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公开课:金融知识图谱的应用探索

来源:网络整理 发布时间:2021-08-21 10:04 标签:交易风险金融关联营销
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金融知识图谱的概念和应用

在信息爆炸时代,对客观事实的各种描述是海量的、无序的、混乱的信息,而知识被定义为是对客观规律和信息的归纳总结。基于此概念,知识图谱是一种用图的结构对知识进行表达的方式,它的基本组成要素是节点和边,节点用于表示实体,边用于呈现关系。实体代表可以区别的、独立存在的某种事物,关系即实体之间的关系。

在日常生活中,知识图谱的应用广泛渗透到C端用户生活的方方面面。比如智能搜索,实际上“知识图谱”概念最早由谷歌在2012年提出,它能够在反馈正确结果、给出全面总结、更深入广泛探索三大方面提高搜索效果。再比如电商智能推荐,阿里巴巴从2017年开始搭建的电商认知图谱,将用户需求表达成图中的节点,并将需求点和电商领域的商品、类目、电商外部的通用领域知识等关联起来,从中挖掘客户的购物偏好和潜在的感兴趣的商品,使客户与商品和场景更好地连接。此外,还有O2O领域线上线下生活场景图谱,以美团为例,美团点评在2018年开始建立基于知识图谱的美团大脑,在客户、线下店铺和商品以及不同的消费场景之间构建知识关联,从而优化客户的使用体验。

在B端,知识图谱在企业关联和企业分析方向也有很好的应用。比如企业的法人或高管、企业之间的投资关系和关联风险分析,呈现在图谱上就会显得非常直观,将海量信息以非常有效的方式在很短时间内触达使用者。

知识图谱应用于金融领域的意义和价值

聚焦零售金融领域,团伙性风险威胁业务全生命周期。具体举例,常见的团伙性风险会发生在贷款申请阶段,存在以欺诈为目的贷款中介包装机构,他们把申请人信息根据金融场景的风控要求量身定做并进行虚假包装,骗过网贷申请,最后他们经手的客户可能会在短时间内出现爆发式的不良或者逾期,这将给金融机构带来较大的经济损失。 在支付交易阶段,由于风险不同,通常,用信用卡取现比支付消费的费率更高、条件更严苛,并且额度上有限制,但存在一些商户通过欺诈手段帮持卡人做虚假交易,将取现伪装成消费交易,使金融机构以较低风险的定价为客户提供高风险服务,而团伙性操作进一步加大发卡机构要承担的风险。放眼更广泛的资金交易场景,存在洗钱资金交易和异常资金归集的风险,比如团伙性进行消费贷款后把资金归集并投入房市、经营等实际用途与申报用途相左的场景、甚至游戏、赌博等高风险违规场景。

目前团伙性风险趋于组织团伙化、攻击隐蔽化、内外勾结化、手段复杂化,因此传统的防控手段已经出现较大局限性。 其短板和盲区可以归纳为三点:首先是人工防控效率和准确率低,因为防控效率会依赖于审核人员自身经验和对场景的理解,也会受到操作风险的影响;同时基于个体的风险评分没有充分考虑个体与个体之间、个体在时间轴上的行为演变、个体在不同产品上的表现差异,因而无法应对团伙性的网状攻击;第三是静态防控无法应对快速进化的攻击手段。

突破上述局限性的关键在于对用户行为的深层解读和本质洞察,需要在特定场景下能够评估个体的特性、个体之间的交互以及个体所在群体的属性。这些可以通过知识图谱实现,将复杂的信息有机结合,把关联关系数字化,把用户行为网络化。具体地,知识图谱技术能够帮助风险评估与反欺诈; 能够丰富客户画像,了解客户的风险偏好、信用资质,以及客户对其他金融产品的喜好,从而进行交叉营销和智能营销;此外还能够提供可视化表达,加深对场景特点和客群行为的深层次理解,大大提高营销人员、风控人员、运营人员等的工作效率和准确度。

金融知识图谱在风控场景的实战案例

下图是知识图谱的风控方案概览。

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首先将跨业务、跨部门的各个类型数据按照金融场景的业务架构打通,构建金融领域知识图谱的本体层框架。打通包括全业务链路的打通,以贷款为例,贷款的全生命周期包含渠道进件、贷款申请、信用风险评估和审批、交易、贷款还款,以及可能的逾期或不良和后续的催收。构建图谱要将上述业务全链路过程中沉淀的数据,以业务的思维逻辑打通。

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