助力企业数字化转型，知识图谱为应用而生｜爱分析报告(18)

信用卡中心基于平台的算法与业务模型，先后进行了互保企业违约传导分析、授信资金异常形态识别、担保（圈、链、网络）高风险节点识别、担保违约风险预测等应用。

3.1.3 金融行业领域知识库最佳实践案例
金融机构内部在业务运行过程中累积了大量的知识与经验，这些知识与经验存在于领域专家脑中或技术文档中，难以得到有效利用，很多金融机构尝试使用知识管理系统，但知识管理系统中的知识与知识之间存在信息孤岛，没有建立知识之间的联系，知识的管理维护、更新升级等也都存在问题。
在实际的业务场景中，将领域知识库与实际业务相结合，可以有效的降低业务的上手难度，提高工作效率，同时将工作人员在重复的劳动中解放。知识图谱技术目前已在金融领域知识库的业务场景有成功应用。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：
搭建全公司级别的知识库或知识中台涉及到的数据量巨大，需要厂商具备大规模知识图谱平台搭建能力；
知识库或知识中台要支撑上层多业务部门的应用，要求厂商搭建的知识图谱平台组件足够灵活；
在项目实施过程中厂商需要配备经验丰富的业务专家、算法专家和数据专家；
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；
各个金融机构对知识库或知识中台的需求存在差异，厂商需具备定制化改造的能力，同时具备良好的服务意识；
除了知识图谱技术以外，厂商还需要具备自然语言处理、图计算等技术能力。
一览群智助力某国有银行上线智能审单专家系统
某大型国有银行是国内领先的银行业机构。单证业务中心是银行重要的业务部门。但实际银行单证业务是一个对专业性要求较高的复杂繁琐工作，由于日常工作量较大，导致单证业务中心工作人员压力较大、单证业务中心运营成本较高等诸多问题。
传统单证业务痛点可总结为以下四方面：
成本高：例如跟单信用证、托收等具体的业务都涉及到对客户交单的处理。在信用证的业务流程中，单证审核员都要对单据进行人工审核。由于单证都为英文、且专业性很强，所以对单证审核员要求较高，导致单证中心运营成本较高；