金融行业领域模型，金融行业领域模型有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于金融行业领域模型的问题，于是小编就整理了1个相关介绍金融行业领域模型的解答，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。

到此，以上就是小编对于金融行业领域模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于金融行业领域模型的1点解答对大家有用。