中亦科技举办图谱技术线上交流活动 助力金融业数字化转型发展

数据库
图数据库与图计算是一种极为简洁的拓扑结构、可以表达任意维度的数据间形成的高维、复杂的网络拓扑构造的体系架构。图谱技术能够驱动金融创新;以企业为中心,依托产业供应链,该技术可实现企业全生命周期金融需求服务。

近日,由北京中亦安图科技股份有限公司(以下简称:中亦科技)主办的“图谱技术赋能金融数字化转型”线上技术交流会议顺利举办。中亦科技大数据产品部金融科技高级总监季颖生博士主持会议,大数据产品部金融产品经理吴彤、解决方案专家杨洋就各自主题发表演讲,会议还邀请了TigerGraph解决方案总监周倚平先生介绍了国外顶级金融机构对图谱技术的应用案例,三百余位金融客户在线上参与了本次交流活动。

中亦科技大数据产品部金融科技高级总监、交通银行总行人工智能外聘高级专家季颖生博士作为本次会议的主持人,首先就行业趋势、中亦大数据产品团队做了简单的介绍。他指出,图数据库与图计算是一种极为简洁的拓扑结构、可以表达任意维度的数据间形成的高维、复杂的网络拓扑构造的体系架构。图谱技术能够驱动金融创新;以企业为中心,依托产业供应链,该技术可实现企业全生命周期金融需求服务。

 吴彤从图谱建设意义、图谱技术有效性及如何从0到1搭建图谱进行了分享:

一.为什么要搭建金融图谱?

近些年来,金融科技的转型经历了从电子化,到信息化,到现在的智能化的逐步转型。电子化实质上是无纸化办公的过程,用计算机代替纸和笔;信息化的典型代表是建立数仓,把信息关联起来,能够挖掘数据价值并向业务赋能,但是信息化阶段并没有改变业务本身,线下流程依然是它核心,软件系统是工具,而数据是软件系统运行过程中的副产品。而近些年,金融科技的转型其实已经逐步在转向智能化,智能化才是真正把数据变成业务核心的资产,来指导经营行为,数据是业务决策的支撑,所以尤其是像银行这样的知识型的企业,在其知识型企业的数字化转型这个阶段,知识的管理和维护是最重要的,所以需要金融图谱作为一个金融知识管理工具,对知识进行存取、整合、积累、共享和创新,再反馈进知识系统中,形成数字化金融企业生态。

二.为什么金融机构要建设知识管理体系?

业务在经营决策的过程中需要的指导是知识的指导,而不是仅仅是海量信息的查询,业务做风控需要风控知识,做营销需要营销知识,需要各种各样的知识来指导决策,比如银行做供应链金融的实质,就是需要掌握供应链上的企业,和企业供应关系网络,以及供应资金网络中多维的方方面面的知识,只有全方位地了解这些知识,才能更准确的帮助业务来定位客户,定位需求,这也正是大数据的意义所在。

所以对图谱的需求实际上就是对知识的需求,因为图谱可以将内部的知识,外部的知识,老员工的知识,外部供应商的知识,都作为标签、规则、模型管理起来,在银行内部不断的创新、共享、积累,在需要的时候,让业务可以随时调取知识来解决问题,这就是金融知识管理,也是金融图谱建设的意义。

三.为什么说图谱是知识管理最有效的工具?

首先,图谱更适用于知识的表达,相对比二维表,业务的逻辑通过图谱表达可以更具可解释性,即便是毫无技术基础的业务人员也能一目了然地理解;

但图谱更重要的优势其实是在于多维信息的表达,整合和推理,尤其是在知识管理中,一定要整合多维的知识和信息才能对实体进行更准确的描述;比如,以前批贷款可能只需要报表和流水,但现在还需要看申请人的股权关系,司法涉诉关系,甚至是高管的联系人的公司情况,需要整合各种关联方的信息才能综合判断。而图谱的优势也正在于此,即多维信息、关联信息的分析能力,只有整合各种关联关系、交易信息,财产等多维信息,才能更准确地挖掘知识,帮助客户对业务问题做出更准确的定义和判断。

四.如何从0到1开启金融图谱基础建设?

在搭建图谱基建的过程中,最核心的一点就是需要整合行内外数据,要做金融知识的管理,知识的管理和持续使用才是重点。因此一些银行,可以通过搭建一些金融业常用的图谱来整合内部的、外部的、新的、旧的,多维的知识。

1.客户关系图谱,可以整合关于客户的外部信息,比如工商,担保,司法等各种信息,以及内部的比如信用信息,信贷业务信息,产品签约等信息,来搭建客户关系网络,从而挖掘客户的潜在风险和发现更多营销路径;

2.资金交易图谱,可以用来做供应链,可以整合外部的比如产业行业供应信息,以及内部比如供应资金流转信息,形成多层的交易网络、供应网络,从而精确的刻画和量化资金关系;当然也可以做反欺诈,可以用来追踪个体欺诈的多级资金流转,或者黑产集团的团体特征挖掘等。

3.产品图谱,可以对银行分门别类多种多样的产品关系进行梳理,建立产品关系网络,进而能够挖掘产品的相似性,也做产品使用进化路径识别等,主要可以用作产品推荐;

这些都已经在我们的很多项目中取得了不错的成果,因为这些常用的金融基础图谱的搭建能够自带业务场景属性,不仅快速整合了行内外数据,并且能够更轻松地开启知识分析和知识挖掘,银行要做的就是在整合知识的基础上,不断地进行知识创新,知识管理和知识积累,最终形成数字化的金融企业生态。

接下来,大数据产品部解决方案专家杨洋就图谱技术的具体应用场景与参会嘉宾进行了交流:

一、为什么在营销场景中的应用图谱?

图谱不仅可以用于的风控业务,也在营销业务场景中有广泛的应用和落地。

在为对公客户服务的过程中我们总结出了这样一些的特点:业务种类繁多,客户数量多,用传统的数据库工具及数据分析方法很难取得预期的效果。而使用图谱和图技术,不仅是能提升业务效果,更是一种思维的创新。

我们提炼出了对公客户的五个核心需求:

资金管理:对资金进行合理的调配,尽可能少闲置;

销售需求:销售完成后,需要加强加快资金回笼;

采购需求:在采购过程中,降低支付成本,延缓现金流出,并能提前预判需求,必要时提前囤货,或在低价期时集中采购;

融资需要:客户需要得到高效的资金支持,使资金能够投入到需要的地方;

理财需要:让闲置资金更多收益。

我们做营销,要首先知道客户是谁,了解客户特点,了解客户投融资的潜力,知道客户的成长性潜力。据此开展了企业产融画像的项目,核心思路是评估企业成长指数。我们用资金交易流水来模拟产业和行业的特征,再加上企业特征,构建了标签体系,用了PageRank算法评价企业关联度,用一些列自创的图算法来进行产业关联评价、以及行业在产业链中重要性的评价,构建了宏观到微观的基本分析框架,由此来评价该企业的成长性。

我们做营销,另一件重要的事情是怎么找到潜在客户。据此,我们采用元路径算法,从产业供应链的上下游角度分析两个企业的相似度。得到相似度后,当一个企业有融资需求时,我们可以判断另一个企业大概率也有融资需求。

二、为什么在运维场景中的应用图谱?

银行业的运维保障也是国内金融行业关注的重点,各大银行都非常关注在运维过程中如何保障数据中心的服务不中断。Facebook就曾经因为在一次运维服务中意外中断了服务7小时,直接导致3000亿美元的市值蒸发。

图的特征与运维场景天然契合。而随着图技术的发展,图谱如何运用在运维场景中的问题也得到了越来越多的关注,并且也有人尝试将其应用落地。

在传统的运维服务中,大量数据被存储在关系型数据库里。但是企业的数据规模往往非常庞大,中型企业的点边数据可以达到千万的级别,大型企业更是能达到10倍之多,关系型数据库并不能适应这种体量的业务需求。此外,传统的运维方法主要依赖人的经验,处理数据时往往只采用单维度数据,使用传统的统计算法。这不仅效率低下,更是无法充分发挥数据价值。

而图的出现恰好能够解决现在的痛点。图的拓扑结构天然适应运维网络,图数据库在处理大量数据方面体现出了卓越的性能。不仅如此,图的各个点边都可以存储多维度的数据,并让它们产生关联,以进行更为全面的数据分析。在传统的CMDB之外,图数据库补足了工单、告警、性能、APM等运维数据,并能协同已有的算法知识库进行数据分析,提高故障排除的效率。

本次交流会得到了参会嘉宾的高度评价,也为后续在图谱技术方面的深度合作奠定了坚实的基础。作为国内领先的IT架构“服务+产品”综合提供商,中亦科技一直在与众多国内外图谱技术厂商一道,共同推动图谱技术在国内的落地应用,帮助金融客户实现由技术推动的业务创新,加速数字化转型。未来,中亦科技将继续探索行业新趋势,拓展图谱技术的应用场景,加快图谱技术应用落地的速度和进程,助力客户积极响应环境变化和挑战,为金融科技推动行业数字化转型打造坚实的创新底座。



责任编辑:赵立京 来源: 中亦科技
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