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知识图谱在人工智能的应用

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发表于 2020-6-16 17:36:24 | 显示全部楼层 |阅读模式

随着人工智能的发展和应用,知识图谱越来越成为关键技术之一,已被广泛应用于智能搜索、智能问答、内容分发等领域。
对数据具有强依赖的金融行业,非常注重数据如何甄别、选取、组织数据。但是在海量数据面前,传统金融机构对数据资源的运用在广度与深度上都不够,导致营销乏力、获客不准。所以在营销获客方面,KGB知识图谱能够凭借其技术优势实现金融行业的精准营销。
KGB知识图谱具备这些功能:1.文档解析:KGB知识图谱引擎,可轻松解析多种格式与版本文档:TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF文件,可直接解析输出为word格式文件,保留文件中表格与文字格式等重要信息。对于图片信息,OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。2.知识抽取:KGB知识图谱引擎,可从结构化表格与非结构化文本中自适应识别并抽取关键知识(主体、客体、时间、地点、金额、条款等),准确率高达90%,实现知识的快速生成。3.知识关联:KGB知识图谱引擎深入挖掘知识关联,将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实。并具有强大的知识推理能力,推理出暗含的知识与结论,丰富知识图谱。4. 知识较验: KGB知识图谱加工厂能够对知识质量智能校验,包括对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与修正,更有知识工程师进行知识精准校验,保证知识图谱的准确性。
针对个人客户,KGB知识图谱可以通过链接的多个数据源,形成对用户或用户群体的完整知识体系描述,挖掘已有客户的潜在需求,针对性地推送相关产品,为客户提供营销服务。
例如,金融公司的市场经理用知识图谱去分析待销售用户群体之间的关系,去发现他们的共同爱好,从而更有针对性地对这类用户人群制定营销策略。如果对知识图谱扩展(如个人爱好、电商交易数据、社交数据等),还可以更加精准地分析客户行为,进行精准推送。
针对企业级客户,通过分析包括企业基础数据、投资关系、任职关系、专利数据、招投标数据、招聘数据、诉讼数据、失信数据、新闻咨询等企业数据勾画出企业客户的资金关系、法人关系、上下游投资关系、相似企业业务关系等构建起企业知识图谱,为企业推荐合适产品、服务。
现在已经有很多金融机构和企业,通过和技术公司的合作,已经将知识图谱运用于智能推荐、风险管理、营销获客、反欺诈等多项应用,获得了技术赋能的优势与价值,随着知识图谱技术的进一步成熟,知识图谱在金融行业的应用也将继续扩展。
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