“图谱”的时代

知识图谱自从2012年开始发酵，愈演愈烈，行业顶端的佼佼者纷纷发布企业知识图谱应用，知识图谱能为企业实现数据价值。只能说，图技术快速发展，业务需求不论变化与否，知识图谱是不可阻挡的趋势。2020年4月20日，国家发改委明确人工智能“新基建”的内涵，体现“重创新、补短板”的特征：助力传统基础设施智能化改造，提高传统基础设计的运行效率。

图1 中国知识图谱效益增长规模——艾瑞咨询

当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等）。

人工智能是新基建的重点领域，而知识图谱是认知智能的底层支撑。知识图谱具有解释数据、推理和规划一系列人类的思考认知能力，基于大规模，关联度高的背景知识。

                                                                              ————《面向人工智能“新基建”的知识图谱行业白皮书》 

我们每天都在用知识图谱

知识图谱应用于各个领域，例如：电商（产品推荐）、医疗（智能诊断）、金融（风控）、证券（投研）。知名企业包括：Google Knowledge Graph、美团大脑、阿里巴巴·藏经阁计划、腾讯云·知识图谱 TKG等。

知识图谱在人工智能多个领域发挥重要作用：语义搜索、智能问答、辅助语言理解、辅助大数据分析、增强机器学习的可解释性、结合图卷积辅助图像分类等。同时，这也意味着技术难度大幅度增加。

知识图谱的价值

您可能会以为知识图就是捕获和管理知识的最终目的。其实，知识图擅长以自上而下的关系连接方式显式捕获知识。通过关系节点联系上下游关系，清楚的梳理关系网络。如下图：

图2 普适智能知识中台

高效直观地刻画目标主体（如企业、事件等）之间地关联网络，从而全维度地对企业进行画像，立体复现主体的真实情况和错综复杂的关系。其强大的互联组织能力和可视化决策推理支持，为企业资产提供底层基础。普适智能一站式“图智能”应用，拥有打开“百窍”的能力，具体有以下几方面的思考：

深度链接分析 有机可寻

拿我们最熟悉的金融领域举例，知识图谱常见的实体包括公司、产品、人员、相关事件等，常见的关系包括股权关系、任职关系、供应商关系、上下游关系、竞争关系等等。

这样做的好处就是，通过知识图谱的整合，让原本复杂的数据形成直观易懂的可视化图谱， 在全球经济一体化的趋势下，分析师以及投资机构很可能先人一步观察到竞争格局的改变，为寻找新客户、新投资机会提供线索。

图3 企业上下游关系网络

多维度属性 顺藤摸瓜

知识图谱的另一个价值是“可以简单地处理多维度数据”。目前在普适智能帮客户分析超百亿的实体（或节点）和关系（或边缘）。

图4 某股份制商业银行基金产品关系网络截图

“对于实益拥有权，我们经常会看到拥有六，七层或更多层的拥有权阶层，尤其是在像中国这样拥有大型企业的地方。” “人们必须意识到一个拥有可以处理并查询至少六到七层（如果没有更多层）的拿手工具是解决问题的真正核心。”

每个公司、个人、新闻事件都可以是一个“点”，人工智能引擎可将这些点进行聚集，对其中的相关性、相似度以及聚集程度进行多维度分析，还原真实场景，才能“顺藤摸瓜”。

图5 反欺诈图应用

例如知识图谱在传统的风险管理流程中，多通过对目标主体简单维度的特征进行严格审核，无法判断真实的关联风险。

挑战与机会

普适智能深耕于金融领域，其细分业务场景包含但不限于：反欺诈、反洗钱、盗刷排查、失联催收、外汇异常监控、信用审核等，举个具体项目中的例子：因图构建本身流程较长，再加上每个场景的图构建相对的独立，给数据反复开发，数据不连通创造了必要条件，绕不过去的是大量企业资产成本浪费问题。

图6 传统关系网络应用的构建模式

在工程落地方面，还存在图谱建设周期长，应用构建专业程度高，跨行业迁移成本高等难题。由此带来的挑战会体现在——产品是否可以开箱即用。

普适智能中台化思路

为了解决以上问题，普适智能自主研发将知识图谱构建与应用平台升级为一站式的“图智能”中台。

图7 传统关系网络应用的构建模式

一套中台和工厂模式平台的孕育而生，确保各式的场景对图不同形态的需求和保证联合查询需求。“一窍通，百窍通”，一站式“图智能”中台就是“那一窍”，以下：

打通业务场景独立图谱构建，减少反复开发周期成本，为传统应用形态赋能，提升服务质量和效率，简单的图应用可以在1~2天内实现，复杂的图应用可以在传统做法上缩短到三分之一，加速企业资产的累积；

配合着打通部门数据，解决跨部门合作沟通周期长、配合难的问题；

图谱交互友好程度高，可视化决策辅助业务场景，更易发现隐藏的信息；

赋能专家行业专家，将领域专家的行业经验的程序化，留存在平台，企业知识资产沉淀。

实时可扩充，弹性十足

知识图谱中台的价值还在于灵活可扩充，建立实时敏捷、灵活可扩展、具有弹性的数据基础。金融知识图谱直接反馈金融行业的刚性需求，由于实际中，企业数据和业务变化灵活，数据源、数据结构、数据内容随时会发生变动，对业务的理解以及对数据的解读也随之发生变化。

图8 多维数据扩展查询

如何有效的使用这些数据，需要员工具备专业的金融知识，深刻理解某个数据变动可能引发的关联、传导，知识图谱将是最得心应手的工具。

图技术是知识图谱应用的最强弹药

企业需要能够快速支持业务中迭代式的新模式。普适智能的“图智能”中台具有计算引擎：图计算模型、图匹配业务数据模型等，助力企业完成这一目标。

图规则计算：(例如：与黑名单客户共用一个电话的客户是可疑欺诈客户)

图指标计算：（例如：客户两度关系内黑名单客户的比例）

图机器学习（以图作为先验知识让特征工程更有效）

社群识别：标签预测（黑名单预测/潜在VIP客户预测）

图9 社区分析

最短路径：优化加工路径，节约数据加工成本。

图10 路径查询

“工欲善其事,必先利其器”。普适智能一站式“图智能”应用，为描绘物理世界生产生活行为提供有效的方法和工具。Gartner：“图时代已经到来”，让我们一起“图”起来！