发布于2018年06月01日 三证识别博客,企业大数据博客,公司新闻,增票识别博客,新闻动态
在一年一度的Google I / O开发者的大会演示视频中，Google Assistant运用真实的人声，代替预约美发。整个过程流畅自然，让人难以相信电话对面的只是一个虚拟的人工智能助手。如今语音识别技术突破，已经迈过商业应用的技术门槛。
在人工智能图像识别领域，拥有全球顶尖图文识别、图像处理技术的合合信息，引入了深度学习对复杂样本进行图像识别和类型判断，在泛金融行业已经有广泛和深度的应用，应用场景越来越垂直化和多元化。其中一个应用是知识图谱。2012年，谷歌推出第一版的知识图谱：大规模的“语义网络”，由“顶点”和“边”组成。知识图谱又是关系数据最形象的展示。
知识图谱是关系的最有效的展示方式
5月25日，上海。荃英会第二期银行数字化沙龙举行，秉承“立言业界，垂范同行”的宗旨，在人工智能对金融从业者带来大量机遇与挑战的同时，汇聚银行业内人士，推动行业技术革新和商业连接，畅言探讨如何迎接改变和挑战。
荃英荟会长王玮致开场词
中国银行业协会私人银行常委、北京财富管理协会副主任李伟庆、汇丰银行零售银行高级副总裁朱智伟、合合信息智能解决方案事业部副总经理沈东辉，共同探求如何利用大数据风控体系应对多渠道风险。
嘉宾圆桌讨论
合合信息智能解决方案事业部副总经理沈东辉分享了合合信息银行知识图谱方案，把难于可视化的数据，变为“实体”与“边”的关系，基于此为银行风控拓客提供创新智能解决方案。围绕如下问题探讨：大数据和人工智能结合的知识图谱应用能为银行信贷风控和客户营销挖掘做到什么？
合合信息智能解决方案事业部副总经理沈东辉分享
合合信息知识图谱方案
合合信息——大数据+人工智能公司
合合信息在全球超过300个发明专利。基于深度学习STR技术，合合信息应用到100多种识别模块，覆盖了个人证件、企业证件、各类合同、表单和文件识别；超过22种证件的合合信息智能分类系统，支持对身份证、驾驶证、银行卡、行驶证、保单、收入证明等证件自动分类。合合信息大数据平台启信宝有超过1.8亿家中国企业经营数据和600亿条动态商业数据库，包括中国大陆及港澳法人企业和个体工商户。
STR是全球热门的研究话题，它将深度学习技术应用到传统的OCR领域，使得文档图像识别效率非常高，可以解决复杂场景问题。单据手写数字识别、文档类型判断、复杂背景、自然场景文字识别、表格识别工具可以大幅减少开发周期。
STR将深度学习引入传统OCR
大数据人工智能
将为银行带来哪些智能化场景？
2018年5月21日，银保监会印发《银行业金融机构数据治理指引的通知》，《指引》包括总则、数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理和附则等七章，共五十五条，明确提出：银行业金融机构应当将数据应用嵌入到业务经营、风险管理和内部控制的全流程，有效捕捉风险，优化业务流程，实现数据驱动银行发展、全面实现数据价值的主要要求。
目前在数据运用过程中，客户关联关系以及风险预警的相关问题是金融机构始终未能有效解决的痛点。按照贷款流程，包括6个：贷款申请（准入判断）、信用评估、贷款审批、贷款发放、贷款检查、归回贷款。如果关联关系不充分、不能识别风险，就会将风险引入整个流程，出现多头贷款、未统一授信等情况。
在传统的关系型数据库无法满足实时查询的诉求下，合合信息建立的总量600亿条的动态商业数据库——每日更新近百万条。其中企业关联关系，用到底层知识图谱技术可以很好解决。
多达N个维度的关联关系分析
助力授信风控
客户关联关系主要分为八大类型关系，通过知识图谱，可以实现实际控制人分析、担保关系分析、上下游关系、大数据疑似关系分析、后期变更信息、黑名单传染分析、一致行动人挖掘、统一授信分析、反欺诈等风险分析评估。
以图谱的形式计算和分析，以可视化的链图展示出来，方便前端业务人员主动实时发现潜在的风险：通过大数据股权关系穿透，知道一家企业的实际控制人是谁，追踪客户关系变化；结合银行担保数据和股权关系数据分析，可以获知风险发生之后黑名单从哪来、是怎样的传染路径；通过一致行动人，如果两家股东有共同的股东、董监高，授信时可以视为一致行动人进行统一分析。一维关系无法分析的风险，引入两个维度、甚至N个维度关联关系分析，帮助完成集团公司授信。
实际控制人-股权关系穿透
由大数据平台对底层大量数据进行深度学习分析，分布式图谱存储管理，并对图谱构建关系挖掘，根据前端业务需要，可以做贷前风控挖掘和贷后风险预警，以及动态风险监控，实时反馈风险传导路径和关联风险传导，省去大量风险分析时间，知道数据变更情况及对行内的影响。
集团公司担保信息：
引入二维关系担保关系、股权关系分析
知识图谱营销拓客应用
在营销拓客方面，知识图谱可以助力新客营销和客户挖掘。根据客户链和客户流失情况，结合银行内部CRM，做全维度画像和信贷分析，搜索、筛选、预警、推荐、生成企业报告等全流程。
新客营销和客户挖掘
合合信息知识图谱的优势
知识图谱的构建基础是数据，包括行内数据、合合信息自有数据和银行指定的外部数据。通过智能提取信息（STR或NLP），数据清洗和融合，三元组（节点、关系、属性）提取，采取不同的图模型、风控模型、关系模型算法，将最终的数据的分析结果呈现给前端业务人员。合合信息数据平台汇聚大陆全量1.8亿家（节点）企业信息，工商主数据、董监高、股权出置、动产抵押、舆情信息、司法涉诉、税务信息等超过600亿条、每家企业700个维度的信息。数据实时新鲜，使得股权关系、投资关系、事件关系、诉讼关系、疑似关系等可以直接供行方内部查询服务，同时满足银保监会数据监管的要求。
在拓客营销智能CRM上应用图谱，可以增加客户的收入；统一查询入口，减少系统运维成本和投入；图谱可视化展示、多为关系挖掘，可以提高信贷经理的效率；挖掘隐含关系，将风险预警前置，给行方提供安全保障。
知识图谱赋能金融
合合信息的知识图谱应用早已在金融行业落地生花：2013年研发知识图谱、2015年启信宝企业版上线合合信息知识图谱功能、2016年提供知识图谱金融解决方案，减少客户技术实现的弯路，响应速度为毫秒级。
目前，已合作的银行包括：农业银行、招商银行、中国银行、交通银行、浦发银行、广发银行、民生银行等；80%的证券公司使用合合信息的方案开户，包括：申银万国证券、中信证券、光大证券、民生证券等；合作保险公司包括，人保、太平洋保险、平安保险、友邦保险、阳光保险、英大保险等。
