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                神州信息金融知识图谱

                立即咨询
                金融知识图谱现状
                产品概述
                产品功♀能架构
                产品特点及优势
                给客户带来的价々值
                典型案例

                金融知识图谱现状

                领域难

                金融知识图谱是领域知识图谱,需要专业的金◢融行业知识和数据才能构建一个金融知识图谱∮。然而高质量的金融知识和数据难以获得。

                密集化

                金融领域的数据量巨大,其数据之间交ㄨ流频繁,知识更新速率很快,知识图谱需要不断更∮新数据。

                实时性

                金融领域的数据计算在№很多场景下对实时性有要求,知识图谱由于数据结构的特殊性可以保证⊙实时更新,满足一些有实╱时性要求的业务场景。

                算法难

                金融领域知识图谱目前常用的算法分为人工构建、半自动化构建和全自↘动化构建三个方向,其中人工构建成本巨大』,全自动化构建又无法保证数据的可靠性,所以有人∑工参与的半自动化构建是目前的主流算@ 法,因此平衡构建成本和算法精度存∏在较大困难。

                产品概述

                “金融知识图谱”产品是一个企业级金▽融软件平台,为金融行业提供AI认知方面的核心能↑力。主要功能分为底层≡技术和业务应用两层,由图数〓据库、知识图谱、图算法、银行风险控制、银行核心知识图谱、人机▲交互辅助。六个核心模块构成。以“数据结构归一化、智能化、知识可推理可解释”的优势解决构建成本▂巨大、历史↓数据难以存储、如何◥保证可靠性的行业痛点。

                产品功能架构

                产品特点及优势

                金融⌒场景专用知识图谱

                本产品不做通ξ 用知识图谱,只做聚焦到应用场景的领域☉知识图谱。本产品主要聚焦银行的√风险控制、核心系统、人机交互三个领域,充分借助产品和◇业务专家的知识来构建专用知识图谱。

                针对非结构化数据自动化构建∩知识图谱

                本产︼品可以对非结构化数据通过数据预标注,实体标准化,聚类,schema自动⌒化生成,自动化抽取三ξ元组等一系列流程来完成对非结构化数据进行自动化构建知识〓图谱,这在行业内是独创的,目前只有本产品具备对非结构化数据的自动化构◢建功能,目前本产品支持对文本数据的自动化构建。

                产品简单易★用,用户体验感好

                通过产品工具化封装和可视化,使银行使用者产品∞体验较好。通过前端的合理设计,尽量降低产品的使用门槛和易用程度,提升→产品体验。与金融超脑AI开发平台+认知能力♀平台松耦合。知识图谱产品可单独使用,也可与金融超脑叠加使用,以Ψ充分利用金融超脑的工具化封装能力。

                自研标注工具效率更↙高

                本产品自主开发了标注工具,具有稳定性好【,运行效率高ζ,标注效果好的特点,同时因为本产品的标注「工具是自研的,因此标注工具与产品的结合程度很高,其标注工具的展示效果和标注效率都能更好的适◣应本产品。

                满足用户多图谱管理需求

                本产品通过docker容器化技术,可以同时运行多个janus服务使得ω本产品支持多图谱存储,图谱切换,图谱删除等多图谱管理功能,能够最大化满足用户存储多个图谱的需求。

                给客户带来的价值

                海量信息建立起关联网◆络,更精准、高效地分析、解决问题

                结合多方数据,利用知识图谱技术※深入挖掘复杂关系

                知识图谱建模、抽取、存储、计算和应用的一 站式交付

                迅速提升」人员能力,实现新型业务的快速落地

                敏捷的产品形态,支持∑ 云端或本地化快速灵活部署,支持组件化安装部署

                典型案例

                面向银行复杂软件架构的金融知识图谱

                进行智能化服务治理,解决软件复用〖问题,完成智能化架构设计和智能化辅助工具。

                银行产品工厂知识图谱

                以银行业务理解为基础,通过对参【数、指标、事件、产品、组合产品等进行概念分层,并结合图嵌入、图特征分析、图模型计算等∴多种图计算和机器学习方法,从模型的角度充分展示产品间的分层联系⊙和相似性,结合智能化人机交互框架,使业√务人员能够更加清晰的认知产品的内在业务属性,加强产品生产中目标性和有效性。

                金融预ㄨ测分析

                以知识图谱技术挖掘影响目标的※各种要素、特征,运用深度学习技术进行推理、计算,实现对多种金融指标预测分析,辅助客户完成▆有效决策。

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