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　　AI技术如何赋能金融创新？交通银行自主研发的基于复杂知识图谱的智慧化风险监测系统成为该领域的最新实践。

　　交通银行相关负责人向记者介绍，随着中国经济高速发展，企业与企业之间的关联关系日趋复杂，银行传统的风险监测和预警模型也越来越难以适应这种挑战，银行风控急需向智能化、数字化转型升级。交通银行为此引入知识图谱、机器学习等技术手段，并将两者有机的结合起来，建立了智能化的风险监测体系，从而实现了早识别、早预警、早发现、早处置。

　　据介绍，系统自2018年12月上线以来，构建了对公、零售、风险、人资等领域图谱，形成了10亿级实体、30亿级关系的企业级金融知识图谱，并运用于风险监测、零售反欺诈、营销拓客等32个业务场景，建立五大基于知识图谱的机器学习模型，实现金融数据原料到智慧数据的转化。

　　具体而言，该系统的价值首先体现在防范金融风险上。通过深度挖掘关联关系，预警各类关联风险，预警准确率达86.49%；有效识别和防范担保链圈造成的区域性风险，将几十亿元潜在风险余额纳入名单制管理；有效提高客户洞察能力。系统中电信反欺诈模型，过去一年准确率达75.76%。

　　此外，系统还大幅提升了客户经理贷前调查效率。信贷管理人员只要从系统中下载风险视图报表，即可全面查看企业风险；减少了四分之三的总分行风险排查工作量，提升风险排查效率数十倍。

　　该负责人表示，这一系统不但提升了银行风险管理能力，对于普惠金融发展也有重大价值。传统中小企业，往往在大型银行监测范围之外，通过金融图谱实时查询分析，实现中小企业“信贷、融资、定价和上市”全流程精准识别，帮助真正有需要的中小企业主更快通过申请，解决中小企业融资难、融资贵问题。

　　近年来，交通银行加快建设“数字化新交行”，持续加大资源投入和人才培养，最近两年的交行金融科技资金投入年均增速18%，取得了一系列自主技术成果。