2023五大知识图谱创新应用案例



1.北京银行、北京银行:北京银行智能银行实践和应用


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,累计上线策略1000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。


2.长春城投、神旗数码:长春伊通河智慧水务综合管理平台项目


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。


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。


3.中信证券、星环科技:企业图谱管理系统


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。


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。


4.中金公司、悦数图数据库:知识图谱中台


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公司带来了业务痛点,业务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。


5.某股份制商业银行、知因智慧:优化智能化大数据平台


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。


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。