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随着ChatGPT的爆火出圈
人工智能再次迎来发展小高潮
那么作为此前搜索领域的主流技术
知识图谱前路又将如何呢？
事实上，ChatGPT也并非“万能”，作为黑箱模型，ChatGPT很难验证生成的知识是否准确。并且ChatGPT是通过概率模型执行推理的，这也使得它在对知识精准性要求高的领域比较难真正落地。
反观知识图谱（Knowledge Graph），其作为一种用于描述复杂知识的数据模型，本质是一种语义网络，主要目的是用来描述真实世界中存在的各种实体以及实体之间的关系。这也决定了其在知识可解释性和精准性方面，具有独特的优势。
今天，我们就来深挖一下知识图谱：
知识图谱最先应用于搜索领域，最早可以追溯到2012年前后，主要是为了解决搜索引擎的用户体验问题。
举个例子：
传统搜索模式下，用户只能看到涉及关键词的若干网页链接，而有了知识图谱的技术加持之后，用户会在搜索界面首先看到相关答案，这个返回的语句是通过知识图谱解析搜索结果得到的。
传统搜索模式下 VS 知识图谱加持后
除了搜索领域，现如今知识图谱也应用在智能推荐、智能问答以及决策平台当中。近些年，知识图谱开始应用于金融领域，逐渐成为金融领域风控反欺诈的主要手段，并不断拓展到其他业务中去。
那么，知识图谱是如何构建的？
当前金融市场上有哪些靠谱的知识图谱平台？
知识图谱的构建流程包括三个部分：图谱设计（设计实体关系网络）、图谱构建（将数据导入实体关系网络）和图谱融合（针对不同来源的数据需要对数据进行知识融合），构建完成后即可使用知识推理以及分析算法进行更深入的数据挖掘工作。
但是，在具体实现和应用知识图谱时，往往都会遇到以下难点：
▪️ 数据类型多
▪️ 图谱设计难
▪️ 图谱构建及更新成本高
▪️ 图谱应用难
中电金信：别慌，我会出手！
中电金信鲸图知识图谱平台是一站式知识图谱构建与服务平台，专为金融领域广大业务需求打造，能够提供从文本数据标注、知识抽取、知识融合、图谱存储和图谱分析的全流程能力。
与金融领域其他常规知识图谱平台相比，鲸图知识图谱平台：
01 提供知识图谱构建与服务平台
一站式构建平台，支持用户简单、快速地构建各类业务知识图谱，实现业务价值。平台提供了从源数据管理、图谱Schema设计、图谱构建（知识抽取、知识融合等）、图谱存储、图谱管理以及图谱可视化与分析的全流程能力，可作为企业知识能力中台，面向应用场景生产各类业务图谱。基于该平台，可以根据客户实际场景的使用需求，进行相关功能增强开发。
02 图谱构建简单，构建方式灵活
提供多种构建方式，包括映射式构建、抽取式构建等。联动构建的模式，可以有效减少25%以上的构架工作量。
03 自然语言处理能力强大
通过主动学习等方式能够减少30%以上的文本数据标注量。平台内嵌多种数据抽取方法和知识融合解决方案，并内置18种NLP算法，基于其高效的基模型可以有效支撑业务领域切换。
04 卓越的分析能力，有效支撑业务需求
平台内嵌五大类别30+分析算法，可应用到十多种场景中去。其内置分析算法能够涵盖目前大多数常用的业务场景，包括集团派系识别、风险事件传导、商品关联度、担保链条识别、图谱问答推理等。并且，还可以根据实际业务需求提供算法扩展和定制服务，能够适应复杂、苛刻的应用场景。
此外，鲸图知识图谱还能够处理亿级数据和关系，利用专家设计的图谱和内嵌图分析算法，让用户只需点击即可完成关系分析。平台在客户环境中部署整体服务框架，遵循高可用原则，涵盖了完备日志系统、异常监控告警、策略恢复、集群式灾备等功能。
目前，鲸图知识图谱已经在若干个场景中应用，如对公风控、风险传导分析、隐形资金交易关系发现等。为金融机构提供了稳定可靠的服务，成功助力客户实现业务提升。
刚刚结束的2023WAIC世界人工智能大会上，中电金信“基于知识图谱的银行智能审计应用”还入选了“通用人工智能创新应用案例集”。
未来，中电金信鲸图产品将依照行业标准
扩充现有分析和提取算法能力
建立全行级知识图谱应用平台
促进金融行业数字化转型
