随着人工智能的快速发展，知识图谱（KnowledgeGraph）落地和商用能力不断提升，越来越多的企业开始将引入知识图谱解决了企业内部数据分析和挖掘的问题，取得了突出的效果。在金融行业，企业中大量的各种办公文档、文本、图片、语音等非结构化数据和半结构化数据，蕴含着大量有价值的信息，但这些数据大多单独归档在企业内部。知识库的形式，并没有得到充分利用，如何充分发挥这些数据的价值成为当前企业的一大痛点。星环科技基于自主研发的分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG，为银行等用户搭建图应用平台，快速挖掘非结构化数据和半结构化数据的价值，找出他们的价值。现有关系。提取有价值的信息，以稳定可靠的方式解决金融行业面临的不同问题。目前，星环的解决方案已应用于智能风控、智能营销、智能管理等场景，帮助银行用户创造价值。1、知识图谱在金融行业的应用正迎来爆发期。在经历了语义知识图谱、安全知识图谱、风险知识图谱的应用之后，金融知识图谱随着图数据库技术不断成熟，金融投研领域复杂的图计算数据源的不断丰富迎来爆发期2019年在金融领域，目前知识图谱种类繁多，包括监管知识图谱，如集团派系知识图谱、产业链知识图谱、担保链知识图谱、反洗钱知识图谱等；银行知识图谱，如企业知识图谱、社会画像等知识图谱、风险转移图谱、信用资本图谱、供应链知识图谱等；证券知识图谱，如智能投研知识图谱、债券风险知识图谱等；基金知识图谱，如资管知识图谱、债券风险知识图谱、FOF投研知识图谱等；期货知识图谱，包括商品知识图谱、政策链条知识图谱等。专家认为，知识图谱驱动行业创新，多源异构数据和多维复杂关系的处理和可视化是现阶段的主要价值。图神经网络下深度学习算法的应用，将带来更广阔的认知市场。2.银行知识图谱平台及应用的痛点目前，银行知识图谱平台及应用的痛点主要有：1）平台管控不力。权限管理和资源管控能力差，高可用和健壮性差，无法满足实际场景中图构建和查询权限分离和资源适配需求。2）可视化效果差。需要通过增加比较分析、可视化统计、时间序列分析、多种布局和样式设置、3D大图展示等支持支持的功能，提升银行知识图谱平台和应用的可视化水平，提高服务效率。图。3）缺乏自然语言处理（NLP）能力。无法支持文本标注、实体关系抽取、舆情传播、智能问答等NLP能力，无法将知识图谱能力扩展到更多应用场景。4）应用场景不够丰富。目前，银行用户迫切需要基于知识图谱平台探索更多业务应用场景，赋予业务部门基于图分析管理平台的创新能力。随着金融领域数据挖掘和分析的深入，银行对利用海量结构化或非结构化数据构建特定场景的知识图谱的需求越来越强烈，希望打造全行知识图谱平台，为业务赋能。一方面帮助业务人员构建深度关系拓扑，另一方面也希望借助图分析和图算法提高业务洞察效率。3.星环科技帮助银行构建知识图谱。基于自主研发的分布式图数据库StellarDB+知识图谱平台SophonKG，星环科技为银行等用户构建图平台，实现知识获取、图构建与存储、图更新迭代、图计算与分析功能，并通过星环平台的高可用和健壮性，可以满足客户对高可用、资源管控、可视化效果、NLP能力等方面的需求。Transwarp的地图知识解决方案更强大，性能更快。支持超大比例尺地图、地图对比分析、可视化统计、时序分析、多种布局和样式设置、3D大比例尺展示、NLP支持。与基于开源系统构建知识图谱平台相比，基于星环自研产品构建知识图谱平台具有明显优势：在图数据库方面，星环平台不是基于开源组件，而是基于星环自研-开发了分布式图数据库StellarDB，性能更优，比开源快4-6倍；可支持万亿条边规模的图数据存储，具有查询速度快、分析能力强、稳定性高等特点。在图算法支持方面，星环KG和StellarDB平台支持丰富的图算法，内置金融场景NLP模型支持半自动文本排版；而开源解决方案支持的图算法需要人工开发，成本高昂且成本高昂。支持自然语言处理。在集群方面，星环平台底层基于容器，资源管控更好，支持高可用；它可以促进资源共享；它可以动态扩展和收缩。开源项目资源隔离一般，用户操作不当可能导致整个集群宕机，不支持高可用；难以实现资源共享功能；不能动态扩缩容量等。4.银行知识图谱的三大典型应用场景目前，星环科技知识图谱在金融领域已有众多落地案例。银行使用星环科技的分布式图数据库StellarDB和SophonKG构建关联关系图和小微事件图等，应用于资金断点分析、异常图模式探索、异常交易识别、交易轨迹模型等场景。我们选择三个典型场景进行介绍。1）贷后资金渗透管理传统贷后管理主要依靠业务人员定期复核，费时费力。星环科技借助分布式图数据库StellarDB和SophonKG产品，整合交易大数据和企业相关数据构建企业知识图谱，并利用Fast-unfolding、k-core等图算法实现后置贷款资金异常与资金链。断点等各种异常模式的识别，可以及时发现频繁异常的交易，识别异常资金链模式，合理管控贷后资金。其中，StellarDB的分布式图数据库StellarDB具备存储海量图数据的能力，这使得数据融合成为可能。原生支持的图算法使批量分析更容易。其支持的openCypher图检索语言易学易用。有助于提高交互分析的效率。SophonKG提供了丰富的查询和分析能力。用户只需在领域内输入关键词或自然语言，即可在知识图谱中映射到客观世界中的概念和实体。搜索结果直接展示符合用户需求的结构化信息内容，并自动进行数据关联和分类，自动分配最紧急或优先的信息。2）企业关系图谱某银行用户自2018年开始构建知识图谱分析应用系统，结合SophonKG知识图谱技术和自然语言处理技术，率先打造基于知识图谱的企业客户风险管理模型。企业关系图谱的发展经历了两个阶段。首先，以企业客户信息数据为基础，构建企业关系图谱，挖掘企业客户股东、担保、投资、交易、委任、法人、集团、实际控制等关联关系，打造全面开展业务-对企业的客户关系网络。其次，打造交互式知识图谱应用。将图分析与NLP自然语言处理相结合，只需输入自然语言即可实现基于图数据的分析和展示效果。采用图算法，结合星环自主研发的分析风险传导模型，支??持3D视觉检测，显着提升风险分析水平。3）基于企业关联图谱的小微企业风险事件图谱银行基于处罚数据、第三方数据、舆情数据、公告数据、历史事件数据等分析等技术，分析风险影响针对企业/个人的事件主体和事件要素，形成事件风险分类体系和事件数据库，实现事件风险预警、评估、处置、分析、监测和管理。5、基于知识图谱的银行核心管理能力升级星环科技基于知识图谱的解决方案，可以为银行用户带来多种能力。1）在客户服务方面，以互联网金融思维为指导，实现网络化、价值化的客户服务和可持续运营能力。通过整合完善各类实体渠道和电子渠道数据，全面的客户信息视图和客户图谱，有效支撑产品创新、营销拓展、信用服务等管理功能，实现“以客户为中心”更加透明、便捷、高效的多渠道、综合的客户绩效分析和持续运营服务能力。目前主要应用领域包括渠道服务、客户关系等。2）在产品创新、差异化关联客户服务和可持续运营能力方面构建产品地图，以标准化产品政策定义驱动信贷业务标准化、以产品组件优化产品创新方式、以产品差异化优化定价能力，支持客户信贷资产风险管理目标在产品层面的分解和落地，实现以产品为中心的创新和管理服务能力。目前主要应用领域包括商务枢纽、金融工厂等。3）在统一管控、统一集中授信管理和押品管理能力方面在客户授信管理方面，以统一授信管理为原则，根据客户综合融资需求，定义结构化、多层次的线型，结合风险缓释机制的合规要求和授信业务所需的押品生命周期管理流程，根据客户的特点，质押品，构建风险敞口缓释业务图谱，支持统一信用洞察分析。4）在风险管理方面，细化和渗透风险监控和风险量化能力，建立一体化、联动、差异化、精细化、自动化的贷后监控措施，构建风险地图，实现统一的风险监控系统管理能力细化和提前感知识别“风险事件驱动”的风险预警体系，化解重大集中度风险隐患。目前主要应用于组合服务、客户授信等领域。5）在高效管理、标准化互联的客户服务和可持续运营能力方面在企业管理方面，以业务管理对象为核心，提升数据应用决策支持效率，实现以客户为中心、以市场为导向、和基于风险的管理。基于资产洞察分析和数据应用分析系统。
