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      樹立標桿應用,星環科技圖數據庫與知識圖譜平臺賦能金融業務創新
      發表時間:2022年6月7日 12:15 來源:新科技 責任編 輯:麒麟

      數字化轉型是一項長期、系統的工程,不僅針對業務流程“科技賦能”,而且重塑與再造業務模式和業務邏輯。金融行業歷來走在了數字化的前沿,以新技術賦能業務創新。

      例如,監管機構為了規范信貸業務,促進貸款業務健康發展,多次發文,嚴禁消費類貸款資金違規流入股市、房市及其他投資性領域,要求商業銀行加強對信貸資金用途的監控,以保證其申貸用途與實際用途一致。

      商業銀行以貸款資金流向監測作為切入點,利用信貸資金流向的數據信息,構建商業銀行貸款資金流向知識圖譜,進行可疑資金流向挖掘,并通過探索轄內借款人實際信貸資金流向,加強對商業銀行貸款用途的監控和識別,為商業銀行貸款貸后風險識別提供新的監測方法。

      這僅是知識圖譜在金融行業應用的一個例子。圖數據庫和知識圖譜是目前構建大規模關系和基于圖進行知識發現的最有效工具之一,以知識關聯為基礎的知識圖譜能夠多角度、多層次描述事物關聯的事實與規律。星環科技推出的分布式圖數據庫StellarDB和知識圖譜平臺Sophon KG已經在金融領域的多種場景中得到了應用。

      目前,隨著金融行業基本面數據、公告數據、研報數據、工商數據等逐步實現圖譜化,金融領域不同細分行業的知識圖譜會逐漸建立。在圖數據庫和知識圖譜應用方面,金融業更是走到了前列,在精準營銷、精準風控、行業研究、產業鏈研究等領域不斷取得新成果,服務金融業業務創新。

      金融業知識圖譜平臺應用的四大痛點

      隨著金融領域數據挖掘分析的日益深化,金融業特別是銀行對于利用海量結構化或非結構化數據,進行特定場景知識圖譜構建需求日益旺盛,并且希望構建全行級的知識圖譜平臺,以達到幫助業務人員構建深度關系拓撲,并借助圖分析和圖算法來提升業務洞察效率。

      目前,金融業銀行知識圖譜平臺應用的痛點主要包括:

      權限管理和資源管控能力較差,高可用和健壯性較差,無法滿足實際場景中的圖譜構建與查詢權限分離與資源適配需求。

      可視化效果較差,需要通過增加支持圖譜的對比分析、可視化統計、時序分析、多種布局和樣式的設置、3D大圖展示等功能,增強銀行知識圖譜平臺與應用的可視化水平,提升服務效率。

      由于缺乏自然語言處理(NLP)能力,無法支撐文本標注、實體關系抽取、輿情傳播、智能問答等NLP能力,無法將知識圖譜能力拓展到更多應用場景。

      同時銀行用戶急需基于知識圖譜平臺挖掘更多的業務應用場景,并且對業務部門賦予基于圖譜分析管理平臺業務創新的能力。

      星環科技雙組合助力金融業構建知識圖譜

      在IT行業,擁有圖數據庫和知識圖譜平臺兩種產品的企業目前還不多,但是星環科技就是擁有這兩種組合的高新技術企業之一。

      星環科技基于自主研發的分布式圖數據庫StellarDB與知識圖譜平臺Sophon KG,為銀行等金融用戶構建圖譜平臺,實現知識獲取、圖譜構建與存儲、圖譜更新迭代、圖譜計算與分析等需求,解決金融業在知識圖譜應用中面臨的四大挑戰。

      在圖數據庫方面,星環科技StellarD是自主研發的,性能更好,比開源系統快4~6倍;可支持萬億邊規模圖數據存儲,具備查詢速度快、分析能力強、穩定性高的特點。

      星環科技知識圖譜平臺Sophon KG更穩健,性能更快,支持超大規模圖,支持圖譜的對比分析、可視化統計、時序分析、多種布局和樣式的設置、3D大圖展示,支持自然語言處理等。

      相比于基于開源系統構建知識圖譜平臺,基于星環科技自研產品構建知識圖譜平臺具有明顯優勢。在支持圖算法方面,星環科技的KG與StellarDB平臺支持的圖算法豐富,內設金融場景NLP模型支持半自動化文本構圖;而開源的方案支持的圖算法需要手動開發,開發成本高,且不支持NLP。

      在集群方面,星環科技的平臺底層基于容器,資源管控更好,支持高可用,可以動態擴縮容。二開源系統則不具備這些特性。

      星環科技金融業樹立三大應用場景標桿

      目前星環科技分布式圖數據庫和知識圖譜平臺在金融領域已有眾多落地案例,利用StellarDB和Sophon KG構建關聯關系圖譜和小微事件圖譜等,應用于資金斷點分析、異常圖模式探索、異常交易識別、交易軌跡模型等場景。

      其中三大場景應用值得關注。

      一是貸后資金穿透管理。傳統對公貸后管理,主要依靠業務人員進行定期審查,耗時耗力。借助星環科技的StellarDB和Sophon KG產品,融合交易大數據及企業關聯數據,可以構建企業知識圖譜,利用Fast-unfolding、k-core等圖算法,實現了貸后資金異常、資金鏈斷點等多種異常模式的識別,能夠及時發現經常性與異常交易,識別異常資金鏈模式,合理管控貸后資金。

      二是企業關聯關系圖譜。某銀行用戶自2018年開始建設知識圖譜分析應用體系,結合星環Sophon KG知識圖譜技術與自然語言處理技術,首創以知識圖譜為主的對公客戶風險管理模式。運用圖算法,結合星環科技自研的分析風險傳導模型,支持3D可視化直觀查閱,顯著提升風險分析水平。

      三是基于企業關聯圖譜的小微企業風險事件圖譜。某銀行基于處罰數據、第三方數據、輿情數據、公告數據、歷史事件數據等,利用星環科技的知識圖譜平臺,結合風險預警體系,通過深度分析等技術,分析風險事件對企業/個人事件主體的影響和事件要素,形成事件風險分類體系和事件庫,從而實現事件的風險預警、評估、處置和分析監控管理。

      未來,金融業的圖數據庫和知識圖譜平臺的應用的場景將不斷擴大,業務范圍將不斷延伸,并隨著應用實踐的不斷完善,將持續推薦業務創新。


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