银行知识图谱释义
知识图谱，最早由Google提出，意为基于语义网的知识库，为了描述客观世界的概念、实体及其之间的关系，由点和边组成的一种非结构化数据。国内复旦大学教授肖仰华对知识图谱做出如下解释：“作为一种知识表示形式，知识图谱是一种大规模语义网络，包括实体、概念及其之间的各种语义关系。”通俗点来讲，知识图谱就是把不同类型的信息或实体进行关联而生成的一个关系网络，基于关系的维度来分析解决问题。
目前，知识图谱作为人工智能的前沿技术手段之一，逐步应用到行业发展中来。其中银行知识图谱应用受到广泛关注。
银行知识图谱应用有哪些？
知识图谱技术的特性，使得它在金融场景中具有天然的优势，无论是营销场景还是风控场景，无论是小微企业信贷抑或消费信贷、信用卡申请，知识图谱都能发挥非常好的作用。随着人工智能技术的发展，银行知识图谱应用也更加丰富和卓有成效。
简而言之，银行知识图谱应用的可以理解是：“物以类聚，人以群分。”
冰鉴科技作为一家基于人工智能提供企业级服务的高科技公司，必然也是推动银行知识图谱应用的前行者。推出了企业知识图谱产品——鉴谱。基于冰鉴科技自研的知识图谱计算平台提供的知识存储、知识建模、知识挖掘与计算、图分析算法等底层能力支撑，打造知识图谱适配企业风控及相关业务的应用层能力。该平台借助知识图谱能力构建企业关系网络，洞察企业间的显性关系和隐含关系；通过大数据与人工智能技术深挖企业自身属性，从中高效精准地发现企业及企业群体的多方位特质与风险，并在关系网络中探寻风险传导机制。该平台可面向银行等金融机构、政府单位、供应链核心企业等提供反欺诈、贷前审批、贷中贷后监控等智能风控服务，获客营销服务，以及担保、供应链金融等细分领域场景的应用。
在银行知识图谱应用的营销场景中，目前在企业风险评估、空壳企业识别、资金需求预估、金融产品筛选等方面。通过企业知识图谱的关联挖掘，可以识别空壳企业，并且可以为企业风险评估提供重要的变量指标。
在银行知识图谱应用的反欺诈场景中，基于企业知识图谱的关联关系，可通过时间、空间、人员、事件等维度及时识别企业潜在的欺诈风险。对于企业刚注册时间点、以及企业正常发展一段时期后的某一时间点爆发的风险事件，鉴谱平台均可通过深入的关联挖掘，识别各类欺诈风险。
值得一提的是，冰鉴企业知识图谱平台层层穿透企业的股权关系、高管任职/法定代表人关系、其他控制关系等，精准认定企业的疑似控制人及其控制路径、企业的最终受益人及其受益路径，从而帮助用户掌握企业背后隐藏的疑似控制权和受益权。
据了解，目前冰鉴科技已与多个银行达成合作，搭建不同条件下不同场景的知识图谱模型，拓深拓宽银行知识图谱应用，以便更好的应用于金融风控。
