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        知識圖譜在金融行業(yè)的應(yīng)用研究

        2020-03-01 10:59:19林一松秦浩煒
        經(jīng)濟管理文摘 2020年16期
        關(guān)鍵詞:金融

        ■林一松 秦 祎 秦浩煒

        (1.中國建設(shè)銀行總行機構(gòu)業(yè)務(wù)部;2.中國建設(shè)銀行總行同業(yè)業(yè)務(wù)中心)

        1 引 言

        知識圖譜是一種直觀顯示各個實體關(guān)聯(lián)信息的有效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),是一種可以關(guān)聯(lián)源自不同種類的知識,將它們集中在一起而得到的關(guān)系圖譜,本質(zhì)上它是Semantic Network的知識庫,它將客觀世界中存在的各種概念或?qū)嶓w及其之間的關(guān)系以結(jié)構(gòu)化的形式來進行描述[1]。因此也可以簡單地用一張巨大的網(wǎng)絡(luò)來比作它,其中,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點就表示知識圖譜中的實體或概念,而節(jié)點之間的邊則表示知識圖譜中的屬性或關(guān)系,用最小的代價知識圖譜便可將從互聯(lián)網(wǎng)中積累起來的信息組織起來,并使其成為有著高利用價值的知識[2]。

        金融行業(yè)的現(xiàn)代金融體系,每時每刻都運行產(chǎn)生大量的金融數(shù)據(jù),容量龐大、時刻變化和來源多樣的金融數(shù)據(jù)給金融業(yè)帶來了極大的挑戰(zhàn),同時,金融業(yè)也是一個在數(shù)據(jù)、信息和知識上有著極大需求的典型的知識密集型行業(yè),金融決策大都需要大量的數(shù)據(jù)、信息和知識作為支撐,從大數(shù)據(jù)中提取信息和知識的速度與能力很大程度上會在未來決定著金融業(yè)的核心競爭力。

        在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,針對海量且異質(zhì)多源的金融數(shù)據(jù),加以知識獲取的相關(guān)理論、方法和技術(shù)進行運用,進而從中獲取有價值的知識信息,從而形成各類金融知識庫來支持金融決策,并對金融知識庫使用知識關(guān)聯(lián)、知識檢索和知識推理等技術(shù)來進行運算,然后以知識檢索、自動問答和知識導(dǎo)航等形式呈現(xiàn)結(jié)果提供知識服務(wù)給決策者,這項技術(shù)在許多的金融決策支持過程中都有著十分重要的意義,例如風(fēng)險管理、金融監(jiān)管和投資決策等[3]。

        2 相關(guān)工作

        根據(jù)已有的研究成果,國內(nèi)外相關(guān)研究重點關(guān)注這幾個方面:①知識的融合與集成,獲取到的多源異質(zhì)的金融知識可能存在重復(fù)、語義關(guān)聯(lián)不明確、不一致等問題,要將其融合與集成,就需要用到實體對齊、語義映射等技術(shù),在同一框架下生成規(guī)范的金融知識庫;②高效率的挖掘、獲取大規(guī)模知識,從海量的金融數(shù)據(jù)資源中通過自動標(biāo)注語義、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù),高效率地挖掘并獲取大規(guī)模的金融知識;③個性且智能化服務(wù)于決策支持,面向金融決策支持知識服務(wù)的前提和基礎(chǔ)就是獲取金融知識后形成的各類知識庫。如何運用知識檢索、推理等技術(shù),結(jié)合決策者的特征和需求對金融知識庫運算得出結(jié)果,并為決策者提供個性化和智能化的金融知識服務(wù),以知識導(dǎo)航、知識檢索和自動問答等形式,極其值得進一步研究[4]。有了知識圖譜作為輔助之后,文本背后的含義便能夠被機器所理解,用戶的查詢背后的語義信息也能夠輕易地被搜索引擎洞察,這樣就可以返回更為精準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化信息,更大可能地滿足了用戶的查詢需求,更高效地組織管理并理解互聯(lián)網(wǎng)海量信息,這都是獲益于知識圖譜技術(shù)的幫助[5]。

        3 知識圖譜構(gòu)建技術(shù)

        構(gòu)建知識圖譜,這一過程經(jīng)過了信息抽取、知識表示、知識融合、知識推理四個過程,每一次更新迭代也都包含這四個階段。

        3.1 知識表示技術(shù)

        作為知識圖譜構(gòu)建及應(yīng)用的基礎(chǔ),知識表示被廣泛地應(yīng)用到了自然語言處理和圖像識別等領(lǐng)域。知識表示技術(shù)用來表示研究對象的方法是使用低維稠密的向量,廣泛應(yīng)用于補全知識圖譜、抽取關(guān)系和智能問答等,不僅可以顯著地提高計算效率,還能有效地解決數(shù)據(jù)稀疏的問題;知識表示主要包括:翻譯模型、匹配模型、矩陣分解模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等主要模型。

        3.2 信息抽取技術(shù)

        知識圖譜數(shù)據(jù)來源范圍廣泛,包括文本,圖像,傳感器,視頻等形式。信息抽取是指從這些不同的來源和不同的結(jié)構(gòu)中提取數(shù)據(jù)以形成結(jié)構(gòu)畫的知識并存儲在知識圖譜中。在信息抽取過程中不僅標(biāo)識實體,還對抽取的實體進行分類。可以根據(jù)知識圖譜的要求調(diào)整類別。關(guān)系抽取則是多個實體之間語義關(guān)系的抽取。

        3.3 知識融合技術(shù)

        知識圖譜在執(zhí)行知識抽取時使用多樣化的數(shù)據(jù)源,知識融合將事實對象與實體、關(guān)系、屬性等之間存在的歧義消除后,可以在規(guī)范框架下對多種來源的知識進行異構(gòu)數(shù)據(jù)整合集成、消除歧義、加工以及推理驗證并更新等。知識融合當(dāng)出現(xiàn)同屬性不同值,需要決策并賦予其較正確的屬性值時,可以數(shù)據(jù)源的數(shù)量和可靠度作為依據(jù)判斷[6]。

        3.4 知識推理技術(shù)

        知識推理是構(gòu)建知識圖譜的重要手段和關(guān)鍵環(huán)節(jié),它可以從現(xiàn)有知識中發(fā)現(xiàn)新知識,但存在不完整的數(shù)據(jù)源和不正確的抽取過程,這就要用已有的事實和推理技術(shù),從相應(yīng)知識庫中挖掘推理出缺失以及深層的關(guān)系,并對知識圖譜進行補全并去噪,完善和豐富知識圖譜。知識推理從特定的知識圖譜中派生新實體跟實體之間的關(guān)系,并在知識計算中發(fā)揮重要作用,例如知識分類,知識驗證,知識鏈接預(yù)測和知識補全等[7]。

        4 金融行業(yè)知識圖譜應(yīng)用

        金融、醫(yī)療、電商作為知識圖譜垂直行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域代表,產(chǎn)出了金融反欺詐、智能營銷、商品推薦等的應(yīng)用場景[4]。知識圖譜,本質(zhì)上是語義網(wǎng)絡(luò),是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。通過知識圖譜技術(shù)將存在金融行業(yè)數(shù)據(jù)中的大量的實體和關(guān)系建立連接,將金融行業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)以突破傳統(tǒng)計算的模式深度整合,然后結(jié)合外部數(shù)據(jù)能夠更有效地挖掘潛在客戶、預(yù)警潛在風(fēng)險,金融行業(yè)的各項業(yè)務(wù)效率大幅提升、利用價值得到更大發(fā)揮都得益于此[8]。

        在營銷應(yīng)用領(lǐng)域,潛在客戶挖掘使用現(xiàn)有及外部數(shù)據(jù)精準(zhǔn)且迅速地找到潛在相關(guān)業(yè)務(wù)中的客戶,帶給銀行業(yè)務(wù)頗多助益,對客戶的潛在需求進行深度挖掘,使用銀行客戶關(guān)系的知識圖譜系統(tǒng),可以靈活地擴展用戶行為數(shù)據(jù),并將其與多類數(shù)據(jù)源結(jié)合起來,用以客戶行為分析更準(zhǔn)確,了解其潛在需求并提供精準(zhǔn)的推送給現(xiàn)有客戶;將企業(yè)級的客戶財務(wù)關(guān)系、法人關(guān)系、投資關(guān)系以及公司業(yè)務(wù)關(guān)系等用以知識圖譜進行分析,可得出企業(yè)級客戶的潛在需求,最后對其需要的產(chǎn)品、服務(wù)等進行推薦。從精確營銷的角度來看,知識圖譜通過將多個數(shù)據(jù)源鏈接起來,構(gòu)成用戶及其群體完備的知識體系,進而更充分更到位地對用戶及其群體的行為進行理解、認識和分析,金融公司用知識圖譜去分析待銷售用戶群體之間的關(guān)系就是個很好的例子,通過分析去了解他們的共同愛好,進而為用戶人群對癥下藥地制定相應(yīng)的營銷策略。

        在風(fēng)控應(yīng)用領(lǐng)域,客戶辦理業(yè)務(wù)的行為在O2O的時代下得到了前所未有的便利,但也隨之而來并且愈演愈烈的反欺詐問題,羊毛黨、職業(yè)欺詐團伙層出不窮,反欺詐在金融風(fēng)險管理中起著重要作用。人是反欺詐的核心,抽取借款人相關(guān)的全部數(shù)據(jù)源及行為數(shù)據(jù),并將其全都整合到反欺詐知識圖譜中,以進行高效并準(zhǔn)確的反欺詐分析預(yù)測,在申請階段,構(gòu)建已知欺詐因素的關(guān)系圖譜,例如手機、設(shè)備、賬號、地理位置等因素,再對其統(tǒng)計分析全量風(fēng)險數(shù)據(jù),在交易階段的反欺詐,可以建立風(fēng)險特征數(shù)據(jù)庫。通過知識圖譜技術(shù),可以有效解決電子渠道被薅羊毛、被惡意申請等問題,為電子銀行的發(fā)展保駕護航,可以有效解決信用卡申請欺詐信用卡虛假申請、信用卡套現(xiàn)等難點痛點問題,助力信用卡業(yè)務(wù)更加健康地發(fā)展。

        在預(yù)測應(yīng)用領(lǐng)域,預(yù)測行業(yè)潛在風(fēng)險,進行行業(yè)細分后用貨款、行業(yè)等信息來建立模型用以關(guān)系的挖掘,顯示行業(yè)關(guān)聯(lián)性大小,并及時預(yù)測相關(guān)行業(yè),以免被高風(fēng)險行業(yè)或事件牽扯,提前預(yù)測風(fēng)險并規(guī)避,通過建立客戶、企業(yè)和行業(yè)的知識圖譜預(yù)測潛在風(fēng)險客戶,也可以連接行業(yè)和企業(yè)之間數(shù)據(jù),盡早預(yù)測行業(yè)的潛在風(fēng)險,可及時地發(fā)現(xiàn)行業(yè)風(fēng)險以及關(guān)聯(lián)的企業(yè)客戶,數(shù)據(jù)在金融行業(yè)中是極其重要的成分,將知識圖譜的關(guān)聯(lián)關(guān)系概念利用起來,不僅能突破現(xiàn)有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的限制,還能更加精準(zhǔn)高效地獲得數(shù)據(jù)的價值。

        5 結(jié) 語

        知識圖譜這一概念從被提出至今,其行業(yè)應(yīng)用熱度仍然在不斷增長。本文對知識圖譜的構(gòu)建技術(shù)進行了闡述,包括知識表示、知識抽取、知識融合以及知識推理等核心技術(shù),結(jié)合了當(dāng)今社會的需求介紹了知識圖譜在金融行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀,研究分析了知識圖譜對風(fēng)控、營銷、預(yù)測等領(lǐng)域的影響和發(fā)展趨勢,對金融行業(yè)具有較好的參考價值。

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