隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，萬物互聯(lián)帶來數(shù)據(jù)爆發(fā)式地增長，這些數(shù)據(jù)恰好可以作為分析實體間關(guān)系的有效原料。以往的智能分析專注在每一個個體上，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，這種個體之間的關(guān)系也必然成為我們需要深入分析的重要部分。 在實際應(yīng)用場景中，只要有關(guān)系分析的需求，知識圖譜就“有可能”派的上用場。

知識圖譜將通過發(fā)掘?qū)嶓w之間的關(guān)聯(lián)，將半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)整合，幫助我們理解數(shù)據(jù)、解釋現(xiàn)象、知識推理，從而發(fā)掘深層關(guān)系、實現(xiàn)智慧搜索與智能交互。

文思海輝·金融基于知識圖譜技術(shù)，分別在語義搜索、智能問答、視覺理解、數(shù)據(jù)分析等方面做過深度的探索?；谥R圖譜，機器獲取到的不再是無關(guān)聯(lián)的信息，而是可以把這些信息映射到各種各樣的實體、概念，從而建立機器自己的認(rèn)知世界。在知識圖譜的探索過程中，我們將逐步解決數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及核心算法的問題。

知識圖譜的實現(xiàn)

 其中，我們主要探索的核心圖譜包括：

• l引文分析：基于論文之間的引用與被引用關(guān)系開展分析，并可以進一步延伸，分析與論文相關(guān)的作者、機構(gòu)、期刊等多種對象。
• l詞頻分析：利用能代表文獻核心內(nèi)容的主題詞在某領(lǐng)域中出現(xiàn)的頻次高低來確定該領(lǐng)域研究熱點和發(fā)展動向。
• l共詞分析：統(tǒng)計文件中共同出現(xiàn)的關(guān)鍵詞對，進而分析這些詞對所代表的學(xué)科和主題的結(jié)構(gòu)變化。
• l多元統(tǒng)計分析：對若干可能相關(guān)的隨機變量的觀測值的分析。
• l社會網(wǎng)絡(luò)分析：社會學(xué)研究方法，通過分析網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系探討網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及屬性特征
• l多重共現(xiàn)分析：對于多個不同類型的信息（字段），借助它們之間的共同出現(xiàn)考察關(guān)聯(lián)關(guān)系。

新數(shù)據(jù)和新算法為規(guī)?；R圖譜構(gòu)建提供了新的技術(shù)基礎(chǔ)和發(fā)展條件，使得知識圖譜構(gòu)建的來源、方法和技術(shù)手段都發(fā)生極大的變化。知識圖譜作為知識的一種形式，尤其在金融領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)可視化、風(fēng)險評估、反欺詐、風(fēng)險預(yù)測、用戶洞察等各類業(yè)務(wù)場景上，知識圖譜作為底層基礎(chǔ)性技術(shù)的支撐作用越來越顯著?；谥R圖譜技術(shù)，文思海輝·金融分別在客戶的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)等得到非常好的應(yīng)用，也為商業(yè)銀行提供了較強的決策支持。 

隨著應(yīng)用場景和技術(shù)生態(tài)的變化，整個知識圖譜的應(yīng)用也面臨著全新的挑戰(zhàn)。

從技術(shù)角度來講，通過一系列的實踐證明，簡單的優(yōu)于強大的，太過復(fù)雜的比如 OWL 最終用不起來，反而比較簡單的像 RDF以及最近比較火的 JSON-LD 用得越來越多，后續(xù)文思海輝·金融會在更多的項目中不斷完善。

從應(yīng)用的角度來講，知識圖譜的應(yīng)用趨勢越來越從通用領(lǐng)域走向行業(yè)領(lǐng)域。

未來，文思海輝·金融將在智能風(fēng)控、反欺詐、智能營銷、智能催收、智能投顧等方面做更深入的知識探究。