一、知識圖譜發展現狀

近年間，知識圖譜已經從一個前沿的學術概念發展成為現代信息技術不可或缺的一部分。作為一種強大的知識表示和推理工具，知識圖譜能夠通過結構化和語義化的信息組織方式，整合海量的多源數據，挖掘數據背后的實體關系，從而構建起一個全面、系統的知識網絡，將數據中的實體和關系以圖結構的形式表現出來，通過融合機器學習、自然語言處理、深度神經網絡等技術，更高效地執行信息檢索、知識推理等操作，被廣泛應用于搜索引擎優化、智能推薦系統、虛擬智能助手等應用場景中，且伴隨著大數據和人工智能技術的快速發展不斷進化，展現出廣闊的應用與推廣前景。

二、知識圖譜深度賦能商業銀行線上平臺營銷

數字化時代消費者需求日益多樣化和個性化，依托線上平臺開展業務營銷已成為商業銀行拓展市場、增強競爭力的重要手段，如何強化客群精細化管理，精準理解客戶意圖、提供符合其需求的產品與服務，成為線上平臺營銷領域面臨的關鍵問題。知識圖譜技術可為線上平臺營銷提供更深入的洞察和更精準的決策支持，助力平臺實現用戶滿意度和營銷效益的雙重提升。

（一）潛在客戶挖掘場景

商業銀行可通過整合現有和外部數據資源，構建客戶社交網絡知識圖譜，結合聚類算法快速而準確地定位潛在客戶。

針對個人客戶，營銷人員可以對客戶的投資偏好、交易數據等海量信息深度剖析，構建基于現有銀行客戶的信息網絡知識圖譜。應用聚類算法進行細分，識別具有相似投資行為、投資偏好的客戶群體，挖掘人工難以發現的潛在客戶。最后，根據這些客戶的特征，如風險偏好、投資周期等，設計定制化的金融產品和服務，制定精準營銷策略。

針對對公客戶，充分整合銀行內外數據資源，高效挖掘客戶基本信息、交易記錄、財務數據、行業動態、企業工商信息、客戶經營地址、主要業務發生區域等多重信息，形成對公客戶知識圖譜，進而分析目標客戶的投資關系、管理情況、上下游客戶信息等關聯關系，并基于圖譜中的行業信息和企業特征，進行相似度計算與聚類分析，根據企業間在業務模式、風險特征等方面的相似性，利用已有行業經驗與服務方案為其提供合適的金融服務。

（二）智能產品推薦場景

針對線上平臺理財、貸款、儲蓄等產品的營銷場景，可利用知識圖譜獨特的多維數據整合能力和豐富的語義關聯特性，構建相關知識圖譜并結合協同過濾算法進行金融產品與客戶需求的匹配，提供具有高精確性、多樣性的產品推薦，增強客戶體驗和信任感。

一是知識圖譜構建，收集各渠道產品、用戶等數據實體、關系、屬性信息，經過數據清洗與整合，構建覆蓋理財、貸款、儲蓄等多元化產品屬性以及用戶相關行為數據等信息的知識圖譜，采用結構化表達形式，清晰描繪出各類產品的風險等級、預期收益，用戶的個體偏好、行為特征等核心屬性，以及“投資范圍相似”“資金關聯”等關系鏈路，形成全面而精細的用戶-產品知識圖譜。

二是將協同過濾算法作為連接金融產品與客戶需求的關鍵橋梁，促進產品與客戶需求的匹配。將用戶和產品映射到知識圖譜中的實體，根據圖譜中的實體關系、實體屬性等知識，計算用戶之間與產品之間的相似性，并根據相似性計算結果，得到個性化的推薦方案。

（三）智能問答客服場景

運用知識圖譜結合自然語言處理技術，對于持續優化智能問答客服質量與效率，應對客戶多樣化的咨詢有著巨大潛力。

一是知識圖譜構建，對客戶基本信息、賬戶交易、產品持有、客服記錄等數據進行全面挖掘，同時引入外部信用數據、行業發展數據、宏觀經濟數據等，構建豐富全面的數據基礎。接著進行數據清洗與預處理，利用自然語言處理技術和規則引擎，從業務數據和文本記錄（如客服記錄）中抽取實體和關系，構建出一個能夠精準反映銀行各類業務相關信息和客戶關系的知識圖譜。

二是智能回復，首先運用自然語言處理的文本預處理技術，初步解析客戶問題，再依托知識圖譜的知識體系，借助意圖識別與實體識別，精準匹配問題關鍵信息與圖譜中的實體、關系，鎖定相關知識領域。依據圖譜語義關聯結合自然語言生成技術，生成精準回答。例如，針對“我想申請一張信用卡，會有哪些專屬權益？”，提取其中“信用卡”“權益”關鍵實體，轉換為知識圖譜查詢語句，精準檢索信息，將查詢結果以結構化文本、圖文結合或引導式對話優化展示，提升客戶體驗，助力銀行業線上營銷。

在數字經濟迅猛發展的今天，從金融業的成功實踐，到在銀行業線上平臺運營業務場景的逐步滲透，知識圖譜的應用有望帶來創新性發展機遇，開辟出一條高效、智能、自動化業務管理的新發展道路，實現數據的深度關聯與智能應用，引領業務流程實現智能化變革，在數字化進程中持續綻放光彩。

（文章系作者投稿，文中內容不代表中國電子銀行網觀點和立場）

責任編輯：王煊