本文转载自公众号：恒生技术之眼。

人工智能、大数据等前沿科技的爆发，推动金融科技进入了一个崭新的时代，也成为监管科技发展的重要推动力。在这个Fintech的黄金时代，前沿科技正在如何赋能监管？这方面，恒生公司首席架构师章乐焱带来了一场关于“大数据+知识图谱在RegTech的应用探索”分享：

变革时代，Regtech如何提档升级？

随着信息资源呈爆炸式增长，海量数据源源不断涌现，DT（Data Technology）时代已然开启。而金融业更是高度数字化的行业，背后沉淀了丰富的数据资源，包括舆情信息、新闻资讯、市场行情、经济数据、公司公告、财务数据等等，有巨大的价值挖掘空间。因此，对于DT时代的监管科技来说，深挖金融数据价值并赋能监管，是一个新的趋势。

为了更好地挖掘数据的价值，一方面需要将人工智能等前沿科技应用于数据处理，另一方面也需要更强的专业性。建立数据中台是提升专业性的一个重要方式，可以将原来分散在各个条线上的能力汇聚起来，进行技术上、业务上的专业能力沉淀以及专业分工，从而提升数据处理能力。

知识图谱能为Regtech做什么？

在DT时代，监管科技需要加强数据处理、数据价值挖掘能力，那么如何能做到这一点呢？

这就需要应用到大数据、知识图谱等技术。尤其知识图谱，能够对大数据做深度加工，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系，从而在此基础上做更高效的计算。

用知识图谱的图数据库、图计算技术处理金融数据，很多事物都能用关系图来表示。例如，企业图谱以企业为中心，可以把围绕企业的种种关系建立起来，比如企业与企业的关系、企业与人的关系、企业与行业的关系、企业与舆情事件的关系、企业与宏观要素的关系等。

企业图谱中的关系网络可以按需逐级展开

产业链图谱所展示的则是行业结构和上下游关系，能够建立行业之间的传导逻辑，颗粒度细化到公司和产品，并且公司、行业之间能够相互映射、影响。此外，还能够形成宏观图谱、行业图谱、产品图谱等多种类的图谱。

医药产业链图谱

金融领域每天会产生大量动态的新闻、资讯，对资产价格有很大的影响。那么，当某个事件发生之后，会基于哪些事件传播逻辑对市场产生影响？金融领域的事件有哪些类型，哪些事件是值得深入分析的？这些都是需要事件图谱解决的问题。

通过引入动态事件、动态数据，恒生事件图谱能够提供从数据到业务的一套完整解决方案：在数据层面，能够整合多源异构数据源，建立产业金融大数据中心，构造产业金融知识图谱；在业务层面，可以基于静态知识图谱形成企业画像，基于动态数据进行舆情事件分析，根据事件基于知识图谱的影响传导进行企业深度分析。

恒生公司在知识图谱构建方面不断沉淀的同时，也在积极探索其赋能监管科技的方式，例如在舆情挖掘、风险识别等方面，知识图谱都能发挥较大的作用。

舆情挖掘与事件分析

金融监管对于舆情捕捉有很高的要求。基于人工智能的舆情挖掘与事件分析，不仅需要知识图谱技术，还需要用自然语言处理技术对舆情信息做一些分析，例如识别信息中涉及哪些实体，判断事件的类别、情感的正负面等等。处理好这些信息之后，再结合知识图谱技术分析哪些事件会顺着图谱链进行传导，捕捉舆情事件的风险传导路径，从而及时预警。

基于股权穿透的风险识别

一家公司向上有哪些股东，向下有哪些子公司、孙公司，是金融关系网中重要的关联关系。应用知识图谱技术可以实现股权穿透，逐层展示公司控股持股关系，帮助监管机构理清企业之间错综复杂的关系。例如，当一个P2P平台发生爆雷，监管机构可以根据企业股权链判断风险的传播路径和影响范围；再如，资本市场中有很多资本系，通过精准分析企业背后的股权结构，可以深度挖掘资本系成员，助力监管机构及时发现资本系中存在的问题。

当下，互联网已经迎来了下半场——产业互联网，To B将是未来发展的一个主要方向。在这个过程中，前沿金融科技将重构金融基础设施，带来一个金融行业的发展新时代，不仅可以让监管更智能，还将促进投研、投顾、量化等诸多领域的蝶变。

未来，恒生研究院也将不断探索大数据、知识图谱、自然语言处理等前沿技术的金融场景落地，输出数据处理等多方面的能力，以开放的姿态与行业共建金融新生态。

（本文整理自章乐焱在2019金融集团大数据及监管科技应用研讨会的演讲《大数据+知识图谱在RegTech的应用探索》）

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