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海致楊娟:知識圖譜是金融機構(gòu)邁向智能金融的重要臺階

海致網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(北京)有限公司
2017-08-15 15:30 13089
海致網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(北京)有限公司金融業(yè)務(wù)副總裁楊娟近日發(fā)表文章表示:知識圖譜是實現(xiàn)智能金融的重要臺階。知識圖譜技術(shù)與金融業(yè)務(wù)在實踐中進行結(jié)合的深入程度,決定著智能金融發(fā)展進程的快慢。

北京2017年8月15日電 /美通社/ -- 近日,海致網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(北京)有限公司金融業(yè)務(wù)副總裁楊娟女士對于知識圖譜在智能金融發(fā)展中的重要作用進行了解析。以下是她的觀點全文:

海致網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(北京)有限公司金融業(yè)務(wù)副總裁楊娟
海致網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(北京)有限公司金融業(yè)務(wù)副總裁楊娟

隨著與云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展,人工智能在歷經(jīng)60年的起伏之后,如今已經(jīng)在全球范圍形成了新一輪的搶位發(fā)展態(tài)勢,不僅提供了經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的新動能,而且正成為助推各行各業(yè)轉(zhuǎn)型升級的新引擎。國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》也著重指出,應(yīng)該“推動人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新”,在重點行業(yè)和領(lǐng)域開展人工智能應(yīng)用試點示范。

眾所周知,人工智能的底層支撐是大數(shù)據(jù)和算法,無疑應(yīng)在數(shù)據(jù)資源豐富、數(shù)據(jù)價值密度高的行業(yè)率先發(fā)展。這正是金融行業(yè)擁抱人工智能之天然優(yōu)勢:一方面,金融企業(yè)在業(yè)務(wù)開展過程中積累了海量數(shù)據(jù);另一方面,這些數(shù)據(jù)包括客戶身份、資金收付交易、資產(chǎn)負債情況等,數(shù)據(jù)價值密度高,在運用專業(yè)技術(shù)挖掘和分析之后,價值轉(zhuǎn)化概率高,潛在的商業(yè)價值大。

國務(wù)院相關(guān)部門當然不會忽視這點,其《通知》給出了人工智能在金融行業(yè)應(yīng)用的具體范圍,即:建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng),提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力。創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務(wù),發(fā)展金融新業(yè)態(tài)。鼓勵金融行業(yè)應(yīng)用智能客服、智能監(jiān)控等技術(shù)和裝備。建立金融風險智能預(yù)警與防控系統(tǒng)。

知識圖譜是實現(xiàn)智能金融的重要臺階

1948年,信息論創(chuàng)始人香農(nóng)提出“信息熵”的概念來描述系統(tǒng)的混亂度和可理解程度:系統(tǒng)越有序,則熵越低?!靶颉钡慕⒑挽氐慕档投夹枰獠孔龉?。過去金融機構(gòu)中的審貸官、客戶經(jīng)理、風險經(jīng)理等從業(yè)者收集資料、分析資料、研究資料、決策的過程實際就是建立在對人的體力和腦力進行消耗基礎(chǔ)之上從而做功以建立起“序”的過程,而人工智能時代的來臨意味著人腦做功向機器做功轉(zhuǎn)化,由機器來自動采集、解析互聯(lián)網(wǎng)文本、信貸文本、資金流水數(shù)據(jù)、信貸抵押數(shù)據(jù)等,建立關(guān)聯(lián),迭代模型,發(fā)現(xiàn)秘密,找出規(guī)律,逐步將金融從業(yè)者從勞動中解放出來,建立起“序”。

“序”的建立,遵循“從數(shù)據(jù)到信息,從信息到知識,從知識到智慧”這樣一個邏輯遞進的關(guān)系。目前,大多金融機構(gòu)對于數(shù)據(jù)的應(yīng)用處于“從信息到知識”的階段,而知識圖譜善于從信息中發(fā)掘和構(gòu)建深度的知識關(guān)聯(lián),使得信息價值顯式化,從而提供更智慧的決策支持,將是金融機構(gòu)邁向智能金融的重要臺階。國務(wù)院《通知》中,在提及“建立新一代人工智能關(guān)鍵共性技術(shù)體系”時,也著重強調(diào),需要構(gòu)建“跨媒體分析推理技術(shù)”,重點突破知識圖譜構(gòu)建與學(xué)習(xí)、知識演化與推理、智能描述與生成等技術(shù),實現(xiàn)跨媒體知識表征、分析、挖掘、推理、演化和利用,構(gòu)建分析推理引擎。

萬事俱備,只欠東風。知識圖譜技術(shù)與金融業(yè)務(wù)在實踐中進行結(jié)合的深入程度,決定著智能金融發(fā)展進程的快慢。

知識圖譜技術(shù)在銀行公司金融領(lǐng)域的應(yīng)用

知識圖譜技術(shù)在金融領(lǐng)域的落地,首先應(yīng)選擇“關(guān)系”密度較大的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,企業(yè)與企業(yè)、個人與個人、個人與企業(yè)、賬戶與賬戶、賬戶與產(chǎn)品等,商機與風險存在于各類主體之間的關(guān)系的發(fā)展與變化之中;其次應(yīng)選擇有新興數(shù)據(jù)源帶來新的信息點的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,在當今大數(shù)據(jù)技術(shù)極速發(fā)展的背景下,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集與解析、金融機構(gòu)內(nèi)部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘和利用是兩種重要的信息補充方式。

以涵蓋了公司金融部、信貸管理部、風險管理部、貿(mào)易金融部等相關(guān)部門的銀行公司金融領(lǐng)域為例,通過知識圖譜整合和關(guān)聯(lián)銀行內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)采集數(shù)據(jù)、第三方合作數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)和建立企業(yè)與企業(yè)之間的集團關(guān)系、投資關(guān)系、上下游關(guān)系、擔保關(guān)系,企業(yè)與個人之間的任職、實際控制、一致行動關(guān)系,能夠及時進行商機的發(fā)現(xiàn)和風險傳導(dǎo)的識別。例如,當某一企業(yè)發(fā)生了風險事件,銀行可以通過知識圖譜及時預(yù)測未來有潛在風險的關(guān)聯(lián)企業(yè),從而可對相關(guān)企業(yè)的風險做出預(yù)判,盡早地發(fā)現(xiàn)并規(guī)避風險?;趫D挖掘分析技術(shù),利用支持向量機、Pagerank等機器學(xué)習(xí)方法發(fā)現(xiàn)信貸風險傳導(dǎo)模式。例如,A為違約客戶,B、C、D與A有著關(guān)聯(lián)關(guān)系,結(jié)合銀行擔保關(guān)系數(shù)據(jù)、資金流向數(shù)據(jù)等內(nèi)部特征,以及企業(yè)基本屬性、涉訴信息、輿情等外部特征,通過機器學(xué)習(xí)方法計算可得到A違約后B、C、D違約的概率,從而及時切斷傳播路徑。此外,通過知識圖譜幫助銀行發(fā)現(xiàn)企業(yè)所處產(chǎn)業(yè)鏈的上下游相關(guān)企業(yè),發(fā)掘潛在客戶,實現(xiàn)“以點帶鏈”、“以點帶面”的客戶發(fā)現(xiàn)效果,也正日趨成為知識圖譜在營銷領(lǐng)域的成熟應(yīng)用。

在這一過程中,知識圖譜技術(shù)與自然語言處理、機器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合,可以衍生出更多、更豐富的智能應(yīng)用場景。例如,通過對“同類型企業(yè)”的算法學(xué)習(xí),識別出具有相同金融特征的企業(yè)客戶,根據(jù)同類型企業(yè)的歷史行為,為新客戶自動進行金融產(chǎn)品推薦和定價計算,縮短客戶經(jīng)理的學(xué)習(xí)曲線和判斷過程,成為客戶經(jīng)理隨身的營銷助手。再例如,通過對信貸報告中審批意見的文本解析,為客戶經(jīng)理自動生成貸后任務(wù),并關(guān)聯(lián)至客戶經(jīng)理的績效考核系統(tǒng),助力對公業(yè)務(wù)部門從人工化管理向智能化管理轉(zhuǎn)型。

在過去幾年從事智能金融工作的過程中,我個人的一點心得是:帶著人工智能相關(guān)技術(shù),深入到銀行業(yè)務(wù)中去,會發(fā)現(xiàn)無窮無盡的智能化提升空間。

消息來源:海致網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(北京)有限公司
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