海致星图金融场景进行知识图谱技术落地,助力金融行业效率提升

2022-12-06 10:36 啊坚道
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海智星图围绕金融场景落地知识图谱技术,构建从底层技术、模型算法到业务应用的完整架构的技术平台,结合互联网大数据和行业数据,梳理企业和个人相关网络,服务银行获客和风控。未来,知识图谱也将广泛应用于证券公司、保险公司等各类金融机构,助力金融行业效率提升。

指导 | 宣传

研究 | 唐静茹黄晓

作者 | 唐静茹

新兴金融科技与传统银行加速融合,正在推动金融行业发生深刻变革。

国有银行具有雄厚的人力、物力、财力基础,与各大互联网巨头达成战略合作;大型股份制银行也纷纷效仿,取长补短,加入多项科技装备;城商行和农商行在数量上占据了银行业的绝对主力军,也不甘落后,今年都在大数据、人工智能等技术能力建设上投入巨资。

海智星途是市场爆发的见证者之一。

海智成立于2013年,是中国大数据行业的先行者。以海智的BDP大数据分析平台为起点,聚焦金融、公安等领域。2016年起,海智剥离金融业务,以海智星图品牌独立运营,专注于围绕知识图谱技术打造金融领域的创新产品。

经过两年的发展,海知星图已经构建了完整的知识图谱平台,应用场景覆盖了营销和风控的全流程。拥有股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行、证券交易机构等机构25家。客户,正朝着新的市场目标阔步前进。

结合多方数据,利用知识图谱技术深度挖掘复杂关系

无论是银行信贷业务风控,还是零售和企业客户营销,都涉及识别实体关系和判断风险或价值信号的传递。传统方法靠人力解决,费时费力,综合性强,准确性有限。利用知识图谱技术,可以通过海量信息建立关联网络,更准确、更高效地分析和解决问题。

海智星图利用互联网数据采集平台,抓取全网数据,动态监测近亿家企业,包括工商信息、经营情况、诉讼信息、招投标、投融资、舆情、舆情等全方位数据,等,对经过深度处理的营销信息和风险信息导入知识图谱平台,结合银行积累的交易、担保、贷款等数据,进一步挖掘复杂关系。

用户关系图谱

完整的平台体系使海智星图能够为客户带来更完整的商业价值。知识图谱平台在技术上分为三层,分别是底层技术平台、业务模型和算法层、业务系统应用层。

首先,底层技术平台体现了数据处理能力和计算能力,是支撑知识图谱平台的基础。作为一家全栈公司,海智星图非常重视基础平台,在研发上投入巨资。其承接的知识图谱平台可实现10亿级实体、百亿级关系、秒级计算回报,技术能力突出。

其次,模型和算法层需要结合建模技术和业务经验进行开发,不断打磨。海智星图目前积累了客户评价模型、营销模型、风险模型三类,100多个商业模型,既可用于企业业务,也可用于零售业务,开箱即用。直连银行数据和系统,加快上线速度。

最后,应用层直接连接金融机构现有业务系统,如风险预警系统、授信管理系统等,是打通知识图谱平台与银行自身业务流程的桥梁,使数据流和业务流可以融合,形成数据闭环,让算法不断优化。

场景理解能力不断提升,应用扩展空间广阔

利用大数据和人工智能算法提供智能营销和智能风控服务的技术供应商在市场上并不少见。海智星图之所以受到客户的青睐,与其扎实的技术底蕴和不断积累的场景理解能力密不可分。

首先,海至星图的快速发展离不开海至团队前期的积累。据了解,海智星图技术团队近100人,大部分成员来自互联网技术背景,具有丰富的开发经验,长期在大数据和机器学习领域耕耘。

早期,海智团队服务于互联网、零售、金融等行业的不同场景,丰富的业务经验让他们对数据如何转化为商业价值有了更深刻的理解。

此外,头部银行作为海智星途的种子客户,为早期的产品打磨提供了宝贵的实践场景。海智决定进军金融领域后,在服务股份制商业银行的过程中用户关系图谱,根据客户反馈不断打磨改进产品,不仅树立了标杆客户案例,更确保了产品技术紧跟银行的实际营销和风险控制业务。

海智星途的商业模式最初由商业专家设计,并在服务客户的过程中不断完善,产品化能力进一步提升。例如,海智的客户价值评估模型包括业务状况、交易状况、人员构成等八个维度。现在90%的客户都会直接采用,这就肯定了它的“外脑”价值。

最后,由于知识图谱技术的强大通用性,海智星图有了更大的场景拓展空间。

在营销方面,通过模型评估识别客户价值,确定营销路径和营销策略,可以提高客户经理获取新客户和维护老客户的效率;管控信息更全面用户关系图谱,监控更高效。

与很多大数据风控服务商只是在后期加入营销模块不同,海智星图联合研发的第一款产品是针对营销的。海智星途总裁杨娟表示,目前市场上比较流行营销类产品,因为营销可以直接带来收入转化。

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除了银行客户,海智星图还服务于监管机构和企业金融集团,并正在将业务延伸至证券公司、保险公司等各类金融机构。同时,海知星图正在与中国银行业协会合作制定《基于文本的金融风险知识图谱技术规范》中华人民共和国国家标准。

艾睿分析从客群、获客、场景、技术等方面对海智星途进行了评价。

客户群:主要服务于银行、证券、保险等金融机构,支付能力强,客单价高。

获客:拥有股份制商业银行、深交所等标杆客户案例,增长迅猛。目前销售团队约10人。股东恒生电子将协助为未来的经纪客户争取客户。

场景化:营销场景和风控场景都有应用。同时服务于银行零售和企业业务。该场景具有良好的可扩展性。产品前期通过合作打磨了一年,场景理解能力强。

技术:技术团队近百人,大部分为百度背景,技术实力突出,知识图谱技术有一定门槛。

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近日,艾派分析专访了海智星图总裁杨娟,就海智星图的业务发展和行业现状进行了交流,并与读者分享了一些精彩内容。

提前布局金融业 今年市场迎来高速增长

爱情分析:海智集团对独立金融业务的考量是什么?

杨娟:海智一直定位于用大数据和人工智能技术赋能中国企业,这个目标没有变。

创业之初,他专注于互联网、零售、制造业等,2016年决定进军金融市场。因为我们看到金融行业的数据量非常大,数据密度非常高,单位数据所能产生的产值也越来越大。总之,既有数据又有钱,数据可以生钱。这也是我们当时从战略角度投资金融市场的原因。

从2016年8月我们签约第一个客户招商银行到现在,已经整整两年了。由于战略得当,产品技术领先优势,我们的发展非常迅速。到目前为止,我们有25家金融客户,其中22家是银行,1家是企业金融,1家是深交所。

这个速度在同类型的创业公司中是非常快的。包括整个知识图谱产品的诞生到成熟,智能CRM产品的诞生和成长,以及BDP在金融领域的应用,都呈现出一个相对均衡然后快速的发展趋势。

爱心解析:海智星途的大致开发流程是怎样的?

杨娟:如前所述,2016年8月,我们与第一个客户招商银行签约。2017年服务兰州银行、青岛银行、南京银行、长沙银行。在服务客户的过程中,我们不断完善产品,算法、模型、应用场景得到全面提升。

2018年,我们的产品体系和服务体系已经全面成熟,业务进入高速增长期。中原银行、建设银行、九江银行、江阴银行、鄞州银行、江南银行、广发银行、深交所、华融湘江银行、东莞银行等,越来越多的客户认可知识图谱在营销和风险管理中的价值控制。

爱分析:市场快速增长的原因是什么?

杨娟:人工智能赋能各行各业的趋势不可逆转。金融业是受灾最严重的行业之一。

随着金融监管政策的不断收紧,通过科技创新和人工智能技术的引入,降低营销成本、提升风控能力、向科技要效益已成为各家银行的共识。在合规的前提下创新营销方式,同时采用智能风控手段减少亏损和不良,即在现有体制下增收节支,这对技术创新提出了较高的要求。

知识图谱技术作为人工智能技术体系的重要组成部分,在深度挖掘客户关系、发现商机和检测风险方面发挥着非常独特的作用。

2016年招商银行等金融科技相对领先、前瞻性强的金融机构率先进入该领域。到2017年,青岛银行、兰州银行、南京银行等在金融科技创新领域较有魄力的城商行也开始了这方面的尝试。

今年市场继续下沉,越来越多的客户进入需求状态,因此市场随着金融机构科技水平的发展和提高而不断成熟和扩大。其核心是回归商业的本质。它需要通过技术创新,在现有的商业模式中增收节支。这是一个很大的背景。每个人都需要有更好的手段来获取客户和控制风险。

精准捕捉营销和风控信号,大幅提升业务效率

爱分析:获客和风控有哪些案例?

杨娟:Quoke有一个很真实的案例。江苏省的一家上市公司,其实是家族企业。其大股东之一,本应是董事长的儿子,在股市抛售了价值9亿的股票,也就是套现了9亿元。我们的知识图谱在第一时间捕捉到了这些信息,并准确推送给客户在江苏省南京市当地的客户经理。客户经理收到信息后上门做营销。营销后,其中5亿转化为私人银行的金融产品。

消息传出后,当地其他银行的客户经理找上门来,发现他们已经被我们的客户成功营销了。这是一个很好的通过知识图谱实现公私联动的案例。

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另外再举一个风控的案例。例如,某集团公司将其子公司之一以超过20亿元的价格出售给另一家公司。这在当时是个天大的好消息,股市涨了。同时,公司又去银行申请了更多的贷款。以扩大再生产。但是,通过我们的知识图谱,发现这笔交易其实是一起疑似关联交易,是左手换右手,并及时将这个信号推送给了我们客户的信用风险经理,提醒他注意风险在这件事上帮助他做出风险决策。,以避免潜在的不良贷款损失。

爱情分析:从信息进来到信号出去的过程是怎样的?

杨娟:首先,我们有一个分布式的互联网数据采集平台,可以从全网抓取信息。现抓取全国9000万家工商注册企业的全维度数据,包括工商信息、行政信息、诉讼、招投标、投融资、企业动态、舆情等,共27类数据的。

数据收集起来之后,其实有两个用途,一个是非常直接的营销和风险信息。

比如公司刚注册成功需要开户,或者是拿到了大单,或者是刚融资成功,银行都会马上找上门。这种信息是直接推送的,即客户经理可以立即上门营销;风险信息主要针对现有客户。比如,如果这家公司已经是我行的客户,董事、监事、高管的负面消息,或者经营管理出现动荡,全行业政策层面的风险等等,都会发出风险提示。信号。

另一种方式是,更多的互联网数据将通过深度加工应用进入地图平台,利用知识图谱技术与金融机构内部交易、担保、贷款、票据等数据进行整合,进一步深化提炼、分析和挖掘。 . 例如,通过确定企业集团之间的关系,计算出整个集团的授信额度或风险敞口,这是企业授信业务中非常重要的一个环节。

集团关系的分析其实非常复杂,因为这类企业之间的各种控股或者壳非常复杂。又如担保圈、担保圈、担保集团、联保联贷关系的发现。这种关系在金融机构的信贷业务中风险极大。一旦链接断开,将导致类似多米诺骨牌的情况。负面反应。温州地区出现大面积联保联贷链条断裂的风险传导事件。这些可以通过我们的知识图谱进行监控和发现。

此外,对于上下游关系的营销机会和风险传递,上下游企业之间的相互依赖性较强。上游企业如果有风险,什么时候、怎么到下游企业,我们有一套算法。定量评价模型。同样,营销机会也具有类似的传导特性。

再比如,在零售业务中,我们与多家银行的信用卡中心合作,通过高频的资金往来,发现谁与谁的关系密切。这种亲密关系可以用于营销。与优质客户有密切关系的人,很可能是优质客户,这就是所谓的密切注者池;经常接触黑名单客户和疑似诈骗客户,这种客户往往素质比较低,即所谓的暗墨。包括失联的客户,信用卡还没到手的客户,我们用知识图谱找到他身边的人,做催收,催债,催收担保等等,这些都是越来越深入的应用场景图。

爱分析:NLP技术在其中起到什么作用?

杨娟:互联网上每天都会产生大量与企业相关的文本,包括行业政策、地方政策、行政法规、税收、企业的各种经营动态等,金融机构内部也有监管机构. 客户经理提交的文件、报告、客户服务记录等

NLP技术帮助我们对这些海量文本进行抽取和识别,将公司名称、人物姓名、事件的主题、类型、情绪基调等进行抽取和识别,然后上传到我们的知识图谱中。NLP技术的有效性与具体的应用场景有很大关系。我们有非常丰富的金融语料库,我们也在不断提高我们金融语境下文本识别的准确率和召回率。

爱分析:标注过程需要人工完成吗?

杨娟:标签体系分为三层,即基础标签、统计标签和智能标签。

基本标签比较容易定义,我们大概定义了300多个基本标签。统计标签封装在基础标签之上,组合成更全面的标签。相对而言,智能标签的技术含量最高。其中会用到机器学习,包括监督学习、半监督学习和无监督学习。最后的结果是非常有判断力的,比如企业的忠诚度如何?企业的风险是什么?企业的营销价值是什么?我们使用结合了专家经验和机器算法的流程。

最早算法中的许多参数需要业务专家手动调整。但是经过最早的训练期之后,训练集越来越完整和完善,用于训练的样本数量越来越多,所以机器可以通过自我反馈环节自己对算法进行各种优化。人为干预会越来越少。

爱心解析:知识图谱能否在贷后贷方面也发挥作用?

杨娟:目前,越来越多的金融机构都在进行业务流程一体化的转型。贷前、贷中、贷后,形成一个有机的整体。我们知识图谱的应用范围也涵盖了从获客、潜在客户转化到贷前尽职调查、风险评级、贷后管理、风险预警的客户生命周期全过程。

巩固领先地位,未来市场占有率有望超过70%

爱情分析:产品有什么规划?

杨娟:接下来我们会在基于图技术的大规模实时图、时序图、知识推理和智能问答等方面投入更多。

爱情分析:除了银行,目标客户还有哪些?

杨娟:证券公司和保险公司是经过初步验证的客户群体。此外,我们也在评估知识图谱技术在更大范围内的应用扩展。

爱情分析:未来两三年有哪些战略考虑?

杨娟:目前,海智星图在国内金融知识图谱市场占有率第一,并将巩固和保持这一领先地位,并将更多精力投入到金融知识图谱国家标准的制定中。同时,正如刚才所说,知识图谱技术的应用拓展,也会在更大范围内进行评估。

爱情分析:如何判断未来市场走势?

杨娟:我认为未来最终资产规模超过100亿的金融机构对知识图谱平台会有需求。全国有千余家企业可以达到这个水平,所以市场会有一个成长和成熟的过程。

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爱分析:需要多长时间才能达到这样的市场规模?

杨娟:今年是2018年,到2021年或者2022年我觉得需要三四年的时间才能增长。

爱心解析:当时预计海智星途的市场占有率有多高?

杨娟:我们有信心市场份额达到70%以上。市场会产生马太效应,越来越多地聚集在领先的产品和服务提供商手中。

早鸟票1799元/人

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