北京2017年8月15日電 /美通社/ -- 近日，海致網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司金融業(yè)務(wù)副總裁楊娟女士對(duì)于知識(shí)圖譜在智能金融發(fā)展中的重要作用進(jìn)行了解析。以下是她的觀(guān)點(diǎn)全文：
隨著與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展，人工智能在歷經(jīng)60年的起伏之后，如今已經(jīng)在全球范圍形成了新一輪的搶位發(fā)展態(tài)勢(shì)，不僅提供了經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的新動(dòng)能，而且正成為助推各行各業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的新引擎。國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》也著重指出，應(yīng)該“推動(dòng)人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新”，在重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域開(kāi)展人工智能應(yīng)用試點(diǎn)示范。
眾所周知，人工智能的底層支撐是大數(shù)據(jù)和算法，無(wú)疑應(yīng)在數(shù)據(jù)資源豐富、數(shù)據(jù)價(jià)值密度高的行業(yè)率先發(fā)展。這正是金融行業(yè)擁抱人工智能之天然優(yōu)勢(shì)：一方面，金融企業(yè)在業(yè)務(wù)開(kāi)展過(guò)程中積累了海量數(shù)據(jù)；另一方面，這些數(shù)據(jù)包括客戶(hù)身份、資金收付交易、資產(chǎn)負(fù)債情況等，數(shù)據(jù)價(jià)值密度高，在運(yùn)用專(zhuān)業(yè)技術(shù)挖掘和分析之后，價(jià)值轉(zhuǎn)化概率高，潛在的商業(yè)價(jià)值大。
國(guó)務(wù)院相關(guān)部門(mén)當(dāng)然不會(huì)忽視這點(diǎn)，其《通知》給出了人工智能在金融行業(yè)應(yīng)用的具體范圍，即：建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力。創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)。鼓勵(lì)金融行業(yè)應(yīng)用智能客服、智能監(jiān)控等技術(shù)和裝備。建立金融風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警與防控系統(tǒng)。
知識(shí)圖譜是實(shí)現(xiàn)智能金融的重要臺(tái)階
1948年，信息論創(chuàng)始人香農(nóng)提出“信息熵”的概念來(lái)描述系統(tǒng)的混亂度和可理解程度：系統(tǒng)越有序，則熵越低?！靶颉钡慕⒑挽氐慕档投夹枰獠孔龉?。過(guò)去金融機(jī)構(gòu)中的審貸官、客戶(hù)經(jīng)理、風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理等從業(yè)者收集資料、分析資料、研究資料、決策的過(guò)程實(shí)際就是建立在對(duì)人的體力和腦力進(jìn)行消耗基礎(chǔ)之上從而做功以建立起“序”的過(guò)程，而人工智能時(shí)代的來(lái)臨意味著人腦做功向機(jī)器做功轉(zhuǎn)化，由機(jī)器來(lái)自動(dòng)采集、解析互聯(lián)網(wǎng)文本、信貸文本、資金流水?dāng)?shù)據(jù)、信貸抵押數(shù)據(jù)等，建立關(guān)聯(lián)，迭代模型，發(fā)現(xiàn)秘密，找出規(guī)律，逐步將金融從業(yè)者從勞動(dòng)中解放出來(lái)，建立起“序”。
“序”的建立，遵循“從數(shù)據(jù)到信息，從信息到知識(shí)，從知識(shí)到智慧”這樣一個(gè)邏輯遞進(jìn)的關(guān)系。目前，大多金融機(jī)構(gòu)對(duì)于數(shù)據(jù)的應(yīng)用處于“從信息到知識(shí)”的階段，而知識(shí)圖譜善于從信息中發(fā)掘和構(gòu)建深度的知識(shí)關(guān)聯(lián)，使得信息價(jià)值顯式化，從而提供更智慧的決策支持，將是金融機(jī)構(gòu)邁向智能金融的重要臺(tái)階。國(guó)務(wù)院《通知》中，在提及“建立新一代人工智能關(guān)鍵共性技術(shù)體系”時(shí)，也著重強(qiáng)調(diào)，需要構(gòu)建“跨媒體分析推理技術(shù)”，重點(diǎn)突破知識(shí)圖譜構(gòu)建與學(xué)習(xí)、知識(shí)演化與推理、智能描述與生成等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)跨媒體知識(shí)表征、分析、挖掘、推理、演化和利用，構(gòu)建分析推理引擎。
萬(wàn)事俱備，只欠東風(fēng)。知識(shí)圖譜技術(shù)與金融業(yè)務(wù)在實(shí)踐中進(jìn)行結(jié)合的深入程度，決定著智能金融發(fā)展進(jìn)程的快慢。
知識(shí)圖譜技術(shù)在銀行公司金融領(lǐng)域的應(yīng)用
知識(shí)圖譜技術(shù)在金融領(lǐng)域的落地，首先應(yīng)選擇“關(guān)系”密度較大的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，企業(yè)與企業(yè)、個(gè)人與個(gè)人、個(gè)人與企業(yè)、賬戶(hù)與賬戶(hù)、賬戶(hù)與產(chǎn)品等，商機(jī)與風(fēng)險(xiǎn)存在于各類(lèi)主體之間的關(guān)系的發(fā)展與變化之中；其次應(yīng)選擇有新興數(shù)據(jù)源帶來(lái)新的信息點(diǎn)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，在當(dāng)今大數(shù)據(jù)技術(shù)極速發(fā)展的背景下，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集與解析、金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘和利用是兩種重要的信息補(bǔ)充方式。
以涵蓋了公司金融部、信貸管理部、風(fēng)險(xiǎn)管理部、貿(mào)易金融部等相關(guān)部門(mén)的銀行公司金融領(lǐng)域?yàn)槔?，通過(guò)知識(shí)圖譜整合和關(guān)聯(lián)銀行內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)采集數(shù)據(jù)、第三方合作數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)和建立企業(yè)與企業(yè)之間的集團(tuán)關(guān)系、投資關(guān)系、上下游關(guān)系、擔(dān)保關(guān)系，企業(yè)與個(gè)人之間的任職、實(shí)際控制、一致行動(dòng)關(guān)系，能夠及時(shí)進(jìn)行商機(jī)的發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的識(shí)別。例如，當(dāng)某一企業(yè)發(fā)生了風(fēng)險(xiǎn)事件，銀行可以通過(guò)知識(shí)圖譜及時(shí)預(yù)測(cè)未來(lái)有潛在風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)企業(yè)，從而可對(duì)相關(guān)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)做出預(yù)判，盡早地發(fā)現(xiàn)并規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)?；趫D挖掘分析技術(shù)，利用支持向量機(jī)、Pagerank等機(jī)器學(xué)習(xí)方法發(fā)現(xiàn)信貸風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)模式。例如，A為違約客戶(hù)，B、C、D與A有著關(guān)聯(lián)關(guān)系，結(jié)合銀行擔(dān)保關(guān)系數(shù)據(jù)、資金流向數(shù)據(jù)等內(nèi)部特征，以及企業(yè)基本屬性、涉訴信息、輿情等外部特征，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法計(jì)算可得到A違約后B、C、D違約的概率，從而及時(shí)切斷傳播路徑。此外，通過(guò)知識(shí)圖譜幫助銀行發(fā)現(xiàn)企業(yè)所處產(chǎn)業(yè)鏈的上下游相關(guān)企業(yè)，發(fā)掘潛在客戶(hù)，實(shí)現(xiàn)“以點(diǎn)帶鏈”、“以點(diǎn)帶面”的客戶(hù)發(fā)現(xiàn)效果，也正日趨成為知識(shí)圖譜在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的成熟應(yīng)用。
在這一過(guò)程中，知識(shí)圖譜技術(shù)與自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，可以衍生出更多、更豐富的智能應(yīng)用場(chǎng)景。例如，通過(guò)對(duì)“同類(lèi)型企業(yè)”的算法學(xué)習(xí)，識(shí)別出具有相同金融特征的企業(yè)客戶(hù)，根據(jù)同類(lèi)型企業(yè)的歷史行為，為新客戶(hù)自動(dòng)進(jìn)行金融產(chǎn)品推薦和定價(jià)計(jì)算，縮短客戶(hù)經(jīng)理的學(xué)習(xí)曲線(xiàn)和判斷過(guò)程，成為客戶(hù)經(jīng)理隨身的營(yíng)銷(xiāo)助手。再例如，通過(guò)對(duì)信貸報(bào)告中審批意見(jiàn)的文本解析，為客戶(hù)經(jīng)理自動(dòng)生成貸后任務(wù)，并關(guān)聯(lián)至客戶(hù)經(jīng)理的績(jī)效考核系統(tǒng)，助力對(duì)公業(yè)務(wù)部門(mén)從人工化管理向智能化管理轉(zhuǎn)型。
在過(guò)去幾年從事智能金融工作的過(guò)程中，我個(gè)人的一點(diǎn)心得是：帶著人工智能相關(guān)技術(shù)，深入到銀行業(yè)務(wù)中去，會(huì)發(fā)現(xiàn)無(wú)窮無(wú)盡的智能化提升空間。
