摘要：知識圖譜經(jīng)過幾年的發(fā)展已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。例如，某地區(qū)某行業(yè)連續(xù)出現(xiàn)了多筆逾期貸款，通過對行業(yè)和客戶的知識圖譜進(jìn)行分析，可以及時發(fā)現(xiàn)該地區(qū)相關(guān)行業(yè)存在潛在風(fēng)險的客戶。

知識圖譜經(jīng)過幾年的發(fā)展已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。當(dāng)知識圖譜遇上人工智能，更加突顯出了它的優(yōu)勢和價值。

![用Google搜索泰姬陵]()

最典型的就是在谷歌搜索引擎里面應(yīng)用。谷歌是在2012年率先提出來知識圖譜的概念，提出這個概念的最主要的目的就是用于改善它的搜索引擎的體驗。

我們從這個圖就可以看到，用戶搜索的是泰姬陵，泰姬陵是印度的非常著名的，也是世界八大奇跡之一的景點。

這里面不一樣的地方是它在搜索引擎的右側(cè)，會以知識卡片的形式來呈現(xiàn)跟泰姬陵相關(guān)的結(jié)構(gòu)化的信息，包括泰姬陵的地圖、圖片、景點的描述、開放時間門票等等，甚至在下面會列出跟泰姬陵相類似或者相關(guān)聯(lián)的景點，比如中國的萬里長城同樣是世界的幾大奇跡，包括金字塔等等。這樣的知識點，可以非常好的把知識組織和關(guān)聯(lián)起來。

![借款人身份信息]()

反欺詐是風(fēng)控中非常重要的一道環(huán)節(jié)，也是知識圖譜適合應(yīng)用的場景。反欺詐的核心是人，這就要求把與借款人相關(guān)的數(shù)據(jù)源打通，然后抽取該借款人的特征標(biāo)簽，

從而將相關(guān)的信息整合成結(jié)構(gòu)化的知識圖譜。其中，不僅可以處理記錄借款人的基本信息，還可以把借款人日常生活中的消費記錄、行為記錄、關(guān)系信息、網(wǎng)上瀏覽記錄等整合到知識圖譜里。在此基礎(chǔ)上，對該借款人的借貸風(fēng)險進(jìn)行分析和評估。

反欺詐的應(yīng)用不僅體現(xiàn)在貸前階段，還可以應(yīng)用在貸中階段，通過構(gòu)建已知的主要欺詐要素(如手機(jī)、設(shè)備、賬號和地域等)的關(guān)系圖譜，全方位了解借款人風(fēng)險數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，對潛在的欺詐行為作出及時的反應(yīng)。當(dāng)然，這要求能夠獲得借款人全方位的各種類型的信息，并且利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)從數(shù)據(jù)中提取出符合圖譜規(guī)格的數(shù)據(jù)。

相比虛假身份的識別，組團(tuán)欺詐的發(fā)現(xiàn)難度更大。一般來說，團(tuán)體欺詐往往隱藏在非常復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)里，很難識別。只有把其中隱含的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)梳理清楚，

才有可能去分析出其中潛在的風(fēng)險。知識圖譜，因為天生用來描述關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，因而具備了分析組團(tuán)欺詐的便捷手段。

![電商網(wǎng)站推薦商品]()

基于知識圖譜的精準(zhǔn)營銷，能夠知道你的客戶的非常詳細(xì)的信息，包括名字，住址，經(jīng)常和什么樣的人進(jìn)行互動，還認(rèn)識其它什么樣的人，網(wǎng)上的行為習(xí)慣、行為方式是什么樣子。

這樣就可以知識圖譜挖掘出更多的用戶的屬性標(biāo)簽和興趣標(biāo)簽，以及社會的屬性標(biāo)簽，基于知識圖譜就可以進(jìn)行個性化的商品核心活動的推送能夠?qū)崿F(xiàn)，從而實現(xiàn)精準(zhǔn)的營銷。

還可以借助商品知識圖譜，通過用戶已經(jīng)購買的商品，推薦相關(guān)聯(lián)的潛在需求商品。

![企業(yè)信息知識圖譜]()

基于多維度的數(shù)據(jù)，從而建立起客戶、企業(yè)和行業(yè)間的知識圖譜，從行業(yè)關(guān)聯(lián)的角度預(yù)測行業(yè)或企業(yè)面臨的風(fēng)險。例如，通過對行業(yè)進(jìn)行細(xì)分，根據(jù)貸款信息、行業(yè)信息建立行業(yè)間的關(guān)系模型；通過機(jī)器學(xué)習(xí)，可發(fā)現(xiàn)各個行業(yè)間的關(guān)聯(lián)度，如果某一行業(yè)發(fā)生了行業(yè)風(fēng)險或高風(fēng)險事件，根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系可以及時預(yù)測有潛在風(fēng)險的其他行業(yè)。從而可以幫助金融機(jī)構(gòu)做出預(yù)判，盡早地規(guī)避風(fēng)險。

除此以外，通過知識圖譜，也可以將行業(yè)和企業(yè)之間數(shù)據(jù)進(jìn)行連接，借助對行業(yè)的潛在風(fēng)險的預(yù)測，能夠及時發(fā)現(xiàn)與該行業(yè)風(fēng)險或系統(tǒng)性風(fēng)險相關(guān)聯(lián)的企業(yè)客戶。

例如，某地區(qū)某行業(yè)連續(xù)出現(xiàn)了多筆逾期貸款，通過對行業(yè)和客戶的知識圖譜進(jìn)行分析，可以及時發(fā)現(xiàn)該地區(qū)相關(guān)行業(yè)存在潛在風(fēng)險的客戶。

![智能問答系統(tǒng)知識圖譜]()

基于知識圖譜，我們也可以提供智能搜索和數(shù)據(jù)可視化服務(wù)。智能搜索的功能指的是，知識圖譜能夠在語義上擴(kuò)展用戶的搜索關(guān)鍵詞，從而返回更豐富、更全面的信息。比如，搜索某個人的身份證號，可以返回與這個人相關(guān)的所有歷史借款記錄、聯(lián)系人關(guān)系和其他相關(guān)的標(biāo)簽（如黑名單等）。這些結(jié)果可以用圖形網(wǎng)絡(luò)的方式展示，從而把復(fù)雜的信息以直觀明了的圖像呈現(xiàn)出來，讓使用者對隱藏信息的來龍去脈一目了然。

問答系統(tǒng)可分為面向任務(wù)、面向知識和面向聊天三類，從關(guān)鍵技術(shù)上分，還可以把其分成基于搜索技術(shù)的問答系統(tǒng)、基于協(xié)同的問答系統(tǒng)、基于知識庫的問答系統(tǒng)。面向知識的問答系統(tǒng)可用于閉域和開放域，通常使用以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的信息檢索模型。該類方法基于從問答知識庫中查找與提問問題最匹配的知識。一份最新的研究工作嘗試使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法實現(xiàn)問題間的匹配。最常用的一種方法是基于知識圖譜與信息檢索相結(jié)合的方法，檢索知識圖譜可給出高準(zhǔn)確率的問答，并以信息檢索為補(bǔ)充。

搜索方面的應(yīng)用：像百度“知心”，搜狗“知立方”等

智能問答方面的應(yīng)用：百度度秘，阿里小蜜，搜狗汪仔等

行業(yè)應(yīng)用：脈脈，天眼查，企信寶，出門問問等

為什么知識圖譜終于火了？

知識圖譜正在改變金融？深度解剖知識圖譜的四大應(yīng)用