真知灼见｜鲸图知识图谱平台，助力金融业务深度洞察（下）

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导语

大数据时代的背景下，数据早就成为数字经济重要的生产资料。对数据的挖掘能力成为企业数字化转型的驱动力。就金融行业来说，如果经营和管理方式跟不上大数据时代的发展脚步就会使得数据价值无法得到充分发挥。知识图谱作为一个结合了知识存储、知识表示和知识推理的综合数据平台，应用到金融业务上可以很好地与传统流程相配合为企业提供大数据时代下的发力点。

目录

●　1. 知识图谱简介

●　2. 知识图谱构建与应用的痛点

●　3. 鲸图——便捷可靠的知识图谱平台

●　4. 鲸图的价值和特色

●　5. 鲸图平台金融应用场景

●　6. 结语

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在鲸图知识图谱平台，助力金融业务深度洞察（上）篇内容中，我们向大家阐述了知识图谱的作用以及如何构建知识图谱，并介绍了鲸图知识图谱平台的产品架构。在今天的文章里，我们将继续向大家介绍有关于鲸图知识图谱平台的价值、特色以及其可以应用的金融场景。

4. 鲸图的价值和特色

■　提供知识图谱构建与服务平台

鲸图是一站式构建平台，支持用户简单、快速地构建各类业务知识图谱，实现业务价值。平台提供了从源数据管理、图谱Schema设计、图谱构建（知识抽取、知识融合等）、图谱存储、图谱管理以及图谱可视化与分析的全流程能力。鲸图可作为企业知识能力中台，面向应用场景生产各类产业链图谱。基于该平台，后续可以按照客户实际投研场景的使用需求，进行图谱编辑器、浏览器的功能增强开发。

■　图谱构建简单，构建方式灵活

鲸图提供多种构建方式，包括映射式构建、抽取式构建等。联动构建的模式，可以有效减少25%以上的构架工作量。

■　自然语言处理能力强大

鲸图通过主动学习等方式能够减少30%以上的文本数据标注量。平台内嵌多种数据抽取方法和知识融合解决方案，并内置18种NLP算法，基于其高效的基模型可以有效支撑业务领域切换。

■　卓越的分析能力，有效支撑业务需求

鲸图支持注亿级数据存储以及秒级数据查询。平台内嵌五大类别30+分析算法，可应用到十多种场景中去。其内置分析算法能够涵盖目前大多数常用的业务场景，包括集团派系识别、风险事件传导、商品关联度、担保链条识别、图谱问答推理等。此外，鲸图还可以按照实际业务需求提供算法扩展和定制服务，能够适应复杂、苛刻的应用场景。

5. 鲸图的金融应用场景

鲸图是专为金融领域设计的知识图谱平台，其特点是构建流程健全，分析能力卓越，架构强大。目前，鲸图已经适配多种金融行业具体的业务需求，还可以配合客户进行业务场景定制，能够有效地协助金融企业的具体业务内容进行效率提升。

5.1 风险管理

智能审计

当前的内控合规体系并不完善且变化速度缓慢，难以与国内银行业的迅速发展变化耦合，骗贷、资金挪用、虚假融资、电信诈骗等金融案件时有发生，银行审计人员缺乏有效的工具手段，能够在海量的业务数据和巨大的客户群体中将隐藏在表象信息之下的信息有效的挖掘出来。

而鲸图智能审计平台能够通过将银行已有的大量数据导入图数据库生成图谱，并利用专家算法来实现追踪异常资金流向、判定风险传导等问题。

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使用鲸图进行银行审计能够帮助银行有效的实现降本增效，全面提升业务能力。鲸图的具体优势如下：

■　更快

可以快速实现海量数据探查，比人工更快的完成全盘审计数据筛查与分析，在进行数据探查时能够发现未知的规律与信息，帮助机构、企业更直观了解全局状况。

■　更准

能够精准定位数据问题，比人工更精准定位到高风险业务模块，通过精准深入分析各项数据之间的关联性，可以为机构、企业提供更有效的风险预警与结果预测。

■　更便宜

没有边界约束，成本远远小于无形累加的人工，性价比更高，可轻松应对快速的业务发展，还可以将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势。

企业对公风控

使用鲸图进行对公风控，能够对企业的隐性风险进行深度挖掘，找出企业未公开的风险关联数据。以A公司为例，公开信息显示该公司不存在高风险情况。而根据图谱中的数据关联信息，可以发现其与存在严重违法行为的B公司有一位相同的股东C某。鲸图知识图谱通过挖掘深层信息并且给予预警提示，可以提醒审计人员注意潜在风险，以此来节省大量搜查的人力成本和时间成本，同时也能够降低公司亏损的概率。

5.2 保险领域

保险理赔

在常规理赔过程中，理赔业务人员需要根据客户的病历、诊断说明、出入院记录等来判断客户理赔的首要疾病是否在购买保险的保障范围内。这个过程需要整合客户购买的保险产品、产品保障的责任、责任保障的疾病等多个维度的信息进行判断。目前保险理赔涉及录入、初审、复核、理算等多个流程，业务复杂且对理赔业务人员专业知识要求高，这也是造成保险理赔时效难以提高的重要因素之一。

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基于鲸图的保险理赔系统，可通过被投保人的投保信息，自动关联投保产品的保险责任及对应保障范围，从而快速推理得出理赔结论。同时，还可通过客户发票中的医疗费用和医疗保险责任之间的关系，自动筛选出保险产品保障范围内的医疗项目，快速理算出赔付金额。以健康险为例，诊疗、住院、用药合理性判断、精细化核保规则都可以通过鲸图达到快速实现。

鲸图不仅可以给保险理赔业务带来技术革新和效率提升，还可以通过以下几个特性来进行业务升级：

■　智能关联

通过被投保人的投保信息，自动关联投保产品的保险责任及对应保障范围，快速推理得出理赔结论。

■　提高时效

与人工理赔相比，通过鲸图可以提高理赔时效并有效发现理赔风险，降低误赔发生的概率。

■　快捷理算

通过客户发票中的医疗费用和医疗保险责任之间的关系，鲸图可以自动筛选出保险产品保障范围内的医疗项目，从而快速理算出赔付金额。

智能营销辅助

保险公司各个品类保险产品众多，包括一般医疗险、百万医疗险、重疾险、防癌险、寿险、养老险、两全险等等，产品推广渠道包括线下活动，主动营销及流量入口曝光等。为了提高营销转化率，保险经纪人需要给客户推荐符合其特征的保险产品。

鲸图能够在营销业务的各个阶段都予以助力。在营销进入期，鲸图通过智能推送上下游潜在客户给一线保险经纪人，可以帮助业务人员快速识别判断客户的保险偏好。在成长期转化阶段，鲸图则会利用知识图谱平台推送合适的保险产品和关联话术给业务人员。

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扩展到具体业务问题中，鲸图可以从多个方面协助保险公司解决当前的业务难点。目前保险业务员(保险代理人)业务能力参差不齐，基于知识图谱的产品推荐可以帮助业务员展业。保险产品类型多、险种多，可以通过知识增强的用户多兴趣建模，推荐适合的保险产品。在业务员对业内保险产品了解不足的情况下，业务人员通常会对用户关于其他保司产品的比较询问无法做出良好回答，，这时通过基于知识图谱的竞品分析能够快速给业务员提供支持，帮助业务人员做出优质回答。

5.3 投资研究

基本面投资研究需要考虑上下游关系、竞争关系、股权关系、公司主营产品、细分产品、财务指标等关系，产业链图谱就是为其进行服务的，它的主要应用场景包括辅助基本面投研、基本面风控、事件传导预警等，伴随数据多样性和结构化、图形化融合，形成推导和效应传导的智能化数字应用能力。

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以基于知识产品的产业链分析为例，鲸图能够覆盖全部上市公司和全部行业，可以提供精准可量化的行业分析，并能够针对市场实时动态的监控，进行跨市场信息监控、数据整合。

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结语

金融业作为数据经济智慧应用排头军，在人工智能+数据赋能业务等方面成绩斐然。在时代大背景下，鲸图知识图谱平台凭借强大的图分析技术和用户导向的图谱构建技术，能够助力金融业务深度洞察、提升数据价值、挖掘潜在风险。

在未来，知识图谱产品也将伴随着人工智能技术的进步和金融行业的升级逐步改进。鲸图产品在接下来的开发中也将依照行业需求不断提升数据治理水平，力求建立全行级知识图谱应用平台，通过不断扩充现有的分析和提取算法能力，从而促进银行乃至金融行业的数字化转型，撬动金融行业数据要素化新格局。