知识图谱技术在信贷领域的应用

文章摘要

【关 键 词】 金融科技、智能信贷、知识图谱、风险防控、精准营销

金融业正面临从“互联网+”到“智能+”的转变，人工智能领域的知识图谱技术在其中扮演着关键角色。中国工商银行软件开发中心运用知识图谱技术，针对信贷全流程中的数据处理与知识挖掘服务进行优化，旨在提升信贷运营的精细化和智能化水平。

在信贷流程中，客户数据的多样性、分散性以及信息检索自动化程度不足是主要难题。为解决这些问题，工行软开中心构建了客户风险图谱与客户关系图谱。通过分析借款人的社交关系、资金流水等多维度信息，降低了信贷风险，并提高了营销获客效率。

知识图谱能力建设是信贷领域知识挖掘的前提。该过程包括数据加工提取、知识抽取映射和图谱查询推理三大步骤。工行软开中心通过这些步骤，将非结构化数据转化为图结构，并运用丰富的图算法进行知识推理和挖掘。

在信贷领域知识挖掘方面，风险防控与精准营销是两大应用场景。通过构建信贷领域风险知识全景视图，工行软开中心能够快速识别风险交易链条，挖掘潜在欺诈团伙或高风险客户，同时自动生成潜在价值客户的营销清单。

此外，工行软开中心还探索了产业链图谱的建设，结合企业评分和产业布局深度，筛选优质企业，助力潜客挖掘和营销。知识图谱技术的应用对银行信贷领域具有重要意义，提高了信贷评估的准确性和效率。

展望未来，工行软开中心将进一步探索大模型与知识图谱的融合，以降低人工成本，提高图谱构建的效率。随着技术的发展，知识图谱有望在金融行业信贷领域发挥更大作用，推动行业持续创新和发展。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 2793字 | 12分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★★★★★

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