神州信息金融知識圖譜
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金融知識圖譜是領域知識圖譜，需要專業(yè)的金融行業(yè)知識和數(shù)據(jù)才能構建一個金融知識圖譜。然而高質(zhì)量的金融知識和數(shù)據(jù)難以獲得。
金融領域的數(shù)據(jù)量巨大，其數(shù)據(jù)之間交流頻繁，知識更新速率很快，知識圖譜需要不斷更新數(shù)據(jù)。
金融領域的數(shù)據(jù)計算在很多場景下對實時性有要求，知識圖譜由于數(shù)據(jù)結構的特殊性可以保證實時更新，滿足一些有實時性要求的業(yè)務場景。
金融領域知識圖譜目前常用的算法分為人工構建、半自動化構建和全自動化構建三個方向，其中人工構建成本巨大，全自動化構建又無法保證數(shù)據(jù)的可靠性，所以有人工參與的半自動化構建是目前的主流算法，因此平衡構建成本和算法精度存在較大困難。
產(chǎn)品概述
“金融知識圖譜”產(chǎn)品是一個企業(yè)級金融軟件平臺，為金融行業(yè)提供AI認知方面的核心能力。主要功能分為底層技術和業(yè)務應用兩層，由圖數(shù)據(jù)庫、知識圖譜、圖算法、銀行風險控制、銀行核心知識圖譜、人機交互輔助。六個核心模塊構成。以“數(shù)據(jù)結構歸一化、智能化、知識可推理可解釋”的優(yōu)勢解決構建成本巨大、歷史數(shù)據(jù)難以存儲、如何保證可靠性的行業(yè)痛點。
產(chǎn)品功能架構
產(chǎn)品特點及優(yōu)勢
本產(chǎn)品不做通用知識圖譜，只做聚焦到應用場景的領域知識圖譜。本產(chǎn)品主要聚焦銀行的風險控制、核心系統(tǒng)、人機交互三個領域，充分借助產(chǎn)品和業(yè)務專家的知識來構建專用知識圖譜。
本產(chǎn)品可以對非結構化數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)預標注，實體標準化，聚類，schema自動化生成，自動化抽取三元組等一系列流程來完成對非結構化數(shù)據(jù)進行自動化構建知識圖譜，這在行業(yè)內(nèi)是獨創(chuàng)的，目前只有本產(chǎn)品具備對非結構化數(shù)據(jù)的自動化構建功能，目前本產(chǎn)品支持對文本數(shù)據(jù)的自動化構建。
通過產(chǎn)品工具化封裝和可視化，使銀行使用者產(chǎn)品體驗較好。通過前端的合理設計，盡量降低產(chǎn)品的使用門檻和易用程度，提升產(chǎn)品體驗。與金融超腦AI開發(fā)平臺+認知能力平臺松耦合。知識圖譜產(chǎn)品可單獨使用，也可與金融超腦疊加使用，以充分利用金融超腦的工具化封裝能力。
本產(chǎn)品自主開發(fā)了標注工具，具有穩(wěn)定性好，運行效率高，標注效果好的特點，同時因為本產(chǎn)品的標注工具是自研的，因此標注工具與產(chǎn)品的結合程度很高，其標注工具的展示效果和標注效率都能更好的適應本產(chǎn)品。
本產(chǎn)品通過docker容器化技術，可以同時運行多個janus服務使得本產(chǎn)品支持多圖譜存儲，圖譜切換，圖譜刪除等多圖譜管理功能，能夠最大化滿足用戶存儲多個圖譜的需求。
給客戶帶來的價值
海量信息建立起關聯(lián)網(wǎng)絡，更精準、高效地分析、解決問題
結合多方數(shù)據(jù)，利用知識圖譜技術深入挖掘復雜關系
知識圖譜建模、抽取、存儲、計算和應用的一 站式交付
迅速提升人員能力，實現(xiàn)新型業(yè)務的快速落地
敏捷的產(chǎn)品形態(tài)，支持云端或本地化快速靈活部署，支持組件化安裝部署
典型案例
進行智能化服務治理，解決軟件復用問題，完成智能化架構設計和智能化輔助工具。
以銀行業(yè)務理解為基礎，通過對參數(shù)、指標、事件、產(chǎn)品、組合產(chǎn)品等進行概念分層，并結合圖嵌入、圖特征分析、圖模型計算等多種圖計算和機器學習方法，從模型的角度充分展示產(chǎn)品間的分層聯(lián)系和相似性，結合智能化人機交互框架，使業(yè)務人員能夠更加清晰的認知產(chǎn)品的內(nèi)在業(yè)務屬性，加強產(chǎn)品生產(chǎn)中目標性和有效性。
以知識圖譜技術挖掘影響目標的各種要素、特征，運用深度學習技術進行推理、計算，實現(xiàn)對多種金融指標預測分析，輔助客戶完成有效決策。
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