中電金信:ChatGPT一夜爆火,知識圖譜何以應戰(zhàn)?
隨著ChatGPT的爆火出圈
人工智能再次迎來發(fā)展小高潮
那么作為此前搜索領域的主流技術
知識圖譜前路又將如何呢?
事實上,ChatGPT也并非“萬能”,作為黑箱模型,ChatGPT很難驗證生成的知識是否準確。并且ChatGPT是通過概率模型執(zhí)行推理的,這也使得它在對知識精準性要求高的領域比較難真正落地。
反觀知識圖譜(Knowledge Graph),其作為一種用于描述復雜知識的數(shù)據(jù)模型,本質是一種語義網絡,主要目的是用來描述真實世界中存在的各種實體以及實體之間的關系。這也決定了其在知識可解釋性和精準性方面,具有獨特的優(yōu)勢。
今天,我們就來深挖一下知識圖譜:
知識圖譜最先應用于搜索領域,最早可以追溯到2012年前后,主要是為了解決搜索引擎的用戶體驗問題。
舉個例子:
傳統(tǒng)搜索模式下,用戶只能看到涉及關鍵詞的若干網頁鏈接,而有了知識圖譜的技術加持之后,用戶會在搜索界面首先看到相關答案,這個返回的語句是通過知識圖譜解析搜索結果得到的。
傳統(tǒng)搜索模式下 VS 知識圖譜加持后
除了搜索領域,現(xiàn)如今知識圖譜也應用在智能推薦、智能問答以及決策平臺當中。近些年,知識圖譜開始應用于金融領域,逐漸成為金融領域風控反欺詐的主要手段,并不斷拓展到其他業(yè)務中去。
那么,知識圖譜是如何構建的?
當前金融市場上有哪些靠譜的知識圖譜平臺?
知識圖譜的構建流程包括三個部分:圖譜設計(設計實體關系網絡)、圖譜構建(將數(shù)據(jù)導入實體關系網絡)和圖譜融合(針對不同來源的數(shù)據(jù)需要對數(shù)據(jù)進行知識融合),構建完成后即可使用知識推理以及分析算法進行更深入的數(shù)據(jù)挖掘工作。
但是,在具體實現(xiàn)和應用知識圖譜時,往往都會遇到以下難點:
?? 數(shù)據(jù)類型多
?? 圖譜設計難
?? 圖譜構建及更新成本高
?? 圖譜應用難
中電金信:別慌,我會出手!
中電金信鯨圖知識圖譜平臺是一站式知識圖譜構建與服務平臺,專為金融領域廣大業(yè)務需求打造,能夠提供從文本數(shù)據(jù)標注、知識抽取、知識融合、圖譜存儲和圖譜分析的全流程能力。
與金融領域其他常規(guī)知識圖譜平臺相比,鯨圖知識圖譜平臺:
01 提供知識圖譜構建與服務平臺
一站式構建平臺,支持用戶簡單、快速地構建各類業(yè)務知識圖譜,實現(xiàn)業(yè)務價值。平臺提供了從源數(shù)據(jù)管理、圖譜Schema設計、圖譜構建(知識抽取、知識融合等)、圖譜存儲、圖譜管理以及圖譜可視化與分析的全流程能力,可作為企業(yè)知識能力中臺,面向應用場景生產各類業(yè)務圖譜?;谠撈脚_,可以根據(jù)客戶實際場景的使用需求,進行相關功能增強開發(fā)。
02 圖譜構建簡單,構建方式靈活
提供多種構建方式,包括映射式構建、抽取式構建等。聯(lián)動構建的模式,可以有效減少25%以上的構架工作量。
03 自然語言處理能力強大
通過主動學習等方式能夠減少30%以上的文本數(shù)據(jù)標注量。平臺內嵌多種數(shù)據(jù)抽取方法和知識融合解決方案,并內置18種NLP算法,基于其高效的基模型可以有效支撐業(yè)務領域切換。
04 卓越的分析能力,有效支撐業(yè)務需求
平臺內嵌五大類別30+分析算法,可應用到十多種場景中去。其內置分析算法能夠涵蓋目前大多數(shù)常用的業(yè)務場景,包括集團派系識別、風險事件傳導、商品關聯(lián)度、擔保鏈條識別、圖譜問答推理等。并且,還可以根據(jù)實際業(yè)務需求提供算法擴展和定制服務,能夠適應復雜、苛刻的應用場景。
此外,鯨圖知識圖譜還能夠處理億級數(shù)據(jù)和關系,利用專家設計的圖譜和內嵌圖分析算法,讓用戶只需點擊即可完成關系分析。平臺在客戶環(huán)境中部署整體服務框架,遵循高可用原則,涵蓋了完備日志系統(tǒng)、異常監(jiān)控告警、策略恢復、集群式災備等功能。
目前,鯨圖知識圖譜已經在若干個場景中應用,如對公風控、風險傳導分析、****資金交易關系發(fā)現(xiàn)等。為金融機構提供了穩(wěn)定可靠的服務,成功助力客戶實現(xiàn)業(yè)務提升。
剛剛結束的2023WAIC世界人工智能大會上,中電金信“基于知識圖譜的銀行智能審計應用”還入選了“通用人工智能創(chuàng)新應用案例集”。
未來,中電金信鯨圖產品將依照行業(yè)標準
擴充現(xiàn)有分析和提取算法能力
建立全行級知識圖譜應用平臺
促進金融行業(yè)數(shù)字化轉型
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