知识图谱是人工智能技术的重要组成部分,拥有强大的语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。知识图谱依托海量的日志数据、网页数据和行业数据,综合运用语义理解、知识挖掘、智能推理等技术,提炼出高精度知识并组织成图谱,进而基于知识图谱进行理解、推理和计算等,在此基础上可以拓展出广泛的应用场景,推动行业智能化。
近日,平安科技欧拉图谱首次亮相于GMIC+全球人工智能杭州峰会、中国国际高新技术成果交易会和平安集团SMART科技大会,引来政府、企业、投资方的强势围观,产品收获了来自证券、基金、私募、对公营销等多方企业用户的认可与肯定,市场反响热烈,用户对这一新颖的企业分析模式表示好奇,积极地探索其应用场景。
(图1:平安集团SMART科技大会·产品负责人给用户讲解欧拉图谱背后的逻辑)
交流中企业用户提出了一些普遍性的问题,这里我们专门请产品负责人针对性的来回应。
(1) 关于数据来源问题,是否有平安内部或其他单位的机密信息?没有。我们的数据都是来源于公开数据,类似于搜索引擎,产品的价值在于对这些高噪音信息进行提纯、整合,形成比较标准和规范的精简信息或知识供用户决策参考。
(2) 关于用户数据隐私问题,尤其是用户企业自身的客户信息问题如何处理?答案是区别对待。目前产品提供低成本的标准化服务和较高成本的个性化服务。标准化服务主要针对一些信息敏感度不高的用户,该类服务可以有用户自由定制,费用低廉,甚至有免费服务;个性化服务主要针对一些高端用户。一方面我们会提供专门的定时全量信息推送服务,产品无法识别用户的标的企业;另一方面用户企业可以自行搭建专有私有知识图谱,我们提供完整的前端可视化展示、后台管理及数据库服务。由于有额外的人力和产品成本,所以费用相对会高些。
(3) 关于关联分类问题,为什么是关联企业、关联行业、关联人物和关联事件四大类,有怎样的业务逻辑?答案是这样的分类来源于企业经营实际,这四类关联刚好是企业实际经营过程的抽象映射。关联企业主要反映企业经营的供应链现状(微观);关联行业主要反映企业所处产业链状况(宏观);关联人物主要反映企业决策人对于自身和行业理解所形成的认知,并借此揭示企业未来的发展走向;关联事件在于反映企业的经营过程与经营结果的关系,比如营收和股价跟经营过程的关系。
(4) 关于产品与市场同类的区别。答案是欧拉图谱从始至终都是由业务场景驱动的,以企业经营的供应链/产业链为中心的数据组织和应用功能设计。这样的设计理念是因为平安集团有十分丰富的应用场景,有巨额的资金在市场流动,迫切需要有专业的工具应对风控、投资和营销需求,所以所有的产品功能和设计开发都是基于实际的业务需求、作业流程而来的。这是我们产品的生存基础和发展依据。
(图2:高交会·领导参观平安科技欧拉图谱展区)
在展会现场的互动中,证券基金等企业用户表示,欧拉图谱可以帮助他们在搜集目标企业信息的环节中节省大量的人力物力,欧拉图谱的关联风险事件、舆情评分等功能有助于及时跟踪企业动态,进行风险预警。在已有功能的基础上,他们还希望欧拉图谱未来能给出目标企业的分析报告,以便更直接的辅助决策。
(图3:高交会·平安科技欧拉图谱吸引用户参与体验)
通过对欧拉图谱的展示,用户对其基本功能做到了一定的了解,当然这也仅仅是冰山一角,在很多其他的应用上,欧拉图谱仍然可以发挥它潜在的价值。另外,欧拉图谱工作人员收集了来自各类企业用户的建议与需求,对客户进行逐一的归类整理。欧拉图谱产品负责人表示:“凡是在展会上体验过欧拉图谱的用户,我们将后续进行跟进和广泛接触。未来欧拉图谱将推出更多创新功能,并针对有进一步需求的企业用户赠送高级功能体验账号的权限。期待在不久的将来能够将欧拉图谱运用于更多的企业场景,实现合作共赢。”
通过欧拉图谱这个更为直观的关系网络,各类信息则实现了有效的汇聚,让用户学会通过两者关系有效解决问题,从而大大提升了工作的销量。 虽然其在我国还仅仅处于起步阶段,但相信不远的未来,其实际应用的场景将会变的更为广阔,也会更具参考价值。
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