金融行业的知识图谱都应用在什么地方呢？

文章摘要：在大数据时代来临的今天，各个行业对数据的利用已经有了很大的改变。在知识图谱系统中，可以实现“万物互联”，通过对数据的高度抽象化，将现实世界的最大程度地还原出来，通过海量的关联来挖掘数据的价值。对于金...

在大数据时代来临的今天，各个行业对数据的利用已经有了很大的改变。在知识图谱系统中，可以实现“万物互联”，通过对数据的高度抽象化，将现实世界的最大程度地还原出来，通过海量的关联来挖掘数据的价值。对于金融行业，数据是一种非常重要的资源。金融业的数据中包含了大量的实体和联系，通过这些数据的联系，可以打破传统的计算模型，从“关系”的角度，对金融领域的数据进行深入的分析，并通过外部的数据，挖掘潜在客户，预警潜在风险，提高业务效率和价值。那么，知识图谱可以应用在金融行业的哪些地方呢？

一、营销类应用

1)发掘潜在客户：

挖掘潜在客户是目前金融业研究的一个热点，利用已有的数据和外部数据，快速准确地找到潜在的客户，这将有助于提高银行的业务水平。在此基础上，我们可以构建一个基于已有的银行用户的社会网络知识图谱，并依据其不同的交际类型和频率来确定相应的关系模式。通过与客户的亲属、朋友、同事、同学、陌生人等进行关联的社会性挖掘来评价客户的关系紧密程度。例如，根据已有的 VIP顾客，发掘他们的联系方式和兴趣，或者找到他们的兴趣爱好，这样就可以针对特定的群体进行市场营销。

2)挖掘顾客的潜力；

在发掘潜在顾客的同时，还要根据现有顾客的需求，推出相应的产品。在构建了一套基于客户关系的知识图谱体系之后，可以对车辆信息、个人爱好、行为等进行弹性扩充。综合各种资料来源，对顾客的行为进行准确的分析，对顾客的潜在需要进行准确的定位。

上述服务既能为个体用户服务，也能为企业用户提供服务。对企业的资金、法人、上下游投资、类似企业的业务关系进行分析，为企业推荐合适的产品和服务。

二、风控类应用

1)防诈骗的应用程序：

在防诈骗方面，知识图谱也有合适的应用方案。近年来，我国的金融诈骗呈现出各种形态，如提供虚假信息、集团诈骗、内外勾结等“高明”的手段，使得原有的单一突破手段难以奏效，必须构建一套主动、高效的知识体系。防骗的关键在于人，必须将所有与借款人有关的资料来源连接起来，建立包含大量资料来源的知识图谱，使之整合成机器能够了解的结构化资料。该系统不但能将借款人的个人信息进行综合，而且能将其消费、行为、关系、线上日志等信息纳入防诈骗的知识图谱中，对其进行分析和预测。

除了在申请阶段进行反诈骗外，还可以根据用户对大量的风险数据进行离线统计，并根据不同的主体要素，建立风险特征数据库，对风险模型和规则进行优化，对交易过程中的欺诈行为进行反欺诈。

2)内部审计内部控制的运用

同时，通过关联分析与知识图谱的运用，可以提高财务内部审计与内控系统的有效性与准确性。通过对被监管者的电子邮件、帐户信息进行数据挖掘，建立相应的关系网络，防止内部串通、内部串通等，能够及时发现与外界的不正常交易。

3)打击洗钱的应用

在反洗钱方面，我们也能协助监管机构进行有效的监管，逐步挖掘关联账户，发现幕后黑手。相比于个人账户和关系的识别，反洗钱团伙的工作更加困难，因为这些组织都是建立在错综复杂的关系网络之中，很难被人察觉。我们必须对这些隐含的关系进行清晰的梳理，同时从时间、空间多维的视角进行分析，从而找出可能存在的潜在危险，并找出潜伏的反洗钱集团。

三、预测类应用

1)对行业的潜在危险

在此基础上，可以在客户、企业、行业之间建立一个相互联系的知识图谱，并从不同的角度进行风险预测。通过对行业进行分类，建立基于贷款和行业信息的关系挖掘模型，并利用机器学习技术进行建模，可以显示各个行业和行业之间的联系，当行业出现行业风险或者高风险的时候，我们就能对行业中存在的行业进行预测，从而提前发现和避免风险。

2)对客户的潜在风险

通过建立客户、企业、行业的知识图谱，以及行业与企业的信息链接，根据行业的潜在风险，及时发现与企业客户相关的行业风险。比如，某省的某一产业，连续发生了几起拖欠的案件，我们可以通过对这些企业和客户的信息进行分析，从而找到那些有潜在风险的客户。

将来，机器将会更加接近人脑，通过知识图谱的分析和挖掘数据，让机器能够理解现实，从而为人类做出决定。GaussMind知识图谱平台基于深度学习的NLP算法，能帮助客户完成上传、标注数据，自定义构建模型训练，构建可视化图谱。

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