金融知识图谱

随着人工智能的迅猛发展，知识图谱（Knowledge Graph）落地和商用能力不断增强，越来越多的企业开始引入知识图谱技术，解决企业内部数据分析和挖掘问题，并取得了突出的成效。 在 金融 行业，企业内部大量的非结构化数据、半结构化数据如各种办公文件、文本、图片、语音等，都蕴含着很多有价值的信息

知识图谱（Knowledge Graph）本质上是一种 大型语义网络，旨在迅速表示客观世界中概念实体间的相互关系。 随着人工智能的迅猛发展，知识图谱技术已具备落地和商用的能力，越来越多的企业，引入知识图谱技术， 解决企业内部数据分析和挖掘问题 ，并已得到非常可观的成效

猎云网近日获悉，金融大数据及知识图谱服务提供商知因智慧宣布完成亿元级B轮融资，由金科君创领投，中冀投资、老股东领沨资本跟投。知因智慧创始人任亮表示：金科君创方面表示：目前，大数据和人工智能等技术在To B客户的风险量化及智能营销的应用进展是落后于To C客户的，而知因智慧凭借其特有的风险传导量化算法，帮助多家金融机构提

知识图谱（Knowledge Graph, KG）本质上是一种大规模语义网络，包含实体、概念及其之间的各类语义关系，目前已经成为认知智能的基石，是发展人工智能的核心技术，它让机器语言认知、可解释人工智能成为可能，能够显著增强机器学习的能力，将成为与数据驱动相并列的一种非常重要的解决问题的方式。最近几年，以知识图谱为代表

知识图谱 本质上是语义网络的知识库。也可以简单地把知识图谱理解成多关系图 。知识图谱以半结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为各领域的研究提供切实的、有价值的参考。本文将重点介绍知识图谱技

从 人工智能 学科诞生之初起，自然语言处理（ NLP ）就是人工智能核心的研究问题之一。 NLP的重要性是毋庸置疑的，它能够实现以自然语言交流为特征的高级人机交互，使机器能“阅读”所有以文字形式记录的人类知识，并提供各种高层智能服务的基础和关键技术。目前在NLP领域最受

金融行业是数据驱动的行业，很多传统金融业务对行情、资讯等金融数据已经形成了高度依赖。 知识图谱作为 人工智能 时代的“知识工程”、“专家工程”，承载了对纷繁复杂、多源异构的金融资讯 大数据 加工整合的重任，已经得到行业从业人士的普遍认同。

2016年3月15日，与往年的315不同，这年的315的热点新闻是阿尔法狗战胜李世石，如同一颗深水炸弹，炸开了人工智能这条新赛道。这时，距离知识图谱第一次亮相——基于Google搜索引擎的场景应用过去了四年，距离柯洁惜败阿尔法狗还有438天；而距离人工智能备受世人瞩目的时刻来临，就从李世石战败那刻开始了，人工智能的一战

数据是数字经济时代的新型生产资料。 基于数据的生产变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领域的数字化、智能化转型。金融行业因与数据的高度相关性，成为 人工智能 最先应用的行业之一，而 知识图谱 作为人工智能技术的重要研究方向与组成部分，正在快速渗透到金融业务应用层面，并