AI技术如何赋能金融创新？交通银行自主研发的基于复杂知识图谱的智慧化风险监测系统 ， 成为该领域的最新实践 。
交通银行相关负责人向采访人员介绍 ， 随着中国经济高速发展 ， 企业与企业之间的关联关系日趋复杂 ， 银行传统的风险监测和预警模型也越来越难以适应这种挑战 ， 银行风控急需向智能化、数字化转型升级 。
为此 ， 交通银行引入知识图谱、机器学习等技术手段 ， 并将两者有机的结合起来 ， 建立了智能化的风险监测体系 ， 从而实现了早识别、早预警、早发现、早处置 。
据介绍 ， 系统自2018年12月上线以来 ， 构建了对公、零售、风险、人资等领域图谱 ， 形成了十亿级实体、三十亿级关系的企业级金融知识图谱 ， 并运用于风险监测、零售反欺诈、营销拓客等32个业务场景 ， 建立五大基于知识图谱的机器学习模型 ， 实现金融数据原料到智慧数据的转化 。
【监测|酷！AI助力交通银行提升风险管理能力】具体而言 ， 该系统的价值首先体现在防范金融风险上 。 通过深度挖掘关联关系 ， 预警各类关联风险 ， 预警准确率达86.49%；有效识别和防范担保链圈造成的区域性风险 ， 将几十亿元潜在风险余额纳入名单制管理；有效提高客户洞察能力 。 系统中电信反欺诈模型 ， 过去一年准确率达75.76% 。
此外 ， 系统还大幅提升了客户经理贷前调查效率 。 信贷管理人员只要从系统中下载风险视图报表 ， 即可全面查看企业风险；减少了四分之三的总分行风险排查工作量 ， 提升风险排查效率数十倍 。
该负责人表示 ， 这一系统不但提升了银行风险管理能力 ， 对于普惠金融发展也有重大价值 。 传统中小企业 ， 往往在大型银行监测范围之外 ， 通过金融图谱实时查询分析 ， 实现中小企业“信贷、融资、定价和上市”全流程精准识别 ， 帮助真正有需要的中小企业主更快通过申请 ， 解决中小企业融资难、融资贵问题 。
近年来 ， 交通银行加快建设“数字化新交行” ， 持续加大资源投入和人才培养 ， 最近两年的交行金融科技资金投入年均增速18% ， 取得了一系列自主技术成果 。
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