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圖譜設(shè)計難
知識圖譜業(yè)務(wù)屬性強,其設(shè)計需要技術(shù)、業(yè)務(wù)人員反復溝通確定,其最終設(shè)計出的業(yè)務(wù)實體、關(guān)系和schema,只適用與當前場景,更換場景即需重新設(shè)計,費時費力。
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圖譜構(gòu)建及更新成本高
源數(shù)據(jù)種類繁多,海量,更新頻率快。每次需手動運行程序入數(shù),繁瑣、易出錯且無法及時獲取數(shù)據(jù)更新。
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圖譜應(yīng)用難
圖分析需綜合使用業(yè)務(wù)規(guī)則、機器學習模型和圖算法,對海量數(shù)據(jù)進行挖掘,業(yè)務(wù)平臺的拉通和圖計算的資源調(diào)度工作量巨大。
源啟知識圖譜構(gòu)建與分析平臺提供了從知識建模、知識抽取、知識融合到知識分析的全流程能力,有效支撐了通用領(lǐng)域的知識檢索需求和金融領(lǐng)域的營銷、風控、審計和反洗錢的業(yè)務(wù)圖分析應(yīng)用。
知識圖譜可應(yīng)用在各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域:
通過NLP、OCR等技術(shù)快速實現(xiàn)文本理解和信息提取,實現(xiàn)信息結(jié)構(gòu)化,支撐業(yè)務(wù)知識的精準檢索。例如,構(gòu)建監(jiān)管規(guī)則和處罰信息的監(jiān)管知識圖譜,輔助合規(guī)人員進行信息檢索。
以交易數(shù)據(jù)為核心,整合內(nèi)外部數(shù)據(jù),織網(wǎng)補網(wǎng),構(gòu)建資金全景視圖。在此基礎(chǔ)上,通過社區(qū)發(fā)現(xiàn)、模式匹配,模型判定等技術(shù)的綜合使用,實現(xiàn)反洗錢模式和團伙的有效挖掘。
構(gòu)建“個人、企業(yè)、機構(gòu)、賬戶、交易、以及行為數(shù)據(jù)全量圖譜,融合規(guī)則、圖算法和機器學習等技術(shù)手段,有效挖掘隱藏在海量客戶信息和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)下的審計線索。
融合內(nèi)外部產(chǎn)業(yè)上下游、供應(yīng)鏈、企業(yè)股權(quán)、企業(yè)投資等數(shù)據(jù),打造產(chǎn)業(yè)和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的全景圖譜,在投研、資管、投行等業(yè)務(wù)場景中提供關(guān)聯(lián)分析、事件傳導、營銷獲客、輿情風控等深度業(yè)務(wù)分析能力。
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圖譜構(gòu)建快
內(nèi)置常見業(yè)務(wù)實體,關(guān)系和藍圖;構(gòu)建方式靈活多樣:映射式、抽取式和增量構(gòu)建;圖形化和列表聯(lián)動的交互模式,提升構(gòu)建效率25%+。
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圖譜構(gòu)建準
NLP模型能力強大,內(nèi)置多種金融領(lǐng)域信息抽取模型,可更精準抽取實體和關(guān)系;通過主動學習等方式減少文本數(shù)據(jù)標注量30%以上。
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業(yè)務(wù)圖分析能力完備
流暢的圖可視化體驗,規(guī)則引擎和機器學習模型無縫集成,圖算法種類齊全,報表功能豐富;支持多種方式和業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成:頁面嵌入、API和數(shù)據(jù)完全打通。
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業(yè)務(wù)場景沉淀豐富
蘊含金融圖譜應(yīng)用的最佳實踐,內(nèi)置反洗錢、智能審計等業(yè)務(wù)實體和藍圖,開箱即用;面向產(chǎn)業(yè)鏈分析等場景,可提供獨特的第三方數(shù)據(jù)。
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源啟金融級數(shù)字底座
中國電子依托全棧自主安全計算產(chǎn)業(yè)鏈,采用新一代技術(shù)架構(gòu),為金融及重點行業(yè)打造的數(shù)字化新型基礎(chǔ)設(shè)施
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云原生分布式核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)
充分利用分布式、微服務(wù)、智能化等最新科技成果,采用創(chuàng)新性設(shè)計推出的云原生分布式數(shù)字化銀行核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)
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業(yè)務(wù)建模驅(qū)動的企業(yè)架構(gòu)轉(zhuǎn)型
“既企業(yè)級、又敏捷化、又精益化”的新企架
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源啟數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺
覆蓋采、存、管、算、用的數(shù)據(jù)全生命周期,一站式的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理解決方案
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