知识图谱技术为破解人工智能难解释性的困境提供了重要基础,近年来备受学术和产业界的高度关注。知识图谱的发展离不开算法和模型的创新,更离不开科技企业以更多的应用场景来持续提供“练兵场”。
零售银行是知识图谱绝佳的应用之地,近年来随着商业银行纷纷开启“第二增长曲线”,零售银行业务受到了前所未有的关注度。零售银行的发展进入了存量竞争的全新阶段,商业银行希望通过深度服务和价值创造来构建一个更长期和紧密的客户关系。
以某国有大行为例,该行在不断深化布局科技领域的“自主研发+外部合作”模式。百融云创作为该行重要合作伙伴,基于总行知识图谱平台、机器学习平台,协助构建复杂关系网络,实现以客户为中心的风险全景视图,增强数字化风险管理能力。
传统的风险管理模式有一定的局限性。在该项目中,百融云创引入知识图谱技术,实现对客户的“升维”认知,将复杂的客户管理转化为条理清晰、可视化的拓扑网络。形成客户多维度视图以及客户关系图谱,将客户关系和交易之间的隐性关系提炼出来,不仅能脉络清晰地发现“团伙作案”行为,也可以发现高危人员的交集。
在此项目中,百融云创通过打造客户的复杂网络,发现传导路径,并引入机器学习,结合图分析技术,构建源发风险模型、传染权重模型、传染风险模型、多边概率整合模型、风险融合模型5大人工智能模型,量化客户内外部所有风险,可为信贷业务在贷前准入环节、贷中、贷后持续助力风险预警精细度和精准度,提升客户信贷风险管理水平。
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