合合信息:招商银行企业信息关系关联图谱

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来源:中国电子银行网 2018-09-21 12:35:15 2018中国金融科技创新榜合合信息 金融科技企业案例

核心提示“2018中国金融科技创新榜”科技企业参赛案例

  项目背景:

  随着金融科技中大数据、云计算和人工智能等技术的引入和革新,金融科技已经在逐步的带领金融行业的转型,借助金融科技提升效率、改善客户体验已成为大趋势。随着投资主体多元化的不断推进、业务范围跨行业、跨区域的集团客户越来越多,企业间的关联关系日趋错综复杂,信用状况参差不齐,银行因关联企业识别不充分所造成的各种风险隐患或营销策略错误屡见不鲜,有效识别关联企业成为防止集团客户多头授信、过度授信、关联担保等的关键因素。另一方面,有效识别企业关联关系网络有助于银行根据企业关联客户的变化及时调整和优化营销策略,洞悉客户画像、优化客户标签,从而挖掘发现企业和企业间、企业和人之间的人脉关系网,提升企业精准营销拓客的能力。

  为了应对上述变化,对海量的数据源进行数据提取、数据整合和实体关系构建,从而通过特定的技术工具来挖掘分析隐蔽的企业关联关系具有重要的意义。通过合法合规的方式从各种不同的源采集企业和个人客户的数据进行融合、分析和挖掘,实现对企业和个人参与实体经济的状况、金融风险防控、金融信息统计与预测等功能,利用数据分析企业和个人的关联客户群,为企业进行营销策略提供更准确的目标群体,从而更好的开展相关业务。合合信息知识图谱系统就是达到这个目标的最佳途径,通过构建客户关系知识图谱,可以帮助企业全面了解客户、关注关联客户对风险的潜在影响,通过分析客户行为和客户贷户情况,制定更为准确有效的营销方案。

  在大数据时代背景下,知识工程受到了广泛关注,因此对海量的数据源进行数据提取、数据整合和实体关系构建,通过特定的技术工具来挖掘分析隐蔽的企业风险联系具有重要的意义。知识图谱技术提供了一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手段,从而具有广阔的应用前景。它体现了真实世界的语义表示,其中每一个节点代表实体连接节点的边则对应实体之间的关系异构数据通过整合表达为知识,而图的表达则映射了对事务的认知方式。知识图谱适合用于整合非结构化数据,从而实现从零散数据中发现知识,帮助实现业务智能化。

  预期目标:

  预期构建一个全面覆盖企业客户内外部数据知识、结合客户风险管理业务场景、支持各类客户知识分析和图展示的“全面客户知识图谱分析与应用支持平台”通过合法合规的方式从各种不同的源采集企业和个人客户的数据进行融合、分析和挖掘,实现对企业和个人参与实体经济的状况、金融风险防控、金融信息统计与预测等功能,从而更好的开展银行的业务。

  通过构建企业关联关系知识图谱,对海量数据进行治理,并基于知识图谱数据库围绕“实体、关系、属性”进行高效存储和管理,辅助支持银行客户经理、分支行管理人员、风险管理条线、授信审批条线等各级招行工作人员更好地发现隐藏在复杂网络之下的风险关系网络和隐性关联关系情况,全面提升企业授信相关人员在海量数据下精准甄别企业客户风险、提高风控审查的效率,落地金融科技应用。

  实现手段:

  1.数据采集和数据预处理技术

  本次知识图谱项目中供应商在无需客户授权的情况下提供全国全量工商注册企业的相关互联网信息,并将行内数据与其他外部数据进行整合和处理。

  2.图构建

  图构建就是将各种数据源中获取的数据进行分析和融合,转化成具有实体、关系、属性的基础的知识图谱数据结构。

  3.图展现

  图展现能展示出图构建中构建的实体、关系和属性。以单一客户、集团客户、关联关系客户、行业客户等的形式展现知识图谱。展现的方式支持网络装展示和树状展示。网格状展示,即除展示与中心实体关联关系外,还可展示其他关联实体之间的关联关系。树状展示,即展示中心实体关联的对应实体。

  4.图筛选

  图筛选可通过担保类型、担保金额范围、交易日期起止、对外担保、被担保、数据来源进行信息筛选检索。

  5.服务接口、前端调用

  提供多种不同类型的图谱调用方式,供不同类型、场景下的系统调用。

  支持直接跳转至门户页面,查看企业的关联关系图谱内容。支持以集成插件的形式,对外通过API接口方式为客户第三方系统(如对公CRM、风险预警系统)提供统一数据服务。

  6.数据存储与管理

  数据预处理:按照ETL过程要求,对引入数据和爬虫数据进行转换和清洗等预处理操作,包括空值处理、统一规范数据格式、去除非法数据、数据类型统一转换等等。

  支持存储策略配置:配置存储空间、存储期限、缓存、备份策略等;支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储;按行方数据治理中数据分类标准存储落地,其中元数据管理按客户《元数据管理办法》执行落地。

  7.任务调度

  支持通过时间触发和手工干预两种方式,实现对后台任务的调度管理。

  最后数据

  以知识图谱技术为核心的关联关系模型上线以来,得到了行内各个部门积极的响应与反馈。通过逐次迭代,在行内业务场景中不断深入与优化,得到了客户的一致任何和好评。

  关联关系图谱项目的上线,主要解决了以下问题:

  1.项目交付物分为整体门户页面、关系插件、数据接口三种形态共十大类关联关系,集成与部署十分便利,可以快捷高效的获取想要部分的内容,节省了大量的开发工作。

  2.提供中国大陆、香港1.8亿家近600亿条企业信息,支持743个维度企业搜索,展现全量企业信息,无需在多个系统与站点中来回切换查询,节省了大量的冗余工作,增加了业务的操作效率。

  3.可以在同一个门户中快速便捷的查看所有企业的各类关系信息,发现疑似风险信息。与已有的风险信息系统相结合,对行内的风险前置和风险预警作补充。

  4.可以快速地技术支持图谱数据统一查询,全面掌握客户信息,避免由于系统、数据等孤立造成的信息不一致而产生的信用重复使用、信息不完整等问题。同时利用知识图谱的属性和关系挖掘功能,挖掘出一些可以用于信贷审核的隐藏信息。

  可以深度挖掘行内数据信息,如交易、担保数据内隐含的大量有价值的信息,即交易达到大额交易标准、担保内容中存在担保圈等情况,达到提前发现与规避风险的目的。

责任编辑:方杰

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