2025年知识图谱在金融领域的应用探析.pdfVIP

人人好公，则天下太平；人人营私，则天下大乱。——刘鹗

知识图谱在金融领域的应用探析

近年来，随着人工智能技术的不断发展，知识图谱成为了一个备受关注的话题。

知识图谱是指利用图论与语义网络中的概念，将表示实体和概念的节点以及它们之

间的关系表示成图的形式，进而实现知识的挖掘、管理和应用。在金融领域，知识

图谱的应用也越来越广泛，本文就对知识图谱在金融领域的应用进行探析。

一、金融领域中知识图谱的应用前景

金融领域中应用知识图谱的前景非常广泛，主要表现在以下几个方面：

1.智能客服

随着金融业务的不断发展，客户的咨询量越来越大，此时智能客服的需求就显

得尤为重要。以往的金融客服只能对常见的问题进行回答，无法回答一些比较复杂

的问题。而利用知识图谱技术，可以实现智能问答，客户只需要提出问题，智能客

服就能通过知识图谱的方式找到有关的答案。

2.风险评估

金融行业中的风险评估非常重要，可以帮助金融机构进行风险控制。利用知识

图谱技术，可以建立一些复杂的模型，对风险进行评估和分析。同时，通过知识图

谱在不同维度的关联，可以更加准确的进行评估和风险控制。

3.推荐系统

金融领域中的推荐系统也是一个非常重要的应用场景。当前的推荐系统主要是

基于用户的历史行为，而知识图谱可以将不同的实体进行关联，更加准确地推送相

关的产品。特别是在金融领域中，用户的兴趣点需要更加的精细化，这时候知识图

谱就显得尤为重要。

二、知识图谱在金融风控中的应用

臣心一片磁针石，不指南方不肯休。——文天祥

金融风控是保障金融行业安全运行的一个非常关键的环节。随着金融行业的不

断发展，新的风险要素也不断涌现，因此需要系统化、全面化的风险评估与风险控

制。

1.金融领域中的数据特点

金融行业中的数据特征是多维度、高度关联、复杂度高。而知识图谱应用于金

融领域中的风险评估和风险控制，主要是处理这类“复杂”数据。知识图谱通过较为

复杂的数据结构，结合机器学习算法，能够更精确地捕捉到风险隐患的蛛丝马迹，

降低人为失误，并提高风险管理效率。

2.欺诈预测

当前金融领域中的欺诈现象越来越严重，欺诈手段也越来越复杂。而通过知识

图谱，我们可以利用机器学习技术，将不同类型的欺诈行为建模，在不同时间节点

及维度上刻画用户行为和关系。同时，结合数据挖掘技术和图分析技术，可以有效

获得特征点，提高欺诈检测的精度。

3.信用评估

知识图谱除了可以应用于欺诈预测，还能够为风险评估提供更准确的数据支持，

进而改进传统的信用评估模型。利用知识图谱可视化的方式，考核审计，使得完备

的数据集成为事实，并能突破传统信用评级模型的思维范式，利用超大规模的数据

进行建模，为信用评估提供更准确的分析指导。

三、知识图谱在智能投顾中的应用

智能投顾是指利用人工智能技术以及大数据平台进行投资决策，提供个人投资

组合建议等，是一种投资理财模式。而知识图谱可以提高智能投顾的精度和效率。

1.个性化投资组合建议

勿以恶小而为之，勿以善小而不为。——刘备

利用知识图谱分析客户需求和风险偏好，可以更准确地构建个性化投资组合，

为客户提供个性化的投资建议。同时，知识图谱还可以通过监督学习和强化学习算

法，不断优化投资建议。

2.多维度投资分析

利用知识图谱的技术手段，可以比较直观的展现对于金融投资的多方面考虑和

比较。可以从关注的行业、公司规模等维度，通过文本挖掘等技术，构建这些维度