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张展 | 智能知识中台——赋能企业数字化转型
作者:张展 | 来源:计算机世界
2019-08-06
四维一体最重要的是知识图谱。知识图谱整个的技术越来越被大家所认可和接受,它能帮助我们解决很多的问题。

 

中航联创技术顾问、现中科院大数据挖掘与知识管理重点实验室成果转化中心主任 张展

智能知识中台我们提出四维一体的概念。知识中台是利用大数据、知识图谱、业务模型和AI四位一体组合构建的。开箱即用的模式是在我们的数据工厂,结构化数据和结构化的数据。我们在中台里面应用的对数据的理解、处理,以及行业标准的制定和理解,最新政策的解读和跟踪,最终打造出了核心的模块,叫做智能知识中台。智能知识中台完全可以作为一类产品给服务了,同时它还可以在其他各个场景和领域里面给大家提供给深层次的服务。

搭建智能知识中台,离不开对数据的积累,我们从六个维度上数据积累。如何根据相关的监管机构提供的政策和标准要求找到一家实际的控制人呢?说起来简单,中国大概有1.9万个集团,中信系、光大系这些都叫集团,把中国所有的集团和之间的关系做授信,一个新增的客户过来的时候,可以判断是否在之前的集团授信里面。如何判断一个企业的实际控制人和收益人,是在监管上和金融上的要求,一步一步地去攀升的,都离不开数据的原始积累。知识中台打开即所用的场景之外,我们还从贷前的精准营销和获客,到贷中判断风险状况,以及根据我们所做的风险传导模型。贷后是如果出现了违约的情况,根据我们的手段去做催收,做不良资产的定价和交易。

四维一体最重要的是知识图谱。知识图谱整个的技术越来越被大家所认可和接受,它能帮助我们解决很多的问题。什么是知识图谱?知识图谱是语义的网络,最初的概念是三元组。三元组希望用结构化的东西来描述非结构化的内容,我们现在非结构化的技术和手段被应用起来了,我们所说的解决非结构化问题最根本的手段是转化成结构化的再去应用的。对于知识图谱来说有三个重要的环节,一个知识的抽取,知识的融合,知识的加工。

知识的抽取包括实体抽取(自然、机构),再就是语义的抽取,属性值和属性抽取,关系抽取,如何通过相关的知识和手段把这四个问题给解决?实体消歧,共指消解,知识合并。

知识图谱到底解决什么问题?智能搜索,智能问答,相关性推荐等等。

责任编辑:何周重