文章摘要：在大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨的今天，各個(gè)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的利用已經(jīng)有了很大的改變。在知識(shí)圖譜系統(tǒng)中，可以實(shí)現(xiàn)“萬(wàn)物互聯(lián)”，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的高度抽象化，將現(xiàn)實(shí)世界的最大程度地還原出來(lái)，通過(guò)海量的關(guān)聯(lián)來(lái)挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值。對(duì)于金...

在大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨的今天，各個(gè)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的利用已經(jīng)有了很大的改變。在知識(shí)圖譜系統(tǒng)中，可以實(shí)現(xiàn)“萬(wàn)物互聯(lián)”，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的高度抽象化，將現(xiàn)實(shí)世界的最大程度地還原出來(lái)，通過(guò)海量的關(guān)聯(lián)來(lái)挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值。對(duì)于金融行業(yè)，數(shù)據(jù)是一種非常重要的資源。金融業(yè)的數(shù)據(jù)中包含了大量的實(shí)體和聯(lián)系，通過(guò)這些數(shù)據(jù)的聯(lián)系，可以打破傳統(tǒng)的計(jì)算模型，從“關(guān)系”的角度，對(duì)金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析，并通過(guò)外部的數(shù)據(jù)，挖掘潛在客戶(hù)，預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)，提高業(yè)務(wù)效率和價(jià)值。那么，知識(shí)圖譜可以應(yīng)用在金融行業(yè)的哪些地方呢？

一、營(yíng)銷(xiāo)類(lèi)應(yīng)用

1)發(fā)掘潛在客戶(hù)：

挖掘潛在客戶(hù)是目前金融業(yè)研究的一個(gè)熱點(diǎn)，利用已有的數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確地找到潛在的客戶(hù)，這將有助于提高銀行的業(yè)務(wù)水平。在此基礎(chǔ)上，我們可以構(gòu)建一個(gè)基于已有的銀行用戶(hù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜，并依據(jù)其不同的交際類(lèi)型和頻率來(lái)確定相應(yīng)的關(guān)系模式。通過(guò)與客戶(hù)的親屬、朋友、同事、同學(xué)、陌生人等進(jìn)行關(guān)聯(lián)的社會(huì)性挖掘來(lái)評(píng)價(jià)客戶(hù)的關(guān)系緊密程度。例如，根據(jù)已有的 VIP顧客，發(fā)掘他們的聯(lián)系方式和興趣，或者找到他們的興趣愛(ài)好，這樣就可以針對(duì)特定的群體進(jìn)行市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)。

2)挖掘顧客的潛力；

在發(fā)掘潛在顧客的同時(shí)，還要根據(jù)現(xiàn)有顧客的需求，推出相應(yīng)的產(chǎn)品。在構(gòu)建了一套基于客戶(hù)關(guān)系的知識(shí)圖譜體系之后，可以對(duì)車(chē)輛信息、個(gè)人愛(ài)好、行為等進(jìn)行彈性擴(kuò)充。綜合各種資料來(lái)源，對(duì)顧客的行為進(jìn)行準(zhǔn)確的分析，對(duì)顧客的潛在需要進(jìn)行準(zhǔn)確的定位。

上述服務(wù)既能為個(gè)體用戶(hù)服務(wù)，也能為企業(yè)用戶(hù)提供服務(wù)。對(duì)企業(yè)的資金、法人、上下游投資、類(lèi)似企業(yè)的業(yè)務(wù)關(guān)系進(jìn)行分析，為企業(yè)推薦合適的產(chǎn)品和服務(wù)。

二、風(fēng)控類(lèi)應(yīng)用

1)防詐騙的應(yīng)用程序：

在防詐騙方面，知識(shí)圖譜也有合適的應(yīng)用方案。近年來(lái)，我國(guó)的金融詐騙呈現(xiàn)出各種形態(tài)，如提供虛假信息、集團(tuán)詐騙、內(nèi)外勾結(jié)等“高明”的手段，使得原有的單一突破手段難以奏效，必須構(gòu)建一套主動(dòng)、高效的知識(shí)體系。防騙的關(guān)鍵在于人，必須將所有與借款人有關(guān)的資料來(lái)源連接起來(lái)，建立包含大量資料來(lái)源的知識(shí)圖譜，使之整合成機(jī)器能夠了解的結(jié)構(gòu)化資料。該系統(tǒng)不但能將借款人的個(gè)人信息進(jìn)行綜合，而且能將其消費(fèi)、行為、關(guān)系、線(xiàn)上日志等信息納入防詐騙的知識(shí)圖譜中，對(duì)其進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。

除了在申請(qǐng)階段進(jìn)行反詐騙外，還可以根據(jù)用戶(hù)對(duì)大量的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行離線(xiàn)統(tǒng)計(jì)，并根據(jù)不同的主體要素，建立風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)模型和規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)交易過(guò)程中的欺詐行為進(jìn)行反欺詐。

2)內(nèi)部審計(jì)內(nèi)部控制的運(yùn)用

同時(shí)，通過(guò)關(guān)聯(lián)分析與知識(shí)圖譜的運(yùn)用，可以提高財(cái)務(wù)內(nèi)部審計(jì)與內(nèi)控系統(tǒng)的有效性與準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)被監(jiān)管者的電子郵件、帳戶(hù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，建立相應(yīng)的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，防止內(nèi)部串通、內(nèi)部串通等，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)與外界的不正常交易。

3)打擊洗錢(qián)的應(yīng)用

在反洗錢(qián)方面，我們也能協(xié)助監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行有效的監(jiān)管，逐步挖掘關(guān)聯(lián)賬戶(hù)，發(fā)現(xiàn)幕后黑手。相比于個(gè)人賬戶(hù)和關(guān)系的識(shí)別，反洗錢(qián)團(tuán)伙的工作更加困難，因?yàn)檫@些組織都是建立在錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)之中，很難被人察覺(jué)。我們必須對(duì)這些隱含的關(guān)系進(jìn)行清晰的梳理，同時(shí)從時(shí)間、空間多維的視角進(jìn)行分析，從而找出可能存在的潛在危險(xiǎn)，并找出潛伏的反洗錢(qián)集團(tuán)。

三、預(yù)測(cè)類(lèi)應(yīng)用

1)對(duì)行業(yè)的潛在危險(xiǎn)

在此基礎(chǔ)上，可以在客戶(hù)、企業(yè)、行業(yè)之間建立一個(gè)相互聯(lián)系的知識(shí)圖譜，并從不同的角度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)行業(yè)進(jìn)行分類(lèi)，建立基于貸款和行業(yè)信息的關(guān)系挖掘模型，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行建模，可以顯示各個(gè)行業(yè)和行業(yè)之間的聯(lián)系，當(dāng)行業(yè)出現(xiàn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)或者高風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候，我們就能對(duì)行業(yè)中存在的行業(yè)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而提前發(fā)現(xiàn)和避免風(fēng)險(xiǎn)。

2)對(duì)客戶(hù)的潛在風(fēng)險(xiǎn)

通過(guò)建立客戶(hù)、企業(yè)、行業(yè)的知識(shí)圖譜，以及行業(yè)與企業(yè)的信息鏈接，根據(jù)行業(yè)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)與企業(yè)客戶(hù)相關(guān)的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。比如，某省的某一產(chǎn)業(yè)，連續(xù)發(fā)生了幾起拖欠的案件，我們可以通過(guò)對(duì)這些企業(yè)和客戶(hù)的信息進(jìn)行分析，從而找到那些有潛在風(fēng)險(xiǎn)的客戶(hù)。

將來(lái)，機(jī)器將會(huì)更加接近人腦，通過(guò)知識(shí)圖譜的分析和挖掘數(shù)據(jù)，讓機(jī)器能夠理解現(xiàn)實(shí)，從而為人類(lèi)做出決定。GaussMind知識(shí)圖譜平臺(tái)基于深度學(xué)習(xí)的NLP算法，能幫助客戶(hù)完成上傳、標(biāo)注數(shù)據(jù)，自定義構(gòu)建模型訓(xùn)練，構(gòu)建可視化圖譜。

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