在经过金融科技实践的三个阶段：技术创新、平台战略，以及向互联网生态转型之后，兰州银行已经建设了相对完善的金融形态。如何将传统的金融数据以及外部数据运用起来，解决客户营销、风险防控、反欺诈等问题，成为摆在兰州银行面前的问题。
2017年年初开始，兰州银行与海致网络（技术）合作，构建了全行知识图谱平台，在上层实现了对传统互联网生态各个平台体系的支撑，在下层实现了对互联网数据同步、行内外数据融合以及知识图谱建设的支持。
银行业面临的挑战
在云计算、大数据、互联网金融快速发展的环境下，商业银行传统营销与风险管控能力不足日益凸显。
在营销方面，信息不对称，广撒网的营销成本太高；营销方式与产品也不是以客户为中心；营销决策依赖于经验，而不是数据；对市场商机反应不敏锐。
兰州银行行长助理 何力
在风险防范方面，随着客户范围的不断扩大，传统以人工干预、现场检查为核心的风险防范和应对模式，无论是成本还是反应速度无法适应现在新的变化和需求。
知识图谱构建和更新
知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的关系网络，它提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
应用在搜索引擎中，知识图谱可以将搜索结果进行知识系统化，为我们提供认知，任何一个关键词都能够获得完整的知识体系。
无论是客户基本信息、客户产品信息、客户交易流水等结构化数据、社交网站网页、工商局网页等半结构化数据，还是客户财报、人行征信报告等非结构化的数据，通过数据采集的方式被整合进了数据库中，通过属性抽取、关系抽取、实体抽取等信息获取流程形成知识。
然后，兰州银行通过第三方知识库将这些知识进行融合，通过共指消解、实体消歧等知识处理流程，最终构建成真正需要的知识图谱标准数据。
四场景支撑兰州银行业务
兰州银行的知识图谱项目是从2017年3月份开始启动，到当年11月份，已经上线运行，取得了预期的效果。
兰州银行的知识图谱平台建设之后，主要应用在以下四大方面的场景：第一是挖掘潜在新客户；第二，挖掘存量客户的潜在需求；第三，反欺诈；第四，风险事件预警。
挖掘潜在新客户。即通过上下游关系、交易往来信息构建企业关系图谱，通过关系筛选工具找到目标客户进行营销。比如说，国家出台某项新政策之后，兰州银行通过该知识图谱平台寻找符合条件的新客户，进行营销。
挖掘存量客户潜在需求。即结合行内、行外多种数据，针对关系图谱提供的资金关系、法人关系、上下游投资关系、相似企业业务关系等进行深入分析，不断挖掘企业间潜在需求，从而为他们推荐适合的产品、服务。比如说，通过知识图谱的技术设定一些条件，我们能够通过该平台找出来一些目标客户，挖掘需求，进行精准定义营销。
反欺诈。通过知识图谱，我们能够在业务申请阶段整合已有数据中借款人的消费记录、行为记录、关系信息以及地域等，然后在业务交易阶段根据以上要素建立关系图谱，依托已有的欺诈模式特征进行匹配，发现潜在风险并进行有效防范。这已经在兰州银行得到了实际运用。比如说一个实际应用就是，欺诈者通过一个IP地址，使用多张信息用卡，伪造多个身份，这样的行为通过知识图谱很容易被识别出来。
风险事件预警。当现有贷后检查点发生信息变更时，客户经理可查看风险预警事件提醒。举例来说，客户经理可以在贷后检查、客户基本信息检查、客户工商信息检查、资金流动情况检查、担保信息检查、失信信息、黑名单信息等各个环节，得到相关的风险预警信息。
知识图谱平台的七大价值
知识图谱平台构建完成之后，应用在兰州银行业务场景中，对业务有着很好的支撑价值，我们把它总结为五个方面。
价值1：对公企业数据监控、同步、整合。通过互联网爬虫技术，能够一站式获取对公企业数据，形成对公客户视图，客户经理能够直接看到所要的所有信息。
价值2：深入挖掘行内对公企业潜在关系。以前行内企业与企业之间的关系我们不了解，或者不是很清楚。现在把所有数据导到大数据平台里，基于知识图谱通过人工智能方式分析之后，他们之间什么关系，通过点和线的联系就能一目了然。
价值3：可针对企业进行一站式多维搜索。我们可以设定地域、行业等维度，知识图谱平台就能够自动匹配出来我们需要的正常信息。
价值4：自动生成企业风险及营销系数。这主要是为了实时了解目标企业在评分模型下的风险及营销分值，能够实现对企业的快速认知，提升筛选效率。根据这个分值，客户经理可以了解客户达到一个什么样的风险系数，以便引入人工来进行干预。
价值5：整合行内企业转帐、担保信息。企业与企业之间的转帐信息，我们能够根据知识图谱及时发现关联关系，筛选之后进行分析。
价值6：为其他系统提供企业关系图谱知识输出。在兰州银行大数据平台建好之后，整合了行内数据和外部数据，接入行内已有对公CRM系统、对公信贷系统、百合园办公系统，全面提供对公业务领域大数据风险及营销支撑。
价值7：承接生态数据从信息到知识转化的重要工作。通过知识图谱向信贷审批系统（预调查环节）提供对公企业工商信息、司法信息、关系图谱信息，极大提高业务人员的工作效率。这本来是后台客户经理或者更高一级审批做的事情，现在可以前置了，在调查环节，甚至在客户经理层面就能够获取到这个信息。
知识图谱未来应用探索
未来知识图谱将被应用在更多领域，比如说我们将会深化NLP（自然语言处理），也会深化反欺诈场景。
在已经有了一个基础的图谱信息之后，我们将在日志解析、授信解析、贷后落实核查等非结构化文本信息方面进行NLP的深化应用；而在关系过滤、重要关系统计、关系详情、失联客户查找等方面，深化反欺诈场景的工作。
通过深化NLP应用，我们将会对行内非结构文本数据进行进一步解析挖掘，发挥其业务价值。具体包括客户挖掘、贷前贷中、贷后管理等。举例来说，对于营销拜访日志的智能解析，能够提高信息汇总效率，实现多维度可量化统计。在贷前贷中，通过授信材料解析，能够助力流程加速。通过将NLP技术嵌入授信工作流程，能够减少重复劳动，优化与提升效率。传统的需要客户经理、风险经理、授信审批岗的处理。引入了人工智能NLP自动数据处理之后，很多环节的信息处理都是机器能够自动完成的。
图 深化NLP应用
在深化反欺诈场景中，在企业知识图谱发挥效用价值的同时，我们将会深入扩展其他业务的图谱数据。例如：在社交关系图谱、转账和账目网络、黑名单网络、关系详情多对多记录、ETL清洗数据等方面深化应用，实现反欺诈更加精准。
图 深化反欺诈场景
对于知识图谱的思考
在知识图谱的构建与应用过程中，我们也产生了几点思考。
首先，单纯的外部数据贩卖并不能产生重大的客户价值。将外部数据和行内数据、强关联数据和弱关联数据、结构化数据和非结构化数据逐渐融合成为开放的、可自由迭代与演化的企业标签和企业图谱，并在此基础上建立各种风险模型和营销模型，进而逐渐通过机器学习形成更智能的业务模块，是银行人工智能的方向。
其次，一个具有前瞻性，自由关联和可挖掘的图平台的搭建，是银行通往智能的基础性工程。将产品后台用程序写死，在前端用图的方式来呈现，并不是真正的大数据和知识图谱技术，这意味着现有关系、模型之外的任何修改都要通过技术人员的程序开发来实现，更意味着机器无法代替人类进行推理。
第三，巨大的数据潜力等待我们去发掘。行内风险报告、信贷报告、审计报告等非结构化数据（文本为主）和行外非结构化数据中蕴含着巨大的数据潜力，通过自然语言处理（NLP）和机器学习进行挖掘和结构化，将会得到非常大的价值。。
兰州银行在发展过程中认识到了科技在金融发展过程中的作用。我们深深认识到在信息化建设过程中，外包包不出创新力，跟随也跟不出差异化，拿来拿不出核心竞争力，因此兰州银行采取自主研发、联合开发、系统集成的信息科技发展道路，积极开展科技创新。科技创新就要围绕极致的客户体验，提高服务效能。目前，科技创新带来的差异化服务能力，差距化的竞争优势正在逐步显现。科技创新就是兰州银行业务发展的必由之路。
（本文转自金融电子化杂志，根据兰州银行行长助理何力先生参加浙江乌镇2017年首届智能金融知识图谱峰会发言整理。他在此次论坛上分享了兰州银行在大数据应用方面，部署知识图谱构筑全行级知识平台的经验。）
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