明略助力光大銀行，共建國內首個銀行業全行知識圖譜資料庫
近日，明略數據參與中國光大銀行遠程監控大數據模型平台，並以第一中標人身份確定承接此項目。
中國光大銀行成立於1992 年8 月，截至2016年12月31日，已在境內30 個省、自治區、直轄市的115個經濟中心城市設立分支機構1119 家，已形成全國性經營網路。中國光大銀行在資產管理、投行業務、電子銀行和信用卡業務等方面培育了較強的市場競爭優勢，基本形成了各業務主線均衡發展、風險管理逐步完善、創新能力日益增強的經營格局。
明略數據憑藉多年在金融行業應用大數據與人工智慧的實踐經驗，本次將幫助中國光大銀行構建國內首個基於全行數據的內部知識圖譜資料庫，本項目旨在將數據結構整合成「實體-關係」的數據存儲形式，建立全行級別的客戶關係網路和資金流轉網路，針對整個銀行監督審計業務建設新型全面的模型和應用。
明略數據將幫助光大銀行通過採用複雜網路、圖計算等大數據演算法和人工智慧技術，搭建遠程監控體系下複雜計算及非結構化模型建設的框架，實現海量數據和非結構化數據的分析和探索，解決傳統技術無法解決的問題，加強遠程監控的工作廣度與深度，從而提升遠程監控工作水平和能力。
作為光大銀行全行一級項目，明略數據主要將在以下方面為光大銀行帶來業務效率提升：
數據維度：計劃整合全行多業務條線數據，構建全行大數據關聯關係分析平台，重構銀行數據架構，建立銀行內部的知識圖譜資料庫。
技術維度：計劃運用機器學習和知識圖譜技術，實現複雜業務條線下的數據架構整合。運用自然語言處理技術，解析半結構話文本數據，拓展數據維度，提升數據處理能力。
業務維度：通過此平台的構建，全面提升光大銀行風險內控水平，輔助業務人員提高效率，對審計的業務有非常大的革新和價值。
近年科技的發展在營銷、獲客和渠道優化等前台業務領域為銀行機構帶來了更多的收益和更便捷的運營方式，但對於包括內審內控、反洗錢、合規、反欺詐等風控領域，大數據與人工智慧的創新相對偏弱，兩方面技術的發展略有失衡，而基於風控的技術創新將是未來金融科技發展的重要方向。
此次明略數據為光大銀行建立遠程監控大數據模型平台，將為全行構建基於「企業、個人、機構、賬戶、交易、行為數據」全維度業務數據關係網和凝聚專家風控規則引擎和行業知識的知識圖譜資料庫。利用大數據和人工智慧技術，挖掘隱藏在複雜網路之下的關聯關係風險和資金流動異常，幫助銀行迅速發現海量數據下，內控內審、反欺詐、反洗錢、合規審查等業務中的風險，在大監管時代，真正為光大銀行落地全行範圍內的風控技術與應用創新，提升銀行精準甄別、有效防範和化解業務風險效率。
明略數據成立於2014年，是以知識圖譜為支撐的行業人工智慧解決方案提供商。深耕公共安全、金融、工業與物聯網等行業領域，構建行業知識圖譜，實現從個體賦能到群體智能的產業轉型升級。
經過3年行業知識圖譜的沉澱以及8年大數據技術積累， 2017年8月，明略數據首次發布行業人工智慧大腦—明智系統，致力於構建公安大腦、金融風控大腦、工業安全大腦等行業大腦。明智系統以多規融合知識圖譜構建技術、基於知識圖譜資料庫蜂巢、通過知識工程產品CONA完成數據治理，最終通過簡單好用的企業級AI入口小明完成人機交互，以對話的形式降低人工智慧產品使用難度，高效提供業務支持。
目前明略數據已與省、市級公安局、郵政儲蓄銀行、交通銀行、中國人民銀行、海通證券、中國中車等業標杆客戶並肩實踐行業人工智慧應用。在安全可靠的環境下，明略數據通過數據治理技術將多元異構數據治理成信息，將信息轉化為特定領域的知識，通過符號推理和機器學習構建行業大腦，顯著提高企業決策的精度、速度、敏捷度，降低知識勞動力成本，真正將知識有效轉化為企業競爭力，最終讓企業中的每一位員工都能擁有一個專家級別的智能助理，用科技延伸人類智慧。
點擊展開全文
TAG:明略數據 |