钛资本研究院：事理图谱技术及其金融领域创业投资机会探讨( 七 )_随着阿尔法围棋（AlphaGo）击败人类职

新场景是从2015年开始才逐步发展起来，甚至绝大多数场景现在还处在相对较早期阶段。现在已经有很多公司在做自动化的审核、合规性的审查等工作，但是针对金融文档的复杂性还是起步阶段。此外，金融文档包括生成、监管、风控等都有很多探索性的工作，远没有到能够出现垄断性的产品或者一系列产品的出现。而恰恰在这些新场景里，有泛金融应用领域相对比较核心的业务，所以如果能有效解决这些场景中的需求，应用场景价值就相对较高。

将知识图谱技术应用于金融场景时需要考虑哪些问题？一个是有很多人会把知识图谱的“图”用于讲故事，但用户其实并不需要了解知识图谱本身，也不会在实际使用时对着“图”查、拽、看，需要的是知识图谱所能带来的能力。所以设计一个场景或产品时，并不需要把知识图谱本身显示出来，而是要看知识图谱能给产品赋予何种能力。另一个是以目前的技术发展水平而言，知识图谱准确率无法达到100% ，也就是知识图谱数据抽取的准确率、实体链接的准确率、推理的准确率等都无法达到100% 。如果场景对准确率有非常高的要求，可能就很难推进下去。所以设计的应用场景或者产品，需要对知识图谱的准确率有一定的容忍性。