鲍捷博士：知识图谱技术在金融领域的分析和应用
导读：知识图谱标准件已经全面赋能主流金融场景，经历了7年时间的发展，在金融监管、银行、资管、证券等领域得到广泛应用。今天我们从时间的角度，详细介绍应用场景是如何一步一步演化出来的。
2016年知识图谱在金融领域Big Bang2017年举办第一届金融知识图谱论坛2018年成立金融知识图谱工作组2019年金融知识图谱工作系列沙龙（如何破局）2020年理解四种自动化（手、眼、脑、心）2021年“知识”是企业数字化转型的核心基础设置
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2016年知识图谱在金融领域Big Bang
2010年我们已经有很多如何把语义和金融融合在一起的想法，学术界已有很多方面的研究，2012年语义演化为知识图谱。
2016年3月9号AlphaGo打败了围棋冠军李世石，整个金融界完全被震撼，金融市场是程序化交易的天下，这一天成为知识图谱在金融领域的Big Bang，金融界有很多人提出了很多问题，问题大致分类如下：
2016年是Fintech上下半场的转折点，互联网金融向智能金融的演进，互联网金融主要是以P2P为主，上半场以金融为主，下半场以技术为主，不仅延伸以前那些场景，并且创造新场景。
金融IT化的过程分为四个阶段，分别是信息化、大数据化、自动化、智能化。前面20年时间已完成信息化和大数据化的建设，2010到2016的5年时间已完成一些简单的自动化。因此到了2016年，我们就考虑是否需要智能化。
智能化的本质是自动化处理“脑力体力劳动”，比如每天做财务报表来算账，属于重复的脑力体力劳动，可以自动化，但是如何去找到一个非常优质的投资机会不属于此类。我们怎么能够把人的洞察的能力用巨大的规模来实现，或者把社会的力量用机器的速度来实现，这就是智能化在金融里落地的核心，如何去自动化脑力体力劳动。
2016年是否要需要智能化，事实最终证明，2016年仍属于大数据化阶段，自动化是超前的，智能化更是超前的。
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2017年举办第一届金融知识图谱论坛
2017年3月我们在杭州大学组织第一届金融知识图谱论坛，由中文信息协会主办。
2. 应用
2017年知识图谱的应用系统丰富起来，看到传统数据终端可能会被替代，出现了金融搜索引擎、金融问答引擎、研报的公告摘要、脱水研报、脱水公告、自动化信贷流程，自动化评级流程，自动化写报告，自动化写新闻，自动化做审计等。
证监会、银保监会都开始用机器自动进行监管，监管科技倒逼所有的金融机构进行流程的自动化，2019年7月知识图谱非常有效地支撑科创板审核的一些关键流程，中国第一次实现IPO审核中利用自然语言处理技术构造上市公司的知识图谱。我们在参与科创板知识图谱和2018年北交所构造股转中心第一套制度，我们在实现银行、交易所等机构的细分场景时，出现非常多的新型用户交互。
企业一直在做数字化转型，数字化转型的本质是企业都要一个CPU，上面都是各种核心的业务系统，包括BPM系统和ERP系统、CRM系统。传统企业的IT系统底层都是数据库，未来企业一定会发生巨大范式变迁，企业的核心资产是流程知识和业务知识。过去五年时间，我们看到金融企业在财务的知识、审核的知识、信贷的知识、风控的知识，都在不断的去沉淀。
不同的机构都在落地统一流程平台、数字化员工系统等，他们的本质上一个赋能的系统，底层要有知识库来管理大量的知识，然后上面不断赋能各种各样的应用。知识图谱在金融领域的价值已突显，应用场景也越来越清晰，未来将会有更多的场景出现，去探索。
今天的分享就到这里，谢谢大家。
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分享嘉宾：鲍捷博士 文因互联
编辑整理：松烨 博瑜科技
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