目前，知识图谱在金融领域中的应用是最为火热的，涉及到金融中风控、营销、预测等重点环节。网络
知识图谱在金融领域中的风控类应用
一、反欺诈应用：机器学习
最近几年，金融欺诈的形式多种多样，提供虚假资料，团伙欺诈，内外勾结等手法愈来愈“高明”。学习
在这种状况下，原来经过单点突破进行反欺诈的方法已经远远不够，须要咱们创建起一个积极有效的知识图谱。优化
反欺诈的核心是人，首先须要把与借款人相关的全部的数据源打通，并构建包含多数据源的知识图谱，从而整合成为机器能够理解的结构化数据。日志
在这里，咱们不只能够整合借款人的基本信息，还能够把借款人的消费记录、行为记录、关系信息、线上日志信息等整合到反欺诈知识图谱里，从而进行分析和预测。事件
除了申请阶段的反欺诈，经过构建已知欺诈要素(手机、设备、帐号、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，创建客户风险特征信息库，优化风险模型和规则，还能作到交易阶段的反欺诈。get
二、内审内控应用产品
一样，借助关系挖掘和知识图谱，咱们也能够帮助金融机构提升内审、内控系统的效率和精度。数据挖掘
在防范内外勾结等方面帮助金融机构，好比对受监管人员的邮件和帐户往来进行数据挖掘并构建关联关系网，能够及时发现勾结外部人员或者帐户异常往来的违规行为。io
三、反洗钱应用
在反洗钱领域，咱们一样能够帮助监管部门进行有效的监控，经过对关系帐号进行逐级挖掘，能够找到隐藏在背后的洗钱帐号。
相比单独帐号、关系的识别，对反洗钱团伙的挖掘难度更大，这种组织每每隐藏在在很是复杂的关系网络中，很难被发现。
咱们只有把其中隐含的关系网络梳理清楚，同时从时间、空间多维角度进行分析，才能识别潜在的风险，发现隐藏的反洗钱团伙。
知识图谱在金融领域中的营销类应用
一、挖掘潜在客户：
挖掘潜在客户一直是金融行业关注的一项重要应用，经过现有数据和外部数据精准、迅速地找到相关业务的潜在客户，对于银行业务的提高会起到较大助益。
咱们能够基于现有银行客户创建社交网络知识图谱，根据不一样的交往方式和频次定义图谱的关系模型。对客户的亲属、朋友、同事、同窗、陌生人等进行相关的社交挖掘，评估关系紧密度。
好比，基于现有VIP客户，挖掘相关联系人及其爱好，或能够在现有客户中去发现具备共同爱好的一个组织，理财，从而能够有针对性地对某一部分或一类人群制定营销策略。
二、深挖客户潜在需求：
除了挖掘潜在客户外，咱们也须要挖掘现有客户的需求，针对他们的特色推送相关产品。
当咱们创建好一个基于银行客户关系的知识图谱系统后，能够进行弹性扩展，如增长车辆信息、我的爱好、行为等。结合多种数据源，更加精准地分析客户行为，了解客户潜在需求，投资知识，进行精准推送。
以上的业务不只能够针对我的客户，还能够针对企业级客户。分析企业级客户的资金关系、法人关系、上下游投资关系、类似企业业务关系等，为企业推荐合适产品、服务。
知识图谱在金融领域中的预测类应用
一、潜在风险行业预测：
基于多维度数据，咱们能够在客户、企业、行业间创建起紧密关联的知识图谱，从行业关联的维度预测风险。
经过对行业进行细分，根据贷款信息、行业信息创建关系挖掘模型，并经过机器学习进行模型的训练，可展现每一个行业及与其关联度最高的几个行业，若是某一行业发生了行业风险或高风险事件，咱们能够及时预测将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作出预判，尽早地发现并规避风险。
二、潜在风险客户预测：
经过创建客户、企业、行业的知识图谱，也能够将行业和企业之间数据进行链接，基于对行业的潜在风险预测，及时发现行业风险、系统性风险相关联的企业客户。
好比某省最近某行业的连续出现了多笔逾期贷款，经过对行业和客户的知识图谱进行分析，咱们也能够及时发现可能位于关联行业，也有可能位于上下游潜在的其余存在潜在风险的客户。
投资说 » [知识图谱] 4.1-知识图谱在金融领域中的应用实践
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