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    XPJ金融知识图谱

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    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,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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