看图说话，知识图谱赋能智能运营新场景

2020年是“十三五”规划的收官之年，人工智能技术已经在各行各业具有了广泛应用，并成为业务创新基础支撑和驱动力，是新时代应用场景下业务发展和效率提升的关键因素。

国民支柱性产业之一的金融业，由于行业具有海量数据、高安全性要求的特性，与技术的应用发挥具备契合性，也在事实上成为了当今大数据应用最为广泛的领域之一。

目前，依托于数据驱动的智能技术，特别是视觉及语音等感知智能技术已经较为广泛的应用于金融业务场景中，而随着业务场景、需求的日益复杂，当前以NLP、知识图谱等为代表的认知智能研究也在不断深入，感知智能开始向更高级的认知智能阶段过渡。

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探本穷源，直面挑战

银行外汇业务是金融业中典型的高难度工作，占用大量人力资源，数据量大但形式混乱，在人工智能和大数据技术的应用中是巨大的挑战。

首先，外汇业务品类包罗万象，涉及汇入汇款、汇出汇款、结售汇等6个大类百余种子类；每种业务细节繁多，背景资料单据种类复杂，相互平行也时有交叉。同时，外汇业务受到人行、外管局及法律合规部等多个内外机构影响，流程制度多且易变。这“三多一变”的行业痛点对从业人员产生了极高的要求，需要凭借审核员凭借个人记忆和专家经验，在各种制度规范下对交易细节逐一审核，且基于属地原则，全国各地政策存在差异，人工审核工作易出现漏审现象。

为了解决行业难点课题，第一步就是收集基层具体业务问题，打好地基。

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精准发力，靶向施策

能否缩短政策传导的环节？能否精准识别图像上的审核要点？能否通过流程实现风险不降低的目标？外管局汇率、企业名录、反洗钱名单等多个外部来源数据能否自动带入预审？一系列具体问题浮现出来。

一步步分解审核难题，破解的关键思路也逐渐清晰：需要一项技术将外汇审核领域的规则、专家经验、系统和票据中的信息、外管局数据、全球国家、城市、港口等各种来源的数据按照审核逻辑高效地整合在一起。

为了实现这一目的，一览群智基于自然语言处理与知识图谱的智能审单系统应运而生。只有借助认知智能技术，搭建业务流程平台，融合OCR、NLP、知识图谱等技术应用，建立领域知识库与实际业务的联系，使得机器具备认知能力，看懂单据，审核比对，提出风险点，辅助审核人员，整体上实现单据审核的降本提效。

核心解决方案有以下几点：

1）高效管理审核规则：基于复杂多变的审核规则现状，构建可视化、体系化的运营知识图谱管理平台。用以高效管理业务图谱、审核图谱、规则图谱和高风险地区图谱，形成知识挖掘和知识建模的方法论。

2）快速实现智能审核：引入创新算法模型，设计分类识别、要素抽取、自动化预审的智能化流程。

3）在业务信息识别阶段，设计多模态信息抽取识别模型，使用OCR+NLP技术抽取并理解图片和语义，减少简单重复信息的录入及审核；在高风险审核阶段，设计基于知识图谱的高风险识别模型，整合多源数据，交叉验证风险信号，对齐实体信息，降低人工审查遗漏率；

4）在算法应用阶段，使用算法和流程结合的方式提高算法准确率，分别应用在分类识别、栏位要素识别、地址要素抽取识别、高风险识别判断；

5）在接入运营流程阶段，采用最小侵入式的集成设计原则，实现预审流程和现存系统同时运行，预审结果及时推送。

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融合赋能，创新探索

时间是校验一切的标准。当前，一览群智在某商业银行成功落地基于自然语言处理与知识图谱的人工智能审单平台，打造标杆项目，开启行业推广赋能新尝试。

同时，借助已有的知识图谱平台、AI数据协同系统两大平台和审核引擎，其他业务场景应用的扩展也在不断推进，面对制造、通信、法律、审计等涉及多种票据且文字密集型行业，将应用中验证过的算法，针对性地聚焦应用，进行优化迁移，尝试在其他场景的应用新探索。