知识图谱应用在金融行业的地方
在大数据时代来临的今天，各个行业对数据的利用已经有了很大的改变。在知识图谱系统中，可以实现“万物互联”，通过对数据的高度抽象化，将现实世界的最大程度地还原出来，通过海量的关联来挖掘数据的价值。对于金融行业，数据是一种非常重要的资源。金融业的数据中包含了大量的实体和联系，通过这些数据的联系，可以打破传统的计算模型，从“关系”的角度，对金融领域的数据进行深入的分析，并通过外部的数据，挖掘潜在客户，预警潜在风险，提高业务效率和价值。那么，知识图谱可以应用在金融行业的哪些地方呢？
一、营销类应用
1)发掘潜在客户：
挖掘潜在客户是目前金融业研究的一个热点，利用已有的数据和外部数据，快速准确地找到潜在的客户，这将有助于提高银行的业务水平。在此基础上，我们可以构建一个基于已有的银行用户的社会网络知识图谱，并依据其不同的交际类型和频率来确定相应的关系模式。通过与客户的亲属、朋友、同事、同学、陌生人等进行关联的社会性挖掘来评价客户的关系紧密程度。例如，根据已有的 VIP顾客，发掘他们的联系方式和兴趣，或者找到他们的兴趣爱好，这样就可以针对特定的群体进行市场营销。
2)挖掘顾客的潜力；
在发掘潜在顾客的同时，还要根据现有顾客的需求，推出相应的产品。在构建了一套基于客户关系的知识图谱体系之后，可以对车辆信息、个人爱好、行为等进行弹性扩充。综合各种资料来源，对顾客的行为进行准确的分析，对顾客的潜在需要进行准确的定位。
上述服务既能为个体用户服务，也能为企业用户提供服务。对企业的资金、法人、上下游投资、类似企业的业务关系进行分析，为企业推荐合适的产品和服务。
二、预测类应用
1)对行业的潜在危险
在此基础上，可以在客户、企业、行业之间建立一个相互联系的知识图谱，并从不同的角度进行风险预测。通过对行业进行分类，建立基于贷款和行业信息的关系挖掘模型，并利用机器学习技术进行建模，可以显示各个行业和行业之间的联系，当行业出现行业风险或者高风险的时候，我们就能对行业中存在的行业进行预测，从而提前发现和避免风险。
2)对客户的潜在风险
通过建立客户、企业、行业的知识图谱，以及行业与企业的信息链接，根据行业的潜在风险，及时发现与企业客户相关的行业风险。比如，某省的某一产业，连续发生了几起拖欠的案件，我们可以通过对这些企业和客户的信息进行分析，从而找到那些有潜在风险的客户。
将来，机器将会更加接近人脑，通过知识图谱的分析和挖掘数据，让机器能够理解现实，从而为人类做出决定。GaussMind知识图谱平台基于深度学习的NLP算法，能帮助客户完成上传、标注数据，自定义构建模型训练，构建可视化图谱。
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