烏鎮2017年11月14日電 /美通社/ -- 11月8日， 在備受矚目的世界互聯網大會永久會址浙江烏鎮， 海致大資料與《金融電子化》聯合主辦了主題為“AI 賦能商業銀行 -- 知識圖譜與智慧金融”的2017首屆智慧金融知識圖譜論壇。 會上， 在圍棋天才柯潔、著名經濟學家向松祚和來自一線的銀行家們的共同見證下， 海致大資料發佈了業界首個針對金融領域研發的知識圖譜平臺 -- “海致智慧金融知識圖譜1.0”， 並已深入到銀行實際業務場景中， 為商業銀行實現智慧金融奠定基礎， 助力商業銀行智慧升級。
海致發佈智慧金融知識圖譜1.0
海致金融業務副總裁楊娟表示：“商業銀行正面臨著大資料應用帶來的巨大挑戰和機會。 作為人工智慧的基礎性技術， 知識圖譜可以發掘大資料的價值， 將資訊整合成知識。 海致智慧金融知識圖譜1.0作為一款業界首個行業知識圖譜平臺， 將能夠幫助銀行更好地邁向智慧金融。
海致智慧金融知識圖譜 智慧金融必備基石
海致網路技術（北京）有限公司是目前國內領先的大資料技術與服務公司。 海致大資料核心團隊在參與研發了全球第一個中文通用知識圖譜平臺之後， 專注向金融產業進行垂直化的深度研發， 以知識圖譜技術為底層， 挖掘風險與行銷資訊的產生與傳導、打造風控與行銷模型、探索人工智慧與機器學習的實踐場景， 在金融行業大資料與人工智慧應用領域， 有著豐富的經驗與廣泛的成功案例， 是企業知識圖譜開創者。
海致智慧金融知識圖譜1.0是海致大資料多年研發與實踐探索的最新成果， 它具備強大的自然語言處理能力， 包括範本識別、實體識別、情感分析等，
以知識圖譜深入銀行實際業務場景
目前， 知識圖譜在國內的總體應用還處於初始階段，
1、智慧 CRM 真正實現“以客戶為中心”的精細化運營
現在， 眾多商業銀行已經搭建了相應的硬體設施、雲計算環境， 為實施 CRM 奠定了技術基礎， 但傳統 CRM 的實施效果還很難令用戶滿意， 因為大多數僅實現了過去手工作業的自動化、線上化以及行銷管理， 還停留在“看起來很美”， 但“很難用起來”的尷尬階段。
海致智慧 CRM 解決方案實現了商業銀行從傳統的“看起來很美”的 CRM 向“真正用起來”的智慧 CRM 升級改造， 從傳統重產品行銷的粗放式運營向“以客戶為中心”的精細化運營轉變。
海致智慧金融知識圖譜幫助招商銀行全網抓取和解析了3000萬家企業的工商、涉訴、稅務、輿情、招投標等資訊， 整合行內客戶資訊， 構建了多維度的客戶視圖；結合實際業務場景歸納總結出多種行銷與風險事件規則， 並基於知識圖譜建成了智慧 CRM 系統， 能夠自動匯總客戶經理關注的行銷及風險資訊並及時推送到相關責任人的移動用戶端，成為客戶經理隨身攜帶的智慧 CRM 助手。
2、智慧風控顯著降低不良貸款率
風險控制是商業銀行業務管理的核心。隨著大資料技術的發展和進步，商業銀行將大資料技術與傳統風控進行有效的結合，能夠在穩健經營的同時，提升自身風險控制能力及風控水準。
海致智慧風控解決方案在兩個階段幫助銀行進行風險控制：
在貸前階段，通過資料整合與關聯關係推理，挖掘識別企業與企業之間的集團關係、投資關係、擔保關係等；企業與個人間的任職關係、股權控制關係等。此時若某關係節點發生重大事件或暴露金融風險，則觸發產業鏈傳導推理引擎，給出影響範圍，為貸前決策提供有效的資料依據。
在貸後階段，針對商業銀行存量貸款，採用動態即時的爬取技術將諸如企業工商變更、法人資訊變更、司法事件等外部變更資訊進行使用者定制化推送；同時結合商業銀行內部資料，如資金流動變換、資金流水異常以及外部失信資訊、黑名單、訴訟資訊等，基於知識圖譜圖挖掘分析技術，利用 SVM （支援向量機）、PageRank 等機器學習方法，發現信貸風險傳導模式，並進行關聯企業風險預警推送，幫助商業銀行及時發現潛在風險，提前預警啟動催收流程。
隨著蘭州銀行對公客戶數量的不斷增長，其傳統以人工干預、現場核查為核心的風險防控體系日漸乏力。海致智慧金融知識圖譜幫助其整合關聯銀行內部結構化資料、非結構化資料、互聯網採集到的資料以及協力廠商合作資料，為該行構建了上下游產業鏈知識圖譜，為貸前決策、貸後風控提供有效的資料依據，顯著降低了該城市商業銀行的不良貸款率。
3、智慧信貸解析大幅提升審批效率
目前商業銀行傳統信貸業務還以人工授信、審批為主，從獲客到放貸，一般需經歷十多個業務流程，層層審批，極為繁瑣，且人工審閱審批報告耗時長，效率低。
海致智慧信貸解析方案利用業內先進的 NLP（自然語言處理）技術，對授信材料、風險意見、授信批文等非結構化文本資料進行解析，端到端地協助客戶經理進行信貸管理，將金融從業人員從繁雜的資訊搜集、核對工作中解脫出來，專注於信貸風險分析與決策，極大的節約了人力成本，提升了信貸審批效率；此外利用 NLP 技術將信貸業務流程中的非結構化文本資料轉化為商業銀行信貸過程中關注的關鍵性結構化資料，為商業銀行積累沉澱資料資產，打造數位化銀行、智慧銀行提供有效的資料支撐。
南京銀行業務審計工作覆蓋廣、流程節點多，非結構化的審批意見難於管理，且審批意見撰寫因人而異，人工審閱耗時巨大，效率較低。海致將智慧信貸解析解決方案深入應用此城商行實際信貸業務當中。以往人工審閱一條審批意見，平均花費時間高於5分鐘，12000多份報告樣本，人工審閱所需時長大於1000小時，通過 NLP 和機器學習技術，12000多份報告處理時間僅為5分鐘，大大提升了信貸審批效率。
4、反欺詐，預防潛在欺詐事件
隨著傳統金融機構業務互聯網化和新型互聯網金融模式的快速發展，金融欺詐的形式也愈加多樣化、欺詐手段層出不窮，多資料來源的半結構化、非結構化的資料整合，以及欺詐案件涉及到的複雜關係網絡等，都給銀行等金融機構的欺詐審核帶來了新的挑戰。
在組團欺詐的組織中，隱藏著複雜的關係網絡，不容易被發現。海致智慧金融知識圖譜通過強大的關聯檢索與動態分析，能夠更加高效把其中隱含的關係網絡梳理清楚，進一步去分析並發現其中潛在的風險，預防欺詐事件的發生。
5、反洗錢，監控預警可疑交易
洗錢手段以及洗錢活動特徵的也在不斷變化，尤其是犯罪分子通過資金小額、多筆轉入轉出，或在不同帳戶、不同交易介質之間來回切換等操作割裂資金鏈條，達到逃避監管的目的，面對這種複雜的資金關係網絡傳統的預警上報系統很難有效的發現和甄別可疑交易。
海致基於知識圖譜的反洗錢應用可以有效的補充傳統系統當前面臨的不足之處，基於交易資料及黑名單資料（行內或協力廠商路透、道鐘斯等），通過圖分析挖掘技術構建可疑資金流向關係網的視覺化以及黑名單關聯帳戶風險傳導的監控預警，輔助傳統系統及時準確的監控複雜關係網絡的大額可疑交易，提升商業銀行反洗錢能力。
“光有技術是不夠的，不管多麼先進的理念，大資料也好，AI 也好，要想為某個行業創造真正的效益，就必須和這個行業的業務場景有深度的結合，否則，技術只能停留在概念階段。海致智慧金融知識圖譜已經能夠深入到銀行的日常業務流程當中，並創造出真正的效益和價值。” 海致金融業務副總裁楊娟認為，“每家致力於智慧金融的銀行，都應該在知識圖譜領域立刻行動起來”。
消息來源: 海致
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能夠自動匯總客戶經理關注的行銷及風險資訊並及時推送到相關責任人的移動用戶端，成為客戶經理隨身攜帶的智慧 CRM 助手。2、智慧風控顯著降低不良貸款率
風險控制是商業銀行業務管理的核心。隨著大資料技術的發展和進步，商業銀行將大資料技術與傳統風控進行有效的結合，能夠在穩健經營的同時，提升自身風險控制能力及風控水準。
海致智慧風控解決方案在兩個階段幫助銀行進行風險控制：
在貸前階段，通過資料整合與關聯關係推理，挖掘識別企業與企業之間的集團關係、投資關係、擔保關係等；企業與個人間的任職關係、股權控制關係等。此時若某關係節點發生重大事件或暴露金融風險，則觸發產業鏈傳導推理引擎，給出影響範圍，為貸前決策提供有效的資料依據。
在貸後階段，針對商業銀行存量貸款，採用動態即時的爬取技術將諸如企業工商變更、法人資訊變更、司法事件等外部變更資訊進行使用者定制化推送；同時結合商業銀行內部資料，如資金流動變換、資金流水異常以及外部失信資訊、黑名單、訴訟資訊等，基於知識圖譜圖挖掘分析技術，利用 SVM （支援向量機）、PageRank 等機器學習方法，發現信貸風險傳導模式，並進行關聯企業風險預警推送，幫助商業銀行及時發現潛在風險，提前預警啟動催收流程。
隨著蘭州銀行對公客戶數量的不斷增長，其傳統以人工干預、現場核查為核心的風險防控體系日漸乏力。海致智慧金融知識圖譜幫助其整合關聯銀行內部結構化資料、非結構化資料、互聯網採集到的資料以及協力廠商合作資料，為該行構建了上下游產業鏈知識圖譜，為貸前決策、貸後風控提供有效的資料依據，顯著降低了該城市商業銀行的不良貸款率。
3、智慧信貸解析大幅提升審批效率
目前商業銀行傳統信貸業務還以人工授信、審批為主，從獲客到放貸，一般需經歷十多個業務流程，層層審批，極為繁瑣，且人工審閱審批報告耗時長，效率低。
海致智慧信貸解析方案利用業內先進的 NLP（自然語言處理）技術，對授信材料、風險意見、授信批文等非結構化文本資料進行解析，端到端地協助客戶經理進行信貸管理，將金融從業人員從繁雜的資訊搜集、核對工作中解脫出來，專注於信貸風險分析與決策，極大的節約了人力成本，提升了信貸審批效率；此外利用 NLP 技術將信貸業務流程中的非結構化文本資料轉化為商業銀行信貸過程中關注的關鍵性結構化資料，為商業銀行積累沉澱資料資產，打造數位化銀行、智慧銀行提供有效的資料支撐。
南京銀行業務審計工作覆蓋廣、流程節點多，非結構化的審批意見難於管理，且審批意見撰寫因人而異，人工審閱耗時巨大，效率較低。海致將智慧信貸解析解決方案深入應用此城商行實際信貸業務當中。以往人工審閱一條審批意見，平均花費時間高於5分鐘，12000多份報告樣本，人工審閱所需時長大於1000小時，通過 NLP 和機器學習技術，12000多份報告處理時間僅為5分鐘，大大提升了信貸審批效率。
4、反欺詐，預防潛在欺詐事件
隨著傳統金融機構業務互聯網化和新型互聯網金融模式的快速發展，金融欺詐的形式也愈加多樣化、欺詐手段層出不窮，多資料來源的半結構化、非結構化的資料整合，以及欺詐案件涉及到的複雜關係網絡等，都給銀行等金融機構的欺詐審核帶來了新的挑戰。
在組團欺詐的組織中，隱藏著複雜的關係網絡，不容易被發現。海致智慧金融知識圖譜通過強大的關聯檢索與動態分析，能夠更加高效把其中隱含的關係網絡梳理清楚，進一步去分析並發現其中潛在的風險，預防欺詐事件的發生。
5、反洗錢，監控預警可疑交易
洗錢手段以及洗錢活動特徵的也在不斷變化，尤其是犯罪分子通過資金小額、多筆轉入轉出，或在不同帳戶、不同交易介質之間來回切換等操作割裂資金鏈條，達到逃避監管的目的，面對這種複雜的資金關係網絡傳統的預警上報系統很難有效的發現和甄別可疑交易。
海致基於知識圖譜的反洗錢應用可以有效的補充傳統系統當前面臨的不足之處，基於交易資料及黑名單資料（行內或協力廠商路透、道鐘斯等），通過圖分析挖掘技術構建可疑資金流向關係網的視覺化以及黑名單關聯帳戶風險傳導的監控預警，輔助傳統系統及時準確的監控複雜關係網絡的大額可疑交易，提升商業銀行反洗錢能力。
“光有技術是不夠的，不管多麼先進的理念，大資料也好，AI 也好，要想為某個行業創造真正的效益，就必須和這個行業的業務場景有深度的結合，否則，技術只能停留在概念階段。海致智慧金融知識圖譜已經能夠深入到銀行的日常業務流程當中，並創造出真正的效益和價值。” 海致金融業務副總裁楊娟認為，“每家致力於智慧金融的銀行，都應該在知識圖譜領域立刻行動起來”。
消息來源: 海致
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