知識圖譜能夠為金融行業實現精準營銷

隨著人工智慧的發展和應用，知識圖譜越來越成為關鍵技術之一，已被廣泛應用於智慧搜尋、智慧問答、內容分發等領域 。

對資料具有強依賴的金融行業， 非常 注重資料如何甄別、選取、組織 資料。但是 在海量資料面前，傳統金融機構對資料資源的運用在廣度與深度上都不夠，導致營銷乏力、獲客不準。 所以在營銷獲客方面，KGB 知識圖譜能夠憑藉其技術優勢實現金融行業的精準營銷。

K GB 知識圖譜具備這些功能： 1. 文件解析： KGB 知識圖譜引擎，可輕鬆解析多種格式與版本文件： TXT 、 DOC 、 EXCEL 、 PPT 、 PDF 、 XML 等。尤其是 PDF 檔案，可直接解析輸出為 word 格式檔案，保留檔案中表格與文字格式等重要資訊。對於圖片資訊， OCR 可自動識別並抽取圖片中的文字資訊。 2. 知識抽取： KGB 知識圖譜引擎，可從結構化表格與非結構化文字中自適應識別並抽取關鍵知識（主體、客體、時間、地點、金額、條款等），準確率高達 90% ，實現知識的快速生成。 3. 知識關聯： KGB 知識圖譜引擎深入挖掘知識關聯，將一個個知識實體連結為具有完整意義的知識事實。並具有強大的知識推理能力，推理出暗含的知識與結論，豐富知識圖譜。 4. 知識較驗 : KGB 知識圖譜加工廠能夠對知識質量智慧校驗，包括對多種知識錯誤與衝突進行自動智慧核查與修正，更有知識工程師進行知識精準校驗，保證知識圖譜的準確性。

針對個人客戶， KGB 知識圖譜可以透過連結的多個資料來源，形成對使用者或使用者群體的完整知識體系描述，挖掘已有客戶的潛在需求，針對性地推送相關產品，為客戶提供營銷服務。

例如，金融公司的市場經理用知識圖譜去分析待銷售使用者群體之間的關係，去發現他們的共同愛好，從而更有針對性地對這類使用者人群制定營銷策略。如果對知識圖譜擴充套件（如個人愛好、電商交易資料、社交資料等），還可以更加精準地分析客戶行為，進行精準推送。

針對企業級客戶，透過分析包括企業基礎資料、投資關係、任職關係、專利資料、招投標資料、招聘資料、訴訟資料、失信資料、新聞諮詢等企業資料勾畫出企業客戶的資金關係、法人關係、上下游投資關係、相似企業業務關係等構建起企業知識圖譜，為企業推薦合適產品、服務。

現在已經有很多金融機構和企業，透過和技術公司的合作 ，已經將 知識圖譜運用於智慧推薦、風險管理、營銷獲客、反欺詐等多項應用，獲得了技術賦能的優勢與價值 ，隨著知識圖譜技術的進一步成熟，知識圖譜在金融行業的應用也將繼續擴充套件。