知識(shí)圖譜的原理、特性與金融業(yè)應(yīng)用實(shí)踐-魔扣目錄

4月16日，由清華大學(xué)金融科技研究院金融大數(shù)據(jù)研究中心主辦、未央網(wǎng)聯(lián)合主辦、百融云創(chuàng)承辦的“金融科技在線大講堂”第六期成功舉行。平安科技知識(shí)圖譜技術(shù)團(tuán)隊(duì)副總工程師汪偉以“知識(shí)圖譜原理、特性與金融業(yè)應(yīng)用實(shí)踐”為主題，從當(dāng)前AI技術(shù)認(rèn)知邏輯框架與局限、知識(shí)圖譜的意義和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用分析三個(gè)方面帶來精彩分享。以下整理來自嘉賓分享實(shí)錄：

當(dāng)前AI技術(shù)關(guān)于認(rèn)知的邏輯框架與局限

在AI技術(shù)關(guān)于認(rèn)知這個(gè)模塊，從業(yè)者經(jīng)常碰到諸如此類的問題，我們?yōu)槭裁匆プ鰳?biāo)注？為什么要喂大量的樣本給機(jī)器？為什么機(jī)器得出來的結(jié)果是一個(gè)百分之多少的可能性？為什么樣本量要足夠大？如果不夠大又會(huì)產(chǎn)生什么樣的效果？這就要回到問題的原點(diǎn)，了解了背景，才能夠明白底層的邏輯。

1.學(xué)習(xí)模式差異

第一個(gè)是學(xué)習(xí)模式的差異。學(xué)習(xí)模式主要有兩種，一種叫外延式學(xué)習(xí)，另一種叫內(nèi)涵式學(xué)習(xí)。現(xiàn)在所有的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能，都是基于外延式學(xué)習(xí)的。其優(yōu)點(diǎn)是只需要告訴它事物明顯的特征即可，不觸及本質(zhì)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，方便學(xué)習(xí)，成本很低。比如我們教小朋友認(rèn)識(shí)事物，指著告訴他這是桌子，這是椅子就能懂了。但這種學(xué)習(xí)模式也有缺陷，就是在推廣的時(shí)候有一些特殊情形，可能容易看錯(cuò)。內(nèi)涵式學(xué)習(xí)，比如關(guān)于人的定義，古希臘說人是一種理性的動(dòng)物，后來馬克思說人是一切社會(huì)關(guān)系的總和。像這樣的描述，的確觸及到了事物的本質(zhì)，但它不好的地方就是你把這個(gè)東西告訴計(jì)算機(jī)，它卻沒辦法計(jì)算、沒法工作。內(nèi)涵式學(xué)習(xí)有一個(gè)很好的地方，就是定義清楚之后，它的泛化或者說推廣能力非常強(qiáng)，這樣的話只需要學(xué)很少的樣本，它就可以推廣出去。

2.推理模式差異

第二個(gè)是推理模式的差異。推理也有兩種方式，一種是演繹推理，一種是歸納推理。演繹推理就是所謂的三段式推理。一個(gè)經(jīng)典例子：人是要死的，蘇格拉底是人，所以蘇格拉底一定會(huì)死。注意一下最后的推理結(jié)論，它一定是一個(gè)確鑿的，而不是概率性的結(jié)論。而歸納推理，比如說男生的頭發(fā)通常是短的，張三的頭發(fā)也很短，張三很可能是男生。最后的結(jié)論是一種程度的描述——很可能是男生，這個(gè)概率可能是70%，也可能是80%。但如果這個(gè)時(shí)候加一些描述，比如說張三穿了一件紅色的衣服，戴了一副耳環(huán)，最后的結(jié)論就會(huì)發(fā)生變化，這是歸納推理所特有的性質(zhì)。前面說的機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用的都是歸納推理。在風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量或者定價(jià)的時(shí)候，增加因子數(shù)量的多少，輸入信息的變化會(huì)影響最終判斷結(jié)果。

知識(shí)圖譜技術(shù)的原理、特性

1.關(guān)聯(lián)-從數(shù)據(jù)表到數(shù)據(jù)鏈

知識(shí)圖譜有一個(gè)很重要的特性，就是關(guān)聯(lián)。在現(xiàn)實(shí)工作生活中，無論做企業(yè)分析還是個(gè)人分析，都會(huì)涉及到數(shù)據(jù)表。比如去辦事，會(huì)被詢問身份證、手機(jī)號(hào)、姓名、年齡、生日等信息，這些信息是拿來做關(guān)聯(lián)的。但這種關(guān)聯(lián)本身有局限性，比如很多東西關(guān)聯(lián)不上，或者說關(guān)聯(lián)沒那么緊密。這種情況下該怎么辦呢？我認(rèn)為隨著5G的發(fā)展，我們將從“主鍵關(guān)聯(lián)”邁向“萬物互聯(lián)”，即物與物、設(shè)備與設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)而演進(jìn)為“萬數(shù)互聯(lián)”的形態(tài)。

為什么說萬數(shù)互聯(lián)是一種趨勢(shì)，或者說萬數(shù)互聯(lián)有怎樣的意義？一方面，關(guān)聯(lián)面變大。舉個(gè)例子，我們經(jīng)常在新聞里聽到面粉會(huì)發(fā)生粉塵爆炸，很少聽到小麥會(huì)燃燒爆炸。這是由于小麥磨成面粉之后，它的表面積變化了，這個(gè)比表面積變化的量級(jí)是百倍級(jí)的，麥粒表面接觸到的氧原子（在它磨成面粉之后）的接觸面積變大了，導(dǎo)致物質(zhì)的性質(zhì)發(fā)生了質(zhì)變——變得易燃易爆。另一方面，關(guān)聯(lián)力度變細(xì)。比如說一家公司和另一家公司可能不會(huì)發(fā)生關(guān)聯(lián)，但是公司和事件可以關(guān)聯(lián)嗎？事件和事件可以關(guān)聯(lián)嗎？這種關(guān)聯(lián)在現(xiàn)有的表關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)體系中是很少出現(xiàn)的，但在知識(shí)圖譜里他們可以被關(guān)聯(lián)起來。

2.推理-從大數(shù)定理到邏輯完備性鏈條

我們現(xiàn)在的技術(shù)，所有的統(tǒng)計(jì)分析，基本上都是從大數(shù)定理或者中心極限定理來的。但這兩個(gè)定理有一個(gè)前提條件，樣本量要足夠大。在做信貸審核的時(shí)候，分析個(gè)人信用都不成問題，因?yàn)閭€(gè)人信息很多。但是做企業(yè)信用評(píng)級(jí)就很麻煩，不同行業(yè)的差異性很大，要在里面找一些違約樣本或者破產(chǎn)樣本很難。這里我提出了一個(gè)數(shù)學(xué)公理和天文學(xué)原理。什么意思呢？天文學(xué)有一個(gè)非常重要的特征就是用極少的信息，來還原宇宙完整的真相。第二個(gè)特征就是天文學(xué)只是一次性的發(fā)生，比如說宇宙大爆炸就發(fā)生一次，它沒辦法反復(fù)做實(shí)驗(yàn)。如果只發(fā)生一次，也就是說有些樣本只有一個(gè)，需要解決在這種情況下如何分析的問題——這就是天文學(xué)特有的分析方法論——模型嵌套思想。

3.從相關(guān)性到因果性強(qiáng)AI發(fā)展路徑

現(xiàn)在所有的機(jī)器學(xué)習(xí)分析，數(shù)據(jù)挖掘也好，深度學(xué)習(xí)也好，其實(shí)都是基于相關(guān)性的角度去做工作，很少去講為什么會(huì)這樣？它的因果性是怎么樣的？知識(shí)圖譜或許能夠回答這樣的問題。

在因果分析里其實(shí)有三個(gè)東西，第一是相關(guān)性，比如說太陽升起和公雞打鳴經(jīng)常伴隨發(fā)生的；第二個(gè)是干預(yù)，如果雞多叫兩聲太陽是不是升得更快，或者是太陽升得更大？干預(yù)一個(gè)因素，導(dǎo)致另外一個(gè)因素有沒有相關(guān)的變化？第三個(gè)是反事實(shí)推理，假設(shè)這個(gè)雞不叫了，太陽是不是就不升起了？這是一個(gè)現(xiàn)實(shí)當(dāng)中不會(huì)發(fā)生的想象事件，但是它存在一個(gè)邏輯。因果性的存在有很重要的原因，因?yàn)橐蚬苑浅７先祟惔竽X的工作框架，人很容易或者很習(xí)慣地去問為什么。

銀行業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐

企業(yè)客戶關(guān)聯(lián)圖譜及風(fēng)險(xiǎn)畫像

1）需求背景

通過銀行特有企業(yè)核心價(jià)值數(shù)據(jù)（供應(yīng)鏈、支付鏈、抵質(zhì)押、擔(dān)保等）與歐拉強(qiáng)大的輿情分析、語義理解和關(guān)系推測(cè)能力相結(jié)合，建立企業(yè)客戶畫像，有效豐富企業(yè)關(guān)系圖譜維度，更精準(zhǔn)地推測(cè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)關(guān)系。
通過企業(yè)客戶360畫像庫的搭建，批量挖掘高潛客群、深度挖掘集團(tuán)存量客戶價(jià)值，有效擴(kuò)大銀行客戶規(guī)模、提升存量客戶貢獻(xiàn)度。
通過企業(yè)客戶標(biāo)簽體系的梳理，建立產(chǎn)品適配標(biāo)簽庫和特征屬性標(biāo)簽庫，為客戶智能推薦產(chǎn)品、為營銷活動(dòng)精準(zhǔn)定位客群。

2）設(shè)計(jì)思路