金融行业体系图谱，金融行业体系图谱图片

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于金融行业体系图谱的问题，于是小编就整理了2个相关介绍金融行业体系图谱的解答，让我们一起看看吧。

知识图谱如何赋能金融的？

知识图谱（Knowledge Graph）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

“金融知识图谱”是金融行业语义理解和知识搜索的基础技术，可以为风险评估、预测、反欺诈、精准营销、智能搜索等提供技术支撑。越来越多的金融机构及企业在探索构建金融领域的知识图谱研究，将海量非结构化信息自动化利用起来，为金融领域应用决策提供更精准、更可靠的依据。

知识图谱的意义在于构筑金融场景数据模型，帮助学习和发现数据之间的关联规律，理解事物全貌，是让计算机认识金融业务的先决条件。融合全量数据，重构银行数据架构，让知识图谱落地金融机构，可以帮助金融机构借助AI，面对未来更加复杂的风控、监管、营销等场景，真正赋能金融。在金融领域，从数据可视化、风险评估与反欺诈、风险预测到用户洞察，知识图谱的底层性支撑作用越来越显著。

1、助力金融监管

对金融监管机构而言，基于其特殊性质，对于外部服务商的介入会更加谨慎。而通过私有化部署全自动构建知识图谱技术服务，利用内部闭环程序操作，就可以在尽可能提高数据的保密等级，减少人工直接参与的情况下，及时获得最全面、最精准的标准化大数据。如今数字金融欺诈形式不断更新、纷繁复杂，欺诈手段逐渐表现出专业化、产业化、隐蔽化、场景化的特征。传统反欺诈技术的维度单一、效率低下、范围受限的劣势越来越明显。在反欺诈场景中，知识图谱可以聚合与借款人相关的各类数据源，包括借款人的基本信息、日常生活中的消费记录、行为记录、关系信息、网上浏览记录等，然后抽取该借款人的特征标签，从而将相关的信息整合成进结构化的知识图谱中，在此基础上，对该借款人的风险进行全方位的分析和评估。除了申请阶段的反欺诈，通过构建已知欺诈要素如手机、设备、账号、地域等的关系图谱，全方位了解客户海量风险数据的离线统计分析，按主题要素收集风险运营的结果反馈，建立客户风险特征信息库，优化风险模型和规则，还能做到交易阶段的反欺诈。

2、风险预测

多达N个维度的关联关系分析助力授信风控。在潜在风险行业预测上，基于多维度数据对行业进行细分，根据行业信息建立关系挖掘模型，展示每个行业之间的关联度，如果某一行业发生了行业风险或高风险事件，可以及时预测未来有潜在风险的关联行业，金融机构从而可对相关行业的风险做出预判，尽早地发现并规避风险。在潜在风险客户预测上，通过知识图谱整合和关联企业内部结构化数据、非结构化数据以及互联网采集数据、第三方合作数据，发现和建立企业与企业之间的集团关系、投资关系、上下游关系、担保关系，企业与个人之间的任职、实际控制、一致行动关系，及时预测未来有潜在风险的关联企业。

3、精准营销

知识图谱可以助力新客营销和客户挖掘。根据客户链和客户流失情况，结合银行内部CRM，做全维度画像和信贷分析，搜索、筛选、预警、推荐、生成企业报告等全流程。

例如，金融公司的市场经理用知识图谱去分析待销售用户群体之间的关系，去发现他们的共同爱好，从而更有针对性地对这类用户人群制定营销策略。如果对知识图谱扩展（如个人爱好、电商交易数据、社交数据等），还可以更加精准地分析客户行为，进行精准推送。

怎么看百度金融七大AI Fintech布局？

百度金融是在2016年提出的金融科技战略，最近百度和农业银行达成了战略合作，双方要共建“金融科技联合实验室”，这其实就是百度智能金融科技的一次落地。

具体来看，百度金融的七大智能金融科技布局，其中金融云和区块链属于基础架构层级的，近年来大家对这两大概念都不陌生，金融云以后会逐渐成为行业必备，区块链也有很多国家的金融机构在尝试和铺垫，百度金融算是布局比较早，应用也比较早的（据了解今年发行了区块链ABS产品）。另外的智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服等五大块，则是属于典型的人工智能在金融领域的技术应用层级。可以帮助金融机构在前期获客、客户身份识别，以及风险管理、客户服务、投资顾问这些地方，进行智能化的升级。

总的来说，从目前公布的这些细节来看，百度金融走的是智能金融科技战略（即AI Fintech），充分利用了百度人工智能技术的优势，发展的方向也是以金融科技能力输出为重点。未来人工智能的想象空间有多大？可以说是不限量的，所以百度很早开始布局人工智能，已经抢了一步先机，再将人工智能落地到无人车、金融这些行业，那百度在这些行业也应该是能占据重要地位的，像不久前的Apollo计划，对行业而言就是一场地震。百度金融的七大AI Fintech布局，和农行的合作只是一个开始，大家可以拭目以待。

由“机器之心”写的，应该是目前最全面详细的解释了：

6 月 20 日，中国农业银行与百度战略合作签约仪式在北京举行，将在人工智能技术与金融结合方面展开深度合作，这主要包括金融大脑、客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控、智能投顾、智能客服等方向的具体应用，并共建「金融科技联合实验室」。同时百度金融公布了三步走的战略规划，金融科技将在百度金融体内验证，体外输出，试图构建一个金融体系级别的深度学习 AI。

中国农业银行董事长周慕冰（左）与百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏

一、人工智能与金融的结合是大势所趋

人工智能技术的突破性进展已经对众多行业产生了重大影响，而金融业由于自身在数据质量、结构化产品和市场规模等方面的优势，已经成为和人工智能技术结合最为紧密的领域之一。随着越来越多的交易从实体渠道转向数字渠道，技术继续影响着银行业。大数据洞见和高级分析技术的应用，已经改变了金融服务业的内部运作、外部体验和竞争市场。

而面对如此巨大的变化，各银行和信用社正在重新思考未来商业模式。当机器学习与云计算技术融合在一起，金融防线已被潜在入侵者摧毁。银行业这几年在科技上的开支越来越高，咨询公司 Celent 的数据显示，2015 年北美、欧洲和亚洲的银行在科技上花的钱达到了 1967 亿美元，同比上涨 4.6%。

埃森哲的一项研究认为，未来的胜利者将不仅具有技术能力，还能让这些技术增强员工业务能力。「正是人与技术的结合才能真正创造未来银行业的竞争优势。」参与调查的近 90% 的银行业高管都认为，企业必须以更快速度进行创新，跟上市场的步伐。

二、人工智能在金融落地的具体方案

移动设备和移动生活带领人们迈入金融科技的3.0时代，即基于大数据和大数据上AI处理的智能化的时代。这带给金融行业三大变化：一是服务客群广度扩展，即普惠金融；二是体验正在发生变化，例如不用去银行排队；三是效率大幅提升，特别是客服等。

作为一家自带技术基因的人工智能公司，百度在大数据处理和深度学习方面具有先天优势。这些数据及其背后的技术在金融领域的应用，将推动百度金融的加速发展和场景落地，使用户体验、服务效率等得到大幅提升。

在百度金融的AI Fintech的解决方案中，包括通过智能获客角逐流量，大数据风控挖掘客群下沉后的优质客群，多项智能远程服务满足用户的极致体验。同时在基础架构层面，布局金融云以提高内部运营效率，以“区块链”网络保证金融资产的真实可靠。

智能金融能解决金融机构的两大痛点：获客和风控，这也是AI Fintech行业合作的基础。在获客方面，基于百度全网万亿网页、数十亿级搜索数据，百度金融提供的智能获客兼顾了对客群的需求分析和风险预估，可基于对用户的需求、信用、风险层面的判断，以及和产品之间的匹配进行精准画像并提供千人千面的选择，为各大金融机构提供智能获客的产品。在智能金融时代，智能获客一定是带着风控的即时获客，并从金融画像、智能创意、智能匹配三个层面实现智能获客。

针对存量市场的运营，通过响应预估和最优补贴计算，实现一方面是发现价格敏感的用户，一方面是计算最适合用户的补贴力度。智能获客的一个成效是，通过存量客户智能补贴优化，降低营销费用，人均获客补贴费用可以降低10%。

值得注意的是，百度的智能获客中集成了强大的风控能力，可以说是“带风控的智能获客”。

大数据风控：覆盖业务全流程 机器学习攻克高维、稀疏、小样本难题

到此，以上就是小编对于金融行业体系图谱的问题就介绍到这了，希望介绍关于金融行业体系图谱的2点解答对大家有用。