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在一年一度的谷歌开发者大会演示视频中，谷歌助手使用真实的人类声音，而不是预约美发。整个过程平稳而自然，让人难以相信只有虚拟人工智能助手在电话对面。现在语音识别技术已经突破并超过了商业应用的技术门槛。

在人工智能图像识别领域，它融合了世界顶尖的图像和文本识别以及图像处理技术，并引入深度学习来识别和判断复杂样本的类型。它在泛金融行业得到了广泛而深入的应用，应用场景也越来越垂直和多样化。一个应用是知识映射。2012年，谷歌发布了第一版知识地图:一个由“顶点”和“边缘”组成的大规模“语义网络”。知识图谱也是关系数据最生动的展示。

知识地图是展示关系最有效的方式。

5月25日，上海。荃英会银行数码沙龙第二阶段举行，秉承“创行业、创同行典范”的宗旨。虽然人工智能给金融从业者带来了大量的机遇和挑战，但它也聚集了银行业的人们，促进了该行业的技术创新和业务联系，并自由地谈论如何应对变化和挑战。

村应晖主席王伟致开幕词。

中国银行业协会私人银行常务委员、北京财富管理协会副主任李维清、汇丰零售银行高级副总裁朱志威、合和信息智能解决方案部副总经理沈东辉共同探讨了如何利用大数据风险控制系统应对多渠道风险。

来宾圆桌讨论

和合信息智能解决方案事业部副总经理沈东辉分享了和合信息银行的知识地图方案，将难以可视化的数据转化为“实体”和“边缘”的关系，为银行风控客户提供了创新的智能解决方案。本文围绕以下问题展开:知识地图与大数据和人工智能相结合的应用能为银行信贷风险控制和客户营销挖掘带来什么？

和合信息智能解决方案事业部副总经理沈东辉分享和合信息知识图谱

组合信息-大数据+人工智能公司

Hopewell Information在全球拥有300多项发明专利。基于深入学习的STR技术，集成信息已应用于100多个身份识别模块，涵盖个人证书、企业证书、各种合同、表格和文件识别。22种以上证件组合信息智能分类系统支持身份证、驾驶证、银行卡、驾驶证、保险单、收入证明等证件的自动分类。合和信息大数据平台启新宝拥有超过1.8亿的中国企业业务数据和600亿的动态业务数据库，包括中国大陆、香港和澳门的企业和个体企业。

STR是当今世界的一个研究热点。它将深度学习技术应用到传统的光学字符识别领域，使得文档图像识别非常高效，能够解决复杂场景的问题。文档手写数字识别、文档类型判断、复杂背景、自然场景字符识别和表格识别工具可以大大缩短开发周期。

STR将深度学习引入传统光学字符识别

大数据人工智能将给银行带来什么样的智能场景？

2018年5月21日，银监会发布《银行业金融机构数据治理指引》。该指南包括七章，包括一般原则、数据治理框架、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理和补充规定，共55条。明确提出银行业金融机构应将数据应用嵌入业务运营、风险管理和内部控制的全过程，有效捕捉风险，优化业务流程，实现数据驱动银行发展和数据价值充分实现的主要要求。

目前，在数据应用过程中，客户关系和风险预警的相关问题是金融机构一直未能有效解决的痛点。按照贷款流程，它包括6个部分:贷款申请(准入判断)、信用评估、贷款审批、贷款发放、贷款检查和贷款归还。如果关系不充分，风险无法识别，风险将被引入整个流程，导致多笔贷款和不一致的授信。

在传统关系数据库不能满足实时查询需求的情况下，和合信息建立了600亿个动态商业数据库，其中近百万个数据库每天更新。其中，利用底层知识地图技术可以很好地解决企业之间的关系。

多达N个维度的相关性分析有助于信用风险控制

客户关系主要分为八种类型。通过知识图谱，可以实现实际控制人分析、担保关系分析、上下游关系分析、大数据可疑关系分析、后期变更信息、黑名单感染分析、协同行动人员挖掘、统一信用分析、反欺诈等风险分析和评估。

以图谱的形式进行计算和分析，并以可视化的链图显示，便于前端业务人员实时主动发现潜在风险:通过大数据权益关系的渗透，了解谁是企业的实际控制人，跟踪客户关系的变化；通过对银行担保数据和股权关系数据的分析，我们可以知道黑名单是从哪里来的，以及在风险发生后是如何传播的。通过一致行动人，如果两个股东有共同的股东和董事，则授信可视为一致行动人进行统一分析。对于不能用一维关系分析的风险，引入二维甚至多维相关分析来帮助完成集团公司的授信。

实际控制人-股权关系渗透

大数据平台对底层大量数据进行深入学习分析、分布式地图存储管理和地图构建关系挖掘。根据前端业务需求，可以进行贷前风险控制挖掘和贷后风险预警，以及动态风险监控，实时反馈风险传导路径和相关风险传导，节省大量风险分析时间，了解数据变化情况和对银行的影响。

集团公司担保信息:引入二维关系担保关系和股权关系分析

知识地图营销在客户中的应用

在营销和客户拓展方面，知识地图可以帮助新客户开拓市场和挖掘客户。根据客户链和客户流失情况，结合银行内部的客户关系管理，做全面的纵向和信用分析、搜索、筛选、预警、推荐、生成企业报告等全过程。

新客户营销和客户挖掘

结合信息知识图谱的优势

知识地图以数据为基础，包括银行内部数据、合并信息的自有数据和银行指定的外部数据。通过智能信息提取(STR或NLP)、数据清洗和融合、三元组提取(节点、关系、属性)、不同的图模型、风控制模型和关系模型算法，将最终数据的分析结果呈现给前端业务人员。合和信息数据平台汇集了内地1.8亿个企业(节点)的信息，每个企业在700个维度上有600多亿条信息，包括工商主数据、董事和监事、股权发行、动产抵押、民意信息、司法诉讼和税务信息。这些数据是实时的和新鲜的，因此股权关系、投资关系、事件关系、诉讼关系、可疑关系等。可以直接向银行提供内部查询服务，同时满足中国保监会的数据监管要求。

图册在TOKTEN智能客户关系管理中的应用可以增加客户的收入。统一查询录入，降低系统运行维护成本和投资；地图集的可视化和主要的关系挖掘可以提高信贷经理的效率。挖掘隐藏关系，预警风险，为银行提供安全保障。

知识图谱赋予金融权力

合和信息知识地图已经在金融行业得到应用:2013年研发知识地图，2015年在七星宝企业版推出合和信息知识地图功能，2016年提供知识地图金融解决方案，减少客户技术实现的弯路，毫秒级响应速度。

目前，合作银行包括:农业银行、招商银行、中国银行、交通银行、浦东发展银行、广发银行、民生银行等。80%的证券公司使用该计划开户，包括申银万国证券、中信证券、光大证券、民生证券等。合作保险公司包括PICC、太平洋保险、平安保险、友邦保险、阳光保险、英国保险等。

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