近日，由北京中亦安圖科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱：中亦科技）主辦的“圖譜技術(shù)賦能金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型”線上技術(shù)交流會(huì)議順利舉辦。中亦科技大數(shù)據(jù)產(chǎn)品部金融科技高級(jí)總監(jiān)季穎生博士主持會(huì)議，大數(shù)據(jù)產(chǎn)品部金融產(chǎn)品經(jīng)理吳彤、解決方案專家楊洋就各自主題發(fā)表演講，會(huì)議還邀請(qǐng)了TigerGraph解決方案總監(jiān)周倚平先生介紹了國(guó)外頂級(jí)金融機(jī)構(gòu)對(duì)圖譜技術(shù)的應(yīng)用案例，三百余位金融客戶在線上參與了本次交流活動(dòng)。

中亦科技大數(shù)據(jù)產(chǎn)品部金融科技高級(jí)總監(jiān)、交通銀行總行人工智能外聘高級(jí)專家季穎生博士作為本次會(huì)議的主持人，首先就行業(yè)趨勢(shì)、中亦大數(shù)據(jù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)做了簡(jiǎn)單的介紹。他指出，圖數(shù)據(jù)庫(kù)與圖計(jì)算是一種極為簡(jiǎn)潔的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、可以表達(dá)任意維度的數(shù)據(jù)間形成的高維、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錁?gòu)造的體系架構(gòu)。圖譜技術(shù)能夠驅(qū)動(dòng)金融創(chuàng)新；以企業(yè)為中心，依托產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈，該技術(shù)可實(shí)現(xiàn)企業(yè)全生命周期金融需求服務(wù)。

 吳彤從圖譜建設(shè)意義、圖譜技術(shù)有效性及如何從0到1搭建圖譜進(jìn)行了分享：

一．為什么要搭建金融圖譜？

近些年來(lái)，金融科技的轉(zhuǎn)型經(jīng)歷了從電子化，到信息化，到現(xiàn)在的智能化的逐步轉(zhuǎn)型。電子化實(shí)質(zhì)上是無(wú)紙化辦公的過(guò)程，用計(jì)算機(jī)代替紙和筆；信息化的典型代表是建立數(shù)倉(cāng)，把信息關(guān)聯(lián)起來(lái)，能夠挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值并向業(yè)務(wù)賦能，但是信息化階段并沒(méi)有改變業(yè)務(wù)本身，線下流程依然是它核心，軟件系統(tǒng)是工具，而數(shù)據(jù)是軟件系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中的副產(chǎn)品。而近些年，金融科技的轉(zhuǎn)型其實(shí)已經(jīng)逐步在轉(zhuǎn)向智能化，智能化才是真正把數(shù)據(jù)變成業(yè)務(wù)核心的資產(chǎn)，來(lái)指導(dǎo)經(jīng)營(yíng)行為，數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)決策的支撐，所以尤其是像銀行這樣的知識(shí)型的企業(yè)，在其知識(shí)型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個(gè)階段，知識(shí)的管理和維護(hù)是最重要的，所以需要金融圖譜作為一個(gè)金融知識(shí)管理工具，對(duì)知識(shí)進(jìn)行存取、整合、積累、共享和創(chuàng)新，再反饋進(jìn)知識(shí)系統(tǒng)中，形成數(shù)字化金融企業(yè)生態(tài)。

二．為什么金融機(jī)構(gòu)要建設(shè)知識(shí)管理體系？

業(yè)務(wù)在經(jīng)營(yíng)決策的過(guò)程中需要的指導(dǎo)是知識(shí)的指導(dǎo)，而不是僅僅是海量信息的查詢，業(yè)務(wù)做風(fēng)控需要風(fēng)控知識(shí)，做營(yíng)銷需要營(yíng)銷知識(shí)，需要各種各樣的知識(shí)來(lái)指導(dǎo)決策，比如銀行做供應(yīng)鏈金融的實(shí)質(zhì)，就是需要掌握供應(yīng)鏈上的企業(yè)，和企業(yè)供應(yīng)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，以及供應(yīng)資金網(wǎng)絡(luò)中多維的方方面面的知識(shí)，只有全方位地了解這些知識(shí)，才能更準(zhǔn)確的幫助業(yè)務(wù)來(lái)定位客戶，定位需求，這也正是大數(shù)據(jù)的意義所在。

所以對(duì)圖譜的需求實(shí)際上就是對(duì)知識(shí)的需求，因?yàn)閳D譜可以將內(nèi)部的知識(shí)，外部的知識(shí)，老員工的知識(shí)，外部供應(yīng)商的知識(shí)，都作為標(biāo)簽、規(guī)則、模型管理起來(lái)，在銀行內(nèi)部不斷的創(chuàng)新、共享、積累，在需要的時(shí)候，讓業(yè)務(wù)可以隨時(shí)調(diào)取知識(shí)來(lái)解決問(wèn)題，這就是金融知識(shí)管理，也是金融圖譜建設(shè)的意義。

三．為什么說(shuō)圖譜是知識(shí)管理最有效的工具？

首先，圖譜更適用于知識(shí)的表達(dá)，相對(duì)比二維表，業(yè)務(wù)的邏輯通過(guò)圖譜表達(dá)可以更具可解釋性，即便是毫無(wú)技術(shù)基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員也能一目了然地理解；

但圖譜更重要的優(yōu)勢(shì)其實(shí)是在于多維信息的表達(dá)，整合和推理，尤其是在知識(shí)管理中，一定要整合多維的知識(shí)和信息才能對(duì)實(shí)體進(jìn)行更準(zhǔn)確的描述；比如，以前批貸款可能只需要報(bào)表和流水，但現(xiàn)在還需要看申請(qǐng)人的股權(quán)關(guān)系，司法涉訴關(guān)系，甚至是高管的聯(lián)系人的公司情況，需要整合各種關(guān)聯(lián)方的信息才能綜合判斷。而圖譜的優(yōu)勢(shì)也正在于此，即多維信息、關(guān)聯(lián)信息的分析能力，只有整合各種關(guān)聯(lián)關(guān)系、交易信息，財(cái)產(chǎn)等多維信息，才能更準(zhǔn)確地挖掘知識(shí)，幫助客戶對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題做出更準(zhǔn)確的定義和判斷。

四．如何從0到1開(kāi)啟金融圖譜基礎(chǔ)建設(shè)？

在搭建圖譜基建的過(guò)程中，最核心的一點(diǎn)就是需要整合行內(nèi)外數(shù)據(jù)，要做金融知識(shí)的管理，知識(shí)的管理和持續(xù)使用才是重點(diǎn)。因此一些銀行，可以通過(guò)搭建一些金融業(yè)常用的圖譜來(lái)整合內(nèi)部的、外部的、新的、舊的，多維的知識(shí)。

1.客戶關(guān)系圖譜，可以整合關(guān)于客戶的外部信息，比如工商，擔(dān)保，司法等各種信息，以及內(nèi)部的比如信用信息，信貸業(yè)務(wù)信息，產(chǎn)品簽約等信息，來(lái)搭建客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，從而挖掘客戶的潛在風(fēng)險(xiǎn)和發(fā)現(xiàn)更多營(yíng)銷路徑；

2.資金交易圖譜，可以用來(lái)做供應(yīng)鏈，可以整合外部的比如產(chǎn)業(yè)行業(yè)供應(yīng)信息，以及內(nèi)部比如供應(yīng)資金流轉(zhuǎn)信息，形成多層的交易網(wǎng)絡(luò)、供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，從而精確的刻畫(huà)和量化資金關(guān)系；當(dāng)然也可以做反欺詐，可以用來(lái)追蹤個(gè)體欺詐的多級(jí)資金流轉(zhuǎn)，或者黑產(chǎn)集團(tuán)的團(tuán)體特征挖掘等。

3.產(chǎn)品圖譜，可以對(duì)銀行分門(mén)別類多種多樣的產(chǎn)品關(guān)系進(jìn)行梳理，建立產(chǎn)品關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而能夠挖掘產(chǎn)品的相似性，也做產(chǎn)品使用進(jìn)化路徑識(shí)別等，主要可以用作產(chǎn)品推薦；

這些都已經(jīng)在我們的很多項(xiàng)目中取得了不錯(cuò)的成果，因?yàn)檫@些常用的金融基礎(chǔ)圖譜的搭建能夠自帶業(yè)務(wù)場(chǎng)景屬性，不僅快速整合了行內(nèi)外數(shù)據(jù)，并且能夠更輕松地開(kāi)啟知識(shí)分析和知識(shí)挖掘，銀行要做的就是在整合知識(shí)的基礎(chǔ)上，不斷地進(jìn)行知識(shí)創(chuàng)新，知識(shí)管理和知識(shí)積累，最終形成數(shù)字化的金融企業(yè)生態(tài)。

接下來(lái)，大數(shù)據(jù)產(chǎn)品部解決方案專家楊洋就圖譜技術(shù)的具體應(yīng)用場(chǎng)景與參會(huì)嘉賓進(jìn)行了交流：

一、為什么在營(yíng)銷場(chǎng)景中的應(yīng)用圖譜？

圖譜不僅可以用于的風(fēng)控業(yè)務(wù)，也在營(yíng)銷業(yè)務(wù)場(chǎng)景中有廣泛的應(yīng)用和落地。

在為對(duì)公客戶服務(wù)的過(guò)程中我們總結(jié)出了這樣一些的特點(diǎn)：業(yè)務(wù)種類繁多，客戶數(shù)量多，用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)工具及數(shù)據(jù)分析方法很難取得預(yù)期的效果。而使用圖譜和圖技術(shù)，不僅是能提升業(yè)務(wù)效果，更是一種思維的創(chuàng)新。

我們提煉出了對(duì)公客戶的五個(gè)核心需求：

資金管理：對(duì)資金進(jìn)行合理的調(diào)配，盡可能少閑置；

銷售需求：銷售完成后，需要加強(qiáng)加快資金回籠；

采購(gòu)需求：在采購(gòu)過(guò)程中，降低支付成本，延緩現(xiàn)金流出，并能提前預(yù)判需求，必要時(shí)提前囤貨，或在低價(jià)期時(shí)集中采購(gòu)；

融資需要：客戶需要得到高效的資金支持，使資金能夠投入到需要的地方；

理財(cái)需要：讓閑置資金更多收益。

我們做營(yíng)銷，要首先知道客戶是誰(shuí)，了解客戶特點(diǎn)，了解客戶投融資的潛力，知道客戶的成長(zhǎng)性潛力。據(jù)此開(kāi)展了企業(yè)產(chǎn)融畫(huà)像的項(xiàng)目，核心思路是評(píng)估企業(yè)成長(zhǎng)指數(shù)。我們用資金交易流水來(lái)模擬產(chǎn)業(yè)和行業(yè)的特征，再加上企業(yè)特征，構(gòu)建了標(biāo)簽體系，用了PageRank算法評(píng)價(jià)企業(yè)關(guān)聯(lián)度，用一些列自創(chuàng)的圖算法來(lái)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)、以及行業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中重要性的評(píng)價(jià)，構(gòu)建了宏觀到微觀的基本分析框架，由此來(lái)評(píng)價(jià)該企業(yè)的成長(zhǎng)性。

我們做營(yíng)銷，另一件重要的事情是怎么找到潛在客戶。據(jù)此，我們采用元路徑算法，從產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的上下游角度分析兩個(gè)企業(yè)的相似度。得到相似度后，當(dāng)一個(gè)企業(yè)有融資需求時(shí)，我們可以判斷另一個(gè)企業(yè)大概率也有融資需求。

二、為什么在運(yùn)維場(chǎng)景中的應(yīng)用圖譜？

銀行業(yè)的運(yùn)維保障也是國(guó)內(nèi)金融行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)，各大銀行都非常關(guān)注在運(yùn)維過(guò)程中如何保障數(shù)據(jù)中心的服務(wù)不中斷。Facebook就曾經(jīng)因?yàn)樵谝淮芜\(yùn)維服務(wù)中意外中斷了服務(wù)7小時(shí)，直接導(dǎo)致3000億美元的市值蒸發(fā)。

圖的特征與運(yùn)維場(chǎng)景天然契合。而隨著圖技術(shù)的發(fā)展，圖譜如何運(yùn)用在運(yùn)維場(chǎng)景中的問(wèn)題也得到了越來(lái)越多的關(guān)注，并且也有人嘗試將其應(yīng)用落地。

在傳統(tǒng)的運(yùn)維服務(wù)中，大量數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)里。但是企業(yè)的數(shù)據(jù)規(guī)模往往非常龐大，中型企業(yè)的點(diǎn)邊數(shù)據(jù)可以達(dá)到千萬(wàn)的級(jí)別，大型企業(yè)更是能達(dá)到10倍之多，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)并不能適應(yīng)這種體量的業(yè)務(wù)需求。此外，傳統(tǒng)的運(yùn)維方法主要依賴人的經(jīng)驗(yàn)，處理數(shù)據(jù)時(shí)往往只采用單維度數(shù)據(jù)，使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)算法。這不僅效率低下，更是無(wú)法充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。

而圖的出現(xiàn)恰好能夠解決現(xiàn)在的痛點(diǎn)。圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)天然適應(yīng)運(yùn)維網(wǎng)絡(luò)，圖數(shù)據(jù)庫(kù)在處理大量數(shù)據(jù)方面體現(xiàn)出了卓越的性能。不僅如此，圖的各個(gè)點(diǎn)邊都可以存儲(chǔ)多維度的數(shù)據(jù)，并讓它們產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，以進(jìn)行更為全面的數(shù)據(jù)分析。在傳統(tǒng)的CMDB之外，圖數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)足了工單、告警、性能、APM等運(yùn)維數(shù)據(jù)，并能協(xié)同已有的算法知識(shí)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，提高故障排除的效率。

本次交流會(huì)得到了參會(huì)嘉賓的高度評(píng)價(jià)，也為后續(xù)在圖譜技術(shù)方面的深度合作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的IT架構(gòu)“服務(wù)+產(chǎn)品”綜合提供商，中亦科技一直在與眾多國(guó)內(nèi)外圖譜技術(shù)廠商一道，共同推動(dòng)圖譜技術(shù)在國(guó)內(nèi)的落地應(yīng)用，幫助金融客戶實(shí)現(xiàn)由技術(shù)推動(dòng)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。未來(lái)，中亦科技將繼續(xù)探索行業(yè)新趨勢(shì)，拓展圖譜技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景，加快圖譜技術(shù)應(yīng)用落地的速度和進(jìn)程，助力客戶積極響應(yīng)環(huán)境變化和挑戰(zhàn)，為金融科技推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型打造堅(jiān)實(shí)的創(chuàng)新底座。