图谱如何改变银行业务模式？
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领域的主题专家都参与进来。这增加了对协作的需求，并加强了知识管理领域的共同责任和透明度。而且，由于该技术并不会取代现有的IT系统，而是对它们进行加强，因此具有极高的成本效益。 试图建立自己的知识图谱的金融机构不必从头开始。Financial Industry Business Ontology（金融业业务本体，FIBO）定义了金融业务应用程序中有趣的一组业务对象，以及它们之间的相互关系。通过使用FIBO，组织可以使任何描述财务业务的数据变得有意义。 使用语义人工智能的个性化银行服务
知识图谱、自然语言处理（NLP）和人工智能的结合，对于银行业的数字化转型将是至关重要的。 一种特别有趣的趋势是，使用该技术来改善个性化的客户服务。这可以通过使用知识图谱构建推荐系统来完成，在线商店也经常使用类似的推荐系统向用户展示相关产品。 由于知识图谱能够以智能的方式链接数据，因而相比单纯的机器学习系统，它们可以让推荐系统做出更好的推荐。想象一下，一家在线商店遇到了一位对蓝纹奶酪感兴趣的用户——例如罗克福奶酪（Roquefort）——蓝纹奶酪中最富盛名的一种，尽管绝大部分的推荐系统可能会向这位用户推荐其他类型的蓝纹奶酪，但是得到知识图谱支持的推荐系统则可能会技高一筹，它可能会推荐一款与特定类型奶酪搭配的葡萄酒。 对于不同实体之间相互关系的理解——在这种情况下，奶酪和葡萄酒及其所有属性，可提供丰富的、额外的语境信息——这会让建议的质量有所不同。 很多银行都在自助服务门户中部署该技术，向客户显示个性化的信息视图，例如新产品和服务。同样，他们还在在线门户中使用知识图谱，以提高客户的金融知识。这些是通过构建数字化助手来实现的，可以帮助客户通过知识中心的语义搜索获得金融知识。
例如，瑞士瑞信银行（Credit Suisse）通过其语义人工智能搜索引擎，帮助客户和分析师们更快地做出更明智的决定。该平台能够快速、高质 （编辑：伊春站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
