信和大金融擁抱知識圖譜，開啟智能應用新時代！

近幾年，人工智慧可謂是出盡了風頭。從AlphaGo戰勝圍棋選手李世石，到特斯拉，百度、阿里巴巴紛紛開展無人駕駛技術的研發，人工智慧正在以迅雷不及掩耳之勢席捲而來。

而作為人工智慧底層技術之一的知識圖譜近兩年也備受關注，尤其在幫助行業構築場景數據模型、學習和發現數據之間的關聯規律、全面理解事物方面，知識圖譜正扮演一個關鍵角色。

何為知識圖譜？

知識圖譜（Knowledge Graph/Vault）又稱為科學知識圖譜，在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領域映射地圖，是顯示知識發展進程與結構關係的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪製和顯示知識及它們之間的相互聯繫。

知識圖譜由谷歌在2012年提出，如今已經成為人工智慧領域的熱門問題之一，吸引了來自學術界和工業界的廣泛關注，在一系列實際應用中取得了較好的落地效果，產生了巨大的社會與經濟效益。那麼到底是什麼在支撐著知識圖譜技術的繁榮景象？是一股什麼力量讓知識圖譜技術吸引了如此多的關注？換句話說，知識圖譜到底能解決什麼問題？何以能夠解決這些問題？

信和大金融認為，以知識圖譜為代表的大數據時代知識工程有著悠久的歷史淵源；知識圖譜脫胎於傳統知識表示，但是在規模上顯著優於傳統語義網路；而這種量變也帶來知識效用上的質變。

知識圖譜對於認知智能的另一個重要意義在於：知識圖譜讓解釋人工智慧成為可能。「解釋」這件事情一定是跟符號化知識圖譜密切相關的。

知識圖譜打造四大應用場景

對於大數據應用與發展，作為知名的大數據踐行者，信和大金融一直緊跟行業發展，積極推動大數據以及智能科技在互聯網金融方面的應用，嚴格把控風險，持續加強反欺詐能力建設。

大數據的時代擁有數據已經不是一個很難的事情，而在數據的海洋中挑選和使用數據成為了更重要的能力，也更能產生價值。

知識圖譜是在大數據平台和終端用戶之間的紐帶和中間層，服務於各個終端用戶，知識圖譜將成為真正的大數據風控的基礎和橋樑。

此外，知識圖譜的應用較為廣泛，本次構建的知識圖譜主要有四個重要的應用場景，分別為反欺詐、信審、失聯客戶尋找、投資端和資產端客戶畫像繪製。

第一，反欺詐場景。反欺詐應用是知識圖譜中一個基礎的應用，其主要體現在異常偵測。即能夠在極短時間內發現異常用戶和疑似欺詐團體，從而極大的釋放了我們的人力且能夠迅速發現巨大的潛在損失。

第二，信審場景，通過知識圖譜的應用提高信審審批時效和質量。迅速整合客戶的所有資料，並發現各個客戶之間的聯繫、客戶與其他問題客戶或負面消息之間的聯繫，給信審人員提供審批輔助建議。

第三，失聯客戶尋找場景。尋找失聯客戶，知識圖譜最早「揚名」就是在找人上。對於失聯客戶，很多時候不是催收團隊力度不夠，而是根本找不到人，相信只要能找到人，催收部門是能將大部分損失挽回的。

最後一個是理財端和資產端客戶畫像繪製場景應用。繪製客戶畫像即通過客戶的原有屬性和社會屬性繪製客戶的完整畫像，以達到精準營銷，降低無謂的營銷成本，讓每一分營銷都帶來利潤的目的。

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