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知識圖譜是什么,能解決金融行業什么問題?

至成科技 2019-07-19 訪問量(453) 評論(0)
摘要:本篇為漫談金融科技系列文章之一。前幾篇講了金融科技的范疇和定義,以及大數據對金融科技的影響,這一篇闡述知識圖譜和金融科技之間的關系。 這是新鮮概念嗎? 不必糾結為什
本篇為漫談金融科技系列文章之一。前幾篇講了金融科技的范疇和定義,以及大數據對金融科技的影響,這一篇闡述知識圖譜和金融科技之間的關系。
 
這是新鮮概念嗎?
不必糾結為什么知識圖譜突然火的問題,一項技術的應用總有它的生命周期;在不同的時期有不同的概念,不同的內涵和外延。
 
知識圖譜的前身與上世紀60年代的語義網絡、70年代的專家系統密不可分,都是人工智能概念的一部分,是實驗室里的黑盒式研究。
 
這些腦洞大開的科學家們想解決什么問題?
 
如果說讓機器利用大數據的方式處理問題,會使之更趨近于人腦;那么,利用知識圖譜,就可以真正做到讓機器讀懂真實世界,通過分析、挖掘數據為人類的決策提供支持。
 
知識圖譜背后包含很多技術,國內外研究偏重不一樣。國外首先用它解決信息過載問題,因此知識圖譜最廣泛的應用領域在搜索。而國內科學家們在“產學研用”道路上做了很多實踐,更關注用技術解決現實世界的問題。百度也在2014年正式上線百度知識圖譜。
 
雖然國內外對知識圖譜的定義不相同。但公認的是,知識圖譜的本質是知識關聯。形象的說,這種知識關聯是由“節點”和“邊”組成一個數據結構。在知識圖譜里,每個節點表示現實世界中存在的“實體”,每條邊為實體與實體之間的“關系”。比如現實世界中,人、車、手機號等實體對象可簡單抽象為一個個實體點,兩個實體之間的“關系”用一條線來表示,這就是所謂的“還原現實世界”。
 
這種知識關聯,人類可能搞不清楚,可能會犯錯,但機器不會;也許人類的經驗會失效,但客觀世界的關系永遠符合邏輯。
 
也因此,知識圖譜歷經了四五十年的發展,終于走出實驗室。可以說,現在正是知識圖譜全新復興的時代。這有點像人工智能的發展,歷經前兩個歷史階段,最終在條件成熟之下全面爆發。
 
 
 
所以,只要現實世界的問題被還原,形成邏輯關系,才能被真正解決。從這個角度來說,知識圖譜更是一種解決問題的方法論。
 
解決金融行業什么問題?
為什么各個行業突然敞開懷抱擁抱它?這是因為,傳統行業的自有數據遠遠不能刻畫出復雜又隨時變化的真實世界。
 
在該領域最讓人津津樂道的可能要算Platantir科技公司的傳奇故事了。它通過線下刷卡、銀行轉賬、犯罪記錄等數據建立了知識圖譜,不僅發現了納斯達克前主席麥道夫(Bernie Madoff)的“龐氏騙局”,還幫中情局找到了大量基地組織和塔利班高層,并找到了本拉登的藏身地。
 
當這些讓人震撼的案例一件件擺在眼前后,智能金融知識圖譜領域受到了極大關注。
 
回顧FinTech行業的發展,過去三四年大家稱之為為金融科技,隨著知識圖譜等人工智能技術的應用,甚至出現了智能金融提法,都屬于FinTech的一部分。
 
這種發展似乎代表了 FinTech 的上半場和下半場。
 
在金融行業走入信息化、進入大數據時代,上半場重點在提高效率,即如何突破既有的數據使用模式,更高效、精準、迅速地獲得數據帶來的價值。
 
而下半場進入智能化后,新的商業模式應運而生,產生重構式變革。這時期的重心更多的是由知識圖譜等人工智能技術來支持。未來幾年金融行業的重點之一便在于此,利用基于關聯關系的知識圖譜概念,可以突破現有的關系型數據庫的限制,在金融行業中讓數據發揮更大的價值。
 
金融領域的場景應用
在重構金融行業業務流程過程中,知識圖譜的應用場景很多。
 
眾所周知,金融行業兩大核心業務是:營銷和風控,即最大限度的獲取更多的營銷收益,并在充滿風險的市場上做好風控管理。這些業務核心,都離不開用戶本身的個人信息和數據。
 
比如在精準營銷上,百度營銷云不僅可以挖掘潛在客戶:基于現有銀行客戶建立社交網絡知識圖譜,根據不同的交往方式和頻次定義圖譜建立關系模型,對客戶的親屬、朋友、同事、同學、陌生人等進行相關的社交挖掘從而評估關系緊密度;
 
因機器更能讀懂客戶,還可以深挖客戶潛在需求,針對他們的特點推送相關產品。甚至針對企業級客戶,還能分析企業級客戶的資金關系、法人關系、上下游投資關系、相似企業業務關系等,為企業推薦合適產品、服務。
 
在風控上,當金融與互聯網發生關系后,動輒數額巨大的風控事件讓業內人仍心有余悸,不敢有絲毫懈怠。只有通過知識圖譜,把其中隱含的關系網絡梳理清楚,同時從時間、空間多維角度進行分析,才能識別潛在的風險,防止用戶薅羊毛。
 
在這場變革中,百度云金融行業云在幫助金融機構建立事前預防、事中預警、事后分析行動的全方位風險控制體系,在預測和資訊領域也有非常好的嘗試。
 
比如潛在風險行業預測:基于多維度數據,識別某一行業發生了行業風險或高風險事件,就可以及時預測未來有潛在風險的關聯行業,金融機構從而可以對此風險做出預判并規避風險。
 
尤其是當前國家層面都非常重視的預防系統性金融風險,通過建立客戶、企業、行業的知識圖譜,也可基于對行業的潛在風險預測,及時發現行業風險、系統性風險相關聯的企業客戶。
 
就像知識圖譜最先應用于搜索,在資訊上同樣適用。傳統的搜索結果基于網頁端,搜索引擎不知道含義只能羅列出和目標關鍵詞匹配的頁面地址。知識圖譜能夠理解用戶的閱讀興趣和理解資訊內容,并對二者進行匹配,從而為用戶進行“智能推薦”。
 
可以說,只要有知識圖譜這一“利器”,找到更多場景化的產品應用,就能將金融科技推到一個新高度。
 
知識圖譜的應用離不開ABC基石
知識圖譜為什么發展了幾十年,現在才成為了網紅的問題。
 
除了知識關聯的本質貼合了智能金融等行業業務場景,很重要的一點還在于云計算、大數據等相關技術的成熟發展。
 
也就是說,為了能讓智能金融知識圖譜庫發揮高效的作用,還需要建立在ABC完整的技術架構上。
 
云端數據服務正在成為趨勢,無論是知識圖譜庫的構建、持久化存儲,還是對目標知識的高效檢索和分析,都離不開云計算和大數據技術的底層技術支持。
 
百度云提出ABC技術驅動cloud2.0,而坐擁億級實體、千億級事實的百度知識圖譜庫,無疑將加速進入智能金融的主場。

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