助力企业数字化转型，知识图谱为应用而生｜爱分析报告(14)

配合不畅：知识图谱作为一项无自身单独使用场景的底层技术，需要技术人员与业务专家以及用户方进行有效配合。知识图谱项目很难单独依靠厂商自身能力单独完成项目。在落地的过程中，业务专家与技术专家对于甲方用户需求的理解、应用场景的选择，都来源于项目实施过程中的配合。用户、业务专家与技术专家良好的配合将有效促进项目落地的使用效果。
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知识图谱最佳实践案例
知识图谱已经在垂直领域内有一定的成功应用案例，本报告总结在金融行业、医疗与医药行业、政府与公共服务行业以及能源与工业行业中六个最佳实践案例。
最佳实践案例对于知识图谱落地有重要的指导意义，企业可根据同行业内最佳实践案例制定符合自身业务需求的知识图谱解决方案，做到快速落地、及时应用。
3.1 金融行业最佳实践案例
3.1.1 银行对公业务营销与风控场景最佳实践案例
对公业务营销与风控是银行的核心业务场景之一，但对公业务竞争激烈，银行需要增强事件驱动的商机洞察能力，及时抓住营销窗口期。同时，国内存在大量由企业连环担保形成的“担保圈”，潜在传导风险大，随着宏观经济不确定性因素的增加，银行需要增强对“担保圈”企业关联关系的洞察能力，从而及时预知和抵御风险。
知识图谱技术目前已在银行对公业务营销与风控场景有成功应用。在帮助银行构建知识图谱的过程中，知识图谱厂商应具备以下能力：
银行数据量巨大，需要厂商具备大规模知识图谱构建能力；
快速融合银行内外部相关数据，快速构建银行内部的知识图谱平台；
以知识图谱技术为核心，同时具备开发业务模型、构建客户标签体系等能力；
兼容性强，既可以作为独立的知识图谱平台，又可以与其他平台相对接，对外输出知识。
星环科技拓展知识图谱能力，赋能银行对公风控与营销场景
风险管理涉及银行核心业务板块，但传统风控体系依靠专家规则与巴赛尔协议的各项指标，指标对于先验的专家规则存在较强的依赖性，对于未发现的异常点无从下手。
同时，各业务子系统中存在海量数据，如何在海量数据中挖掘有价值的信息，并进行有效的关联融合，打破各业务子系统的数据孤岛问题，亟待行方解决。
知识图谱能够用数据做一系列的衍生类操作，赋能银行具体业务的营销与风控。某股份制商业银行信息科技部负责人表示：“知识图谱在金融方面的应用主要是在拓客以及风险识别和反欺诈等领域，这些领域呈现的特点就是对数据大规模的应用，除此之外就是对图谱图算法时效性以及深层次推理能力有更高的要求。”