在大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨的今天,，各個(gè)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的利用已經(jīng)有了很大的改變,。在知識(shí)圖譜系統(tǒng)中，可以實(shí)現(xiàn)“萬(wàn)物互聯(lián)”,，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的高度抽象化,，將現(xiàn)實(shí)世界的最大程度地還原出來(lái)，通過(guò)海量的關(guān)聯(lián)來(lái)挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值,。對(duì)于金融行業(yè),，數(shù)據(jù)是一種非常重要的資源。金融業(yè)的數(shù)據(jù)中包含了大量的實(shí)體和聯(lián)系,，通過(guò)這些數(shù)據(jù)的聯(lián)系，可以打破傳統(tǒng)的計(jì)算模型,，從“關(guān)系”的角度,，對(duì)金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析,，并通過(guò)外部的數(shù)據(jù)，挖掘潛在客戶，預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn),，提高業(yè)務(wù)效率和價(jià)值,。那么,，知識(shí)圖譜可以應(yīng)用在金融行業(yè)的哪些地方呢,？

一,、營(yíng)銷(xiāo)類(lèi)應(yīng)用

1)發(fā)掘潛在客戶：

挖掘潛在客戶是目前金融業(yè)研究的一個(gè)熱點(diǎn),，利用已有的數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確地找到潛在的客戶,，這將有助于提高銀行的業(yè)務(wù)水平。在此基礎(chǔ)上,，我們可以構(gòu)建一個(gè)基于已有的銀行用戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜,，并依據(jù)其不同的交際類(lèi)型和頻率來(lái)確定相應(yīng)的關(guān)系模式。通過(guò)與客戶的親屬,、朋友,、同事、同學(xué),、陌生人等進(jìn)行關(guān)聯(lián)的社會(huì)性挖掘來(lái)評(píng)價(jià)客戶的關(guān)系緊密程度,。例如,，根據(jù)已有的 VIP顧客，發(fā)掘他們的聯(lián)系方式和興趣,，或者找到他們的興趣愛(ài)好,，這樣就可以針對(duì)特定的群體進(jìn)行市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo),。

2)挖掘顧客的潛力,；

在發(fā)掘潛在顧客的同時(shí),，還要根據(jù)現(xiàn)有顧客的需求,，推出相應(yīng)的產(chǎn)品,。在構(gòu)建了一套基于客戶關(guān)系的知識(shí)圖譜體系之后，可以對(duì)車(chē)輛信息、個(gè)人愛(ài)好,、行為等進(jìn)行彈性擴(kuò)充,。綜合各種資料來(lái)源，對(duì)顧客的行為進(jìn)行準(zhǔn)確的分析,，對(duì)顧客的潛在需要進(jìn)行準(zhǔn)確的定位,。

上述服務(wù)既能為個(gè)體用戶服務(wù),，也能為企業(yè)用戶提供服務(wù)。對(duì)企業(yè)的資金,、法人,、上下游投資、類(lèi)似企業(yè)的業(yè)務(wù)關(guān)系進(jìn)行分析,，為企業(yè)推薦合適的產(chǎn)品和服務(wù),。

二、風(fēng)控類(lèi)應(yīng)用

1)防詐騙的應(yīng)用程序：

在防詐騙方面,，知識(shí)圖譜也有合適的應(yīng)用方案,。近年來(lái),，我國(guó)的金融詐騙呈現(xiàn)出各種形態(tài),，如提供虛假信息,、集團(tuán)詐騙,、內(nèi)外勾結(jié)等“高明”的手段,，使得原有的單一突破手段難以奏效,，必須構(gòu)建一套主動(dòng),、高效的知識(shí)體系,。防騙的關(guān)鍵在于人，必須將所有與借款人有關(guān)的資料來(lái)源連接起來(lái)，建立包含大量資料來(lái)源的知識(shí)圖譜,，使之整合成機(jī)器能夠了解的結(jié)構(gòu)化資料,。該系統(tǒng)不但能將借款人的個(gè)人信息進(jìn)行綜合,，而且能將其消費(fèi),、行為,、關(guān)系,、線上日志等信息納入防詐騙的知識(shí)圖譜中，對(duì)其進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),。

除了在申請(qǐng)階段進(jìn)行反詐騙外,，還可以根據(jù)用戶對(duì)大量的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行離線統(tǒng)計(jì)，并根據(jù)不同的主體要素,，建立風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)庫(kù),，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)模型和規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)交易過(guò)程中的欺詐行為進(jìn)行反欺詐,。

2)內(nèi)部審計(jì)內(nèi)部控制的運(yùn)用

同時(shí),，通過(guò)關(guān)聯(lián)分析與知識(shí)圖譜的運(yùn)用，可以提高財(cái)務(wù)內(nèi)部審計(jì)與內(nèi)控系統(tǒng)的有效性與準(zhǔn)確性,。通過(guò)對(duì)被監(jiān)管者的電子郵件,、帳戶信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，建立相應(yīng)的關(guān)系網(wǎng)絡(luò),，防止內(nèi)部串通,、內(nèi)部串通等，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)與外界的不正常交易,。

3)打擊洗錢(qián)的應(yīng)用

在反洗錢(qián)方面,，我們也能協(xié)助監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行有效的監(jiān)管，逐步挖掘關(guān)聯(lián)賬戶,，發(fā)現(xiàn)幕后黑手。相比于個(gè)人賬戶和關(guān)系的識(shí)別，反洗錢(qián)團(tuán)伙的工作更加困難,，因?yàn)檫@些組織都是建立在錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)之中,，很難被人察覺(jué)。我們必須對(duì)這些隱含的關(guān)系進(jìn)行清晰的梳理,，同時(shí)從時(shí)間,、空間多維的視角進(jìn)行分析，從而找出可能存在的潛在危險(xiǎn),，并找出潛伏的反洗錢(qián)集團(tuán),。

將來(lái)，機(jī)器將會(huì)更加接近人腦,，通過(guò)知識(shí)圖譜的分析和挖掘數(shù)據(jù),，讓機(jī)器能夠理解現(xiàn)實(shí)，從而為人類(lèi)做出決定,。GaussMind知識(shí)圖譜平臺(tái)基于深度學(xué)習(xí)的NLP算法,，能幫助客戶完成上傳、標(biāo)注數(shù)據(jù),，自定義構(gòu)建模型訓(xùn)練,，構(gòu)建可視化圖譜。