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鹿晗新专辑《Imagination》开启预售 4.19正式发行

2019-10-19 23:21 来源:日报社

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2019-10-19 16:13:23 作者:佚名 出处 : 转载

 “我认为,未来是属于人工智能的。即便人工智能并不能取代人类的围棋联赛,但是人工智能可以启发我们棋手的思维方式,可以让我们越来越强。也希望就像今天的会议主题一样,人工智能也能够帮助到金融行业,让金融行业越来越强。”围棋天才,世界围棋史上最年轻的四冠王柯洁在2017首届智能金融知识图谱论坛上这样评价AI。

  作为正面迎战人工智能的围棋界第一人,柯洁最具话语权,他也亲自见证了人工智能的飞速发展。

  也正是因为柯洁是与AI密切接触的第一人,此次大会才会邀请到他来当嘉宾。柯洁与众多经济学家和金融界人士同台也堪称首次,海致大数据与《金融电子化》联合主办的金融知识图谱论坛上大咖云集,除了介绍金融行业面临的诸多挑战之外,还发布了智能金融知识图谱1.0。它能够支撑智能CRM、智能风控管理、反洗钱和反欺诈,以及智能信贷解析,并且为商业银行实现智能金融奠定基础。

  海致大数据核心团队在百度参与研发了全球第一个中文通用知识图谱平台之后,开始针对银行等垂直行业进行深度研发,这款智能金融知识图谱1.0就是海致经过将近3年的努力与客户共同研发的成果,目前已经成为最多商业银行使用的知识图谱平台。

  融合多项核心技术,海致全方位布局金融知识图谱

  我们知道现在做大数据和人工智能最重要的就是数据和素材库,那么海致的数据来自哪里呢?

海致金融业务副总裁 杨娟

  据介绍,海致智能金融知识图谱是海致多年研发与实践探索的最新成果,它结合了图分析图挖掘、自然语言理解、机器学习等多项核心技术,具备领先的关系挖掘算法引擎,能够帮助金融机构更好地从行内外的信息中整合知识,为人工智能在金融领域的应用提供基础性支撑。

  据海致金融业务副总裁杨娟介绍,金融知识图谱能够帮助金融机构从其行内外大数据中抽取知识和洞察,发现人工所不能发现的关系与洞察,从而为其相关的业务场景提供支撑。

  而银行使用知识图谱所需要的大数据基础来源则非常丰富,基本上可以分为三类:一类是互联网数据,包括类似于工商数据、涉诉数据、行政处罚、税务数据、舆情、招投标、投融资等等,即在全网范围之内能够搜索和查找到的企业和企业相关的个人信息。

  第二部分就是第三方合作数据,第三方合作数据取决于金融机构自身诉求,选择和不同的合作伙伴进行合作,比如接入税务的数据、海关的数据以及运营商提供的关于个人的,入画像、黑名单等等。

  第三类数据也是非常重要,就是银行自身数据。因为金融机构自身在不断的产生非常丰富的数据。为什么大数据、人工智能这些都能在金融行业蓬勃发展,就是因为金融行业有非常好的数据保有量,数据密度、数据价值都非常高。知识图谱有很重要一部分是接入行内已有的交易数据、担保数据、资金往来、借贷以及相关的数据,这就构成了知识图谱的数据来源。

  通过人工智能来管理银行信息化

  谈到金融行业与人工智能,青岛银行信息技术部总经理杨斌表示:在银行,不管哪项技术,都要在业务上找到突破口,科技要起到引领业务的作用。

  科技带来了无限的可能,人工智能也带来了无限的可能,以及更多的想象空间、更多的应用范围。实际上金融行业的从业者在这个领域,会更多的发挥自己的智慧、才能,去通过针对行业应用来体现技术的价值,就像海致单独提出的知识图谱。

  今年,青岛银行在银监会有个课题,所研究的对象就是知识图谱的对公客户关系管理,以大数据为基础,但是这中间重点探讨的是知识图谱为客户关系管理带来了哪些改变。足见知识图谱对客户关系管理的重要性。

  知识图谱帮助银行识别潜在风险

  对于银行来讲,CRM、信贷风控等等这些系统基本就有,但是局限于客户在行内形成的数据基础,主要是其基本信息,再加上其在行内流转的交易数据。但是从目前来看,如果站在客户关系管理的角度来看,这些数据是不足够的。

  尤其是在经济下行时期,信贷风险越来越大,传统以人工干预、现场核查为核心的风险防控体系日渐乏力。银行应该对于客户的关联方、董事会、监事会、高级管理层、股东这些关系,以及客户的税务、工商等信息进行关注。所有这些数据汇总起来,才能够完整形成客户完整画像,最终能够认知该客户。为贷前决策、贷后风控提供有效的数据依据。

  兰州银行正是通过知识图谱,通过采集外部数据、内部数据,还有互联网数据,形成一个较为完善的客户关系链。一方面可以发现链条当中的商机,另外一方面也可以在这个过程中发现风险。

  初期,兰州银行做知识图谱时仅仅局限于三个场景:客户营销、风险管控、反欺诈。但现在,业务部门主动提出要把这些知识图谱形成的“知识”嵌入到其他的系统中去,这样知识图谱技术的应用就有了更多的可能性,这也是兰州银行起初没想到的。

  据了解,知识图谱在国内的总体应用还处于初始阶段,但在十多家商业银行中已得到了的应用。知识图谱将打破传统信贷风控、CRM营销、反风险反欺诈以及信贷报告解析等具体业务场景的瓶颈。

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