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2023五大知识图谱创新应用案例

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2023五大知识图谱创新应用案例

  中信证券于2021年启动国产图数据库项目■◆★★。项目开展之前■★■★,中信证券已基于主流的Neo4j开源产品构建了企业图谱及相关应用■◆◆■◆◆,但随着应用的广泛深入,Neo4j开源产品局限性越发明显★◆◆■,比如只能部署成单实例,不能做集群;社区开源版本最多用到4个内核,计算能力有限;没有统一资源管理和权限管理等。

  知因智慧在该行客户营销与风险管理现有基础的体系和流程上,整合完善内外部数据,为其引入知识图谱、NLP技术,升级优化大数据营销与风险控制能力,让智能化大数据平台在行内获得更广泛更深入的应用■◆◆。基于知识图谱和NLP技术搭建“三库五模型”,构建企业间关联关系网络,识别利益关联的集团客户■◆★◆★■,实现风险事件及受影响实体的综合风险预警◆■◆◆,自动生成智能化的谱系视角和风险量化报告,应用于企业准入评价和风险监测环节◆■。

  神旗数码在长春伊通河智慧水务的建设过程中,除了应用统计分析、大数据挖掘◆◆、水务模型模拟等常规工具外,创新性应用了“知识图谱”新工具。基于神州控股城市知识图谱平台,将排水网络数据,包括排水管线、检查井、泵站、闸门■★、调蓄池、污水处理厂、溢流口等地理信息数据进行了图谱化,使其转化为具有复杂关系的网络■◆★,从而实现对排水网络运行状态的风险分析,包含管网溢流、城市积水、检查井影响范围分析和河道污染溯源等若干场景。

  北京银行以智能银行夯实数字化转型基础■◆,在智能化获客、智能化活客★★◆■■◆、智能化服务、智能化风控等多业务领域广泛应用计算机听觉(CA)★★★、计算机视觉(CV)★◆★◆■■、自然语言识别(NLP)■■、知识图谱(KG)、机器学习(ML)以及数据挖掘等AI能力◆◆★■。

  在客户服务方面★◆■■◆,以数字化旅程重塑用户线上体验,打造全新APP7.0,实现极致◆★“双客体验■◆”;在远程银行方面,实现呼入服务智能化达到行业优秀水平★★;在客户运营方面◆★■◆◆,以“智策”零售数字化运营体系进行自动化触客,累计上线余条;在风险防控方面,建立“护盾■◆◆■”智能交易反欺诈平台,构建线上交易风险实时识别■★◆、确认和处置的管理闭环,有效保障了客户线上资金交易安全。

  在使用知识图谱技术基础上,将更多的多源异构数据进行图谱化,使其连接成一张无所不包的大网,基于这张网开展更多的关于运行、监测■■◆■◆、预警、模拟和管理的知识图谱场景应用;使伊通河智慧水务的成果更加符合城市综合管理的需要★◆,提高行政主管部门业务管理水平;实现长春市水系统的全过程监管、排水突发事件及时响应和科学化调度◆■■★,主管部门的管理提升和办公协同■◆◆★★■,让政府与公众的信息共享互动更加便捷。

  中金公司的业务遍布全球市场,包括投资银行、私人财富管理★◆◆■★、资产管理等★◆,业务内部数据庞杂且多源异构。不同部门需要共享和分析这些数据,以便更好地支持业务决策和创新。由于数据规模大、存储位置分散和多样化的原因给了公司带来了业务痛点,希望构建统一的知识图谱平台以满足各部门的需求■★■★★。

  中金公司选择了悦数图数据库来构建知识图谱中台◆■★★■★。悦数图数据库采用原生分布式图引擎,提供了低延迟读写和高效深度图遍历的能力,适用于多源数据的整合。Shared-nothing和存算分离的设计则赋予了公司弹性扩展的能力,使得各业务部门的图谱构建需求得以快速满足■★■■■◆。知识图谱中台强化了中金公司数据的可视化运维和数据探索能力,解决了数据分散和业务数据管理需求的问题,顺利实现更高效的数据管理和决策支持。

  该行在向企业客户需求为中心的转型过程中,从管理层到一线营业人员■◆■◆■,对于挖掘细分应用场景的价值、升级改造传统营销和风控模式极为迫切。在具体诉求上,希望识别存量客户所属隐形集团以及错综复杂的关系,及时获取集团或者企业的动态变化情况,从事件和关系的视角挖掘营销商机★■★◆■◆,助力智能营销◆★,识别风险事件在客群内部交叉传递和叠加放大带来的隐性风险。

  中信证券基于星环科技分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台Sophon KG知识图谱重构了企业图谱及相关应用,打造了全新的企业图谱管理系统。Sophon KG具有图谱发布、图谱查询,以及图谱分享等基本功能,同时还能方便地支持各类业务应用,提供丰富的交互分析功能。开发了图计算服务,以及关联企业数据查询等多种应用服务,并发布了对应的API接口,供应用方进行调用。基于应用安全考虑◆■◆★,采用post方式提供接口,并赋予每个业务部门一个访问ID★★◆◆★。通过企业图谱管理系统,中信证券实现了一站式运维管理、调度管理和权限管理★■■◆,在部分应用效果中相比neo4j社区版性能有了较大提升,并在业务易用性方面也有了长足进步◆■■■■。


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