǎn)洞察分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用分析體系。
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