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隨著商業銀行知識結構的日益豐富，知識體量的指數級增長，傳統人工式的知識處理體系已不能滿足現代商業銀行將知識轉化為智慧的智能化知識處理的需求。本研究針對商業銀行當前面臨的知識管理及應用問題，提出了基于知識譜圖技術的集“RDIKW知識認知框架”“ESER知識圖譜技術框架”“知識圖譜管控框架”為一體的智能化知識管理體系，核心目的是通過知識工程實現知識傳承與管理，將數據、文檔、圖像、音頻和視頻等多元異構的知識群轉化成為業務服務的智慧，使知識成為商業銀行的關鍵資產，為全行級智能知識庫及智慧大腦的構建奠定堅實的人工智能基礎，助力商業銀行實現學習型銀行、知識型員工、智慧型應用的目標。

一、商業銀行知識管理領域面臨的挑戰

知識是智慧的基礎原料，若要實現知識向智慧的轉化，必須面對知識認知、知識管理和技術手段的挑戰。

1.知識認知不足，知識范圍不明在銀行內外部，知識體量增長迅速，知識形式多種多樣，知識聯系愈加緊密，實現顯性知識的定義和收集，以及隱形知識的有效挖掘，需要首先從知識認知入手。

2.管理方式繁雜，管理目的模糊一方面，商業銀行組織內部之間或與集團公司之間業務協作需求頻繁，知識流轉困難。另一方面，大量專業性極強的寶貴業務經驗往往人走“茶”涼，知識整合難度較大。因此，商業銀行必須搞“活”銀行內部知識資產，建立健全的管理制度，促使知識管理從分散、單一向集約化、多元化轉型。

3.技術手段落后，智能水平較低傳統商業銀行對智能化知識管理研究普遍較晚，知識管理體系智能化水平較低，在知識管理的基礎技術上實踐不足。而隨著知識圖譜、云計算、大數據、人工智能等新技術的發展，構建統一智能的知識管理體系將不再是一個技術難題。

二、知識圖譜是知識管理體系的基礎技術

1.知識圖譜是目前關系網絡最有效的表示方式（1）發展趨勢業界普遍認為，知識圖譜是最接近真實世界的數據組織結構，它符合人的思維模式，能夠將企業所有數據連接起來，新的數據種類也能快速融合并發揮作用，具備靈活應對組織的數據種類變化的能力，是人工智能的基礎環境。（2）知識圖譜定義知識圖譜本質上是語義網絡，是一種基于圖的數據結構。它由節點和邊組成，節點指的是現實世界中存在的“實體”，邊指的是實體與實體之間的“關系”。它把所有不同種類的信息連接在一起而得到實體關系網絡，提供了從“關系”的角度去分析問題、發現問題的能力。知識圖譜是目前關系網絡最有效的表示方式，知識圖譜如圖1所示。

2.知識圖譜的邏輯和技術框架（1）RDIKW知識認知框架知識認知框架基于RDIKW模型，涵蓋了知識從數據原料向智慧數據發展的全過程，自底向上包括原料層（R）、數據層（D）、信息層（I）、知識層（K）及智慧層（W）。其中，數據原料是知識最原始的狀態，數據是信息的載體，信息是數據的含義，知識是信息的集合，智慧是正確判斷和預測的能力的集合。知識認知框架如圖2所示。原料層根據知識需求從各種渠道獲取原始數據，它包括行內數據、第三方合作數據、互聯網數據，涵蓋非結構化、半結構化和結構化數據,涉及表格、文檔、圖片、音頻、視頻等多種形式。數據層以特定知識需求為導向而進行數據原料的篩選和清洗，并通過數據治理及整合將具備業務價值的數據原料與該特定知識主題進行匹配、映射和存儲。信息層利用大數據平臺對數據層篩選出來的數據原料進行分析和挖掘，探索數據原料背后的邏輯、規律和聯系，將其整理成可以被業務理解且同時影響業務的另一種數據。知識層基于信息層數據對相關信息進行分析和推理而獲取有用資料，知識既是信息的集合，又是信息的具體應用，體現了信息的本質、原則和經驗，能夠直接推動人的決策和行為，從而幫助業務建模和仿真。智慧層采用多種智能處理方法，基于知識層的標準知識，通過經驗、閱歷、見識和理解的累積，外推而形成對事物的深刻認識、遠見，體現為一種卓越的判斷力和前瞻性看法，用于指導業務決策。（2）ESER知識圖譜技術框架知識圖譜技術框架基于ESRE模型，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建和顯示知識及它們之間的關系。ESRE模型自左向右涵蓋了知識提取（Extraction）、知識存儲（Storage）、知識推理（Reasoning）、知識表現（Expression）等知識圖譜構建的關鍵技術。知識圖譜技術框架如圖3所示。知識提取是利用自然語言處理、機器學習、模式識別等技術提取結構化數據，形成知識。知識存儲將已有知識以圖數據庫的方式存儲，通過標準接口接入各種數據包括實體和關系，并建立動態更新和動態掃描機制。知識推理是指在知識基礎上進行機器思維、邏輯推理、求解問題，在前提和輸入之下得出結論。知識表現通過圖分析和圖挖掘算法，建立知識之間的關聯，以人可以理解的方式予以表現。（3）知識圖譜管控框架知識圖譜管控框架是一套基于知識管理愿景而構建的包括知識管控框架和制度體系的智能化管控體系。該框架自上而下的從知識質量、風險控制和效益評估等角度制定全方位的評估指標，以降低知識風險、提高知識質量為管理目標，以知識生命周期管理為核心，以規范建設和技術手段為支撐，核心目標是保障成熟知識的唯一性、合規性、時效性、易用性以及知識管理的有效性。（4）知識圖譜關鍵模塊知識圖譜應用框架一般包括基礎數據層、圖譜平臺層、應用場景層、業務系統層，其中最關鍵的模塊包括NLP/數據、語料庫、標簽庫、算法庫、事件庫、圖構建六個模塊（如圖4所示）。

3.知識圖譜在銀行業的應用場景在深度學習能力的支撐下，知識圖譜為銀行海量、異構、動態的大數據表達、組織、管理及應用提供了一種更為有效的方式，使得銀行知識處理的智能化水平更高，更加接近于人類的認知思維，知識圖譜的應用場景通常包括智慧平臺級、業務領域級、通用應用級（如圖5所示）。（1）智慧平臺級知識管理平臺：利用NLP技術搭建知識原料庫，基于知識圖譜和深度學習等技術搭建知識生產工廠，借助工作流及搜索功能實現知識生命周期管理及應用，從而構建全員參與、共建共享、深度交流的知識管控體系，著力打造“以人為本，以智為根，以智養知”的知識管理模式。全行級智能知識庫：基于知識管理平臺堅實的知識處理、工作流等基礎，利用人工智能技術，將商業銀行相關的各領域知識、傳統文檔庫、各類知識庫等聯接起來，形成統一視圖的全行級智能知識庫。銀行智慧大腦：在全行級智能知識庫的基礎上，借助大數據的分布式計算能力，利用自然語言處理、生物特征識別、神經網絡運算、機器學習、深度學習等技術實現機器對信息的認知和感知，將海量信息按照主題、時間、空間等多維度分類，讓各種神經元可以直接或間接聯接，最終具備“慧看、慧聽、慧說、慧讀、慧學、慧思、慧決”等智慧大腦必需的能力。（2）業務領域級按照銀行金融業務分類，業務領域級的知識圖譜可以劃分為對公知識圖譜、零售知識圖譜等，重點應用主要是客戶畫像、客戶識別、客戶關系發現、智能獲客、精準營銷、智能產品推薦、風險事件傳導、智能風險報告、風險前置等。（3）通用應用級綜合市場各行業應用情況來看，知識圖譜的通用應用場景包括搜索、問答、圖析、地圖、推演及協作等。基于知識圖譜的智能搜索是一種基于長尾的搜索，搜索引擎以知識卡片的形式將搜索結果展現出來。用戶的查詢請求經過查詢式語義理解與知識檢索兩個階段，智能搜索引擎主要以集成的語義數據、直接的查詢答案、查詢答案推薦列表等三種形式展現。問答系統是信息檢索系統的一種高級形式，能夠以準確簡潔的自然語言為用戶提供問題的解答。傳統問答系統更傾向于根據關鍵字搜索知識庫，而基于知識圖譜的問答系統以領域知識為基礎，通過自然語言理解及對話管理平臺，以“規則+模型”的方式提供了多個支持二次開發的實體識別模型，從而實現智能的、可感知、被信任的擬人交互過程。除此之外，地圖、圖析、推演等均以領域知識圖譜為基礎，將關系、特征、布局等信息展示給用戶，比如風險地圖、客戶畫像、資金關系圈、風險推演等應用。

三、對商業銀行實施知識圖譜的思考

1.商業銀行具備知識圖譜應用優勢首先，經過多年運營，商業銀行積累了海量的行內外知識點，這為知識圖譜技術的應用奠定了堅實的數據基礎。其次，數字化銀行轉型將會推動商業銀行的數字化、智慧化、平臺化和生態化運營，必將涉及和帶來更多顯性和隱形知識點。對客戶、產品、交易及資金等維度的關系圖譜的挖掘、更新和豐富，將更加有利于金融行業知識庫的構建和應用。再次，大數據和人工智能為知識圖譜的應用夯實了技術基礎，特別是知識采集、數據的結構化處理、知識抽取、數據治理，以及算法開發等關鍵技術。最后，作為知識點密集的金融服務業，商業銀行比較容易接受知識圖譜在行業內的實踐和應用，特別是在智能CRM、精準營銷、智能風控和全行級知識管理等領域，能夠為商業銀行智能化運營賦能。

2.知識圖譜為商業銀行全行級知識管理提供新思路由于知識圖譜在表達關系網絡、知識融合及推理方面具有天然的優勢，商業銀行可以利用該技術進行全面的知識提取、知識積累、知識更新和知識整合，特別是客戶、資金、交易及業務等關系網的全面建設和管理，這為商業銀行全行級知識管理平臺和智慧大腦的建設提供了新的思路。第一階段，知識生產系統。通過爬蟲平臺、API，將互聯網數據、第三方數據輸入到知識生產系統，基于NLP自然語言處理引擎，對外部文檔和源數據進行結構化數據治理，整理成行內可以使用的標準數據格式，并支持海量數據存儲。第二階段，知識處理體系。基于安全大數據平臺技術，對結構化的原始數據進行分析加工，整理成業務可以直接理解的內容。第三階段，金融知識平臺。基于知識處理體系，對信息進行集合、關聯、分析和仿真，分析其中隱含的本質、原則、邏輯和經驗，幫助業務建模以支撐管理層決策。第四階段，智慧大腦。基于人工智能、大數據、云計算等新技術，將各條線、部門、業務、崗位間的標準業務知識整合成關聯、可用、完整的神經知識網絡，通過機器學習、深度學習讓系統具備自學習、自決策的智慧。

3.主要難點在知識圖譜六大關鍵模塊中，主要難點集中在NLP自然語言處理引擎、算法庫。NLP自然語言處理引擎決定了NLP爬蟲平臺獲取數據的能力以及獲取數據的質量和數量，而這些原始數據作為知識圖譜的知識原料又決定了知識譜圖的水平。算法庫包括圖算法和金融算法，圖算法決定了圖構建、圖存儲和圖操作的能力，知識原料豐富而圖算法落后，依然不能構建出強大的知識圖譜。金融算法作為知識圖譜應用層的關鍵算法，決定了知識圖譜能否很好地結合業務需求開展多方向的應用場景。知識圖譜的建設和應用是一項長期持續的知識工程，既需要全面的大數據和AI技術，又需要行業專家、金融工程專家和數據科學家持續協作和實踐。金融行業正在用更深入的視角去看待從知識到智慧的轉化以及其中蘊含的價值，商業銀行應積極培養知識工程人才，并結合自身特點將知識圖譜技術應用于知識管理及其他業務實踐，嘗試促進商業銀行的發展與創新。

作者：陳大值 單位：廣發銀行信息科技部