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6个方面分析:知识图谱的价值和应用

归档日期:06-06       文本归类:知识提取器      文章编辑:爱尚语录

  知识对于人工智能的价值就在于,让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质,就是让机器形成认知能力,理解这个世界。

  说到人工智能技术,人们首先会联想到深度学习、机器学习技术;谈到人工智能应用,人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等,各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景,却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术:知识图谱。

  当我们进行搜索时,搜索结果右侧的联想,来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息,从新闻、购物到吃饭、娱乐。

  个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段,可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务,也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景,都越来越依赖知识图谱。

  知识图谱用节点和关系所组成的图谱,为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构,对机器来说就是图谱。

  形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面,或者说知识结构,本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力,人类才可以不断进步。

  知识图谱对于人工智能的重要价值在于,知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力,但这种感知能力不是人类的专属,动物也具备感知能力,甚至某些感知能力比人类更强,比如:狗的嗅觉。

  而“认知语言是人区别于其他动物的能力,同时,知识也使人不断地进步,不断地凝练、传承知识,是推动人不断进步的重要基础。” 知识对于人工智能的价值就在于,让机器具备认知能力。

  知识图谱的图存储在图数据库(Graph Database)中,图数据库以图论为理论基础,图论中图的基本元素是节点和边,在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图,为真实世界直观地建模,支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。

  目前市面上较为流行的图数据库有:Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库,一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”,与传统的关系型数据库相比,图数据库更擅长建立复杂的关系网络。

  图数据库将原本没有联系的数据连通,将离散的数据整合在一起,从而提供更有价值的决策支持。

  知识图谱用节点和关系所组成的图谱,为真实世界的各个场景直观地建模,运用“图”这种基础性、通用性的“语言”,“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系,并且非常直观、自然、直接和高效,不需要中间过程的转换和处理——这种中间过程的转换和处理,往往把问题复杂化,或者遗漏掉很多有价值的信息。

  在风控领域中,知识图谱产品为精准揭露“欺诈环”、“窝案”、“中介造假”、“洗钱”和其他复杂的欺诈手法,提供了新的方法和工具。尽管没有完美的反欺诈措施,但通过超越单个数据点并让多个节点进行联系,仍能发现一些隐藏信息,找到欺诈者的漏洞,通常这些看似正常不过的联系(关系),常常被我们忽视,但又是最有价值的反欺诈线索和风险突破口。

  尽管各个风险场景的业务风险不同,其欺诈方式也不同,但都有一个非常重要的共同点——欺诈依赖于信息不对称和间接层,且它们可以通过知识图谱的关联分析被揭示出来,高级欺诈也难以“隐身”。

  凡是有关系的地方都可以用到知识图谱,事实上,知识图谱已经成功俘获了大量客户,且客户数量和应用领域还在不断增长中,包括沃尔玛、领英、阿迪达斯、惠普、FT金融时报等知名企业和机构。

  目前知识图谱产品的客户行业,分类主要集中在:社交网络、人力资源与招聘、金融、保险、零售、广告、物流、通信、IT、制造业、传媒、医疗、电子商务和物流等领域。在风控领域中,知识图谱类产品主要应用于反欺诈、反洗钱、互联网授信、保险欺诈、银行欺诈、电商欺诈、项目审计作假、企业关系分析、罪犯追踪等场景中。

  传统数据库通常通过表格、字段等方式进行读取,而关系的层级及表达方式多种多样,且基于图论和概率图模型,可以处理复杂多样的关联分析,满足企业各种角色关系的分析和管理需要。

  基于知识图谱的交互探索式分析,可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理,业务人员自己就可以完成全部过程,不需要专业人员的协助。

  利用交互式机器学习技术,支持根据推理、纠错、标注等交互动作的学习功能,不断沉淀知识逻辑和模型,提高系统智能性,将知识沉淀在企业内部,降低对经验的依赖。

  图式的数据存储方式,相比传统存储方式,数据调取速度更快,图库可计算超过百万潜在的实体的属性分布,可实现秒级返回结果,真正实现人机互动的实时响应,让用户可以做到即时决策。

  利用属性来表示不同数据源中针对节点的描述,形成对节点的全方位描述。(确定节点属性、标签)

  利用关系来描述各类抽象建模成节点的数据之间的关联关系,从而支持关联分析。(图设计)

  使用事件机制描述客观世界中动态发展,体现事件与节点间的关联,并利用时序描述事件的发展状况。(动态事件描述)

  从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取,形成知识存入到知识图谱,这一过程我们称为知识获取。针对不同种类的数据,我们会利用不同的技术进行提取。

  如果知识图谱的数据源来自不同数据结构的数据源,在系统已经从不同的数据源把不同结构的数据提取知识之后,接下来要做的是把它们融合成一个统一的知识图谱,这时候需要用到知识融合的技术(如果知识图谱的数据结构均为结构化数据,或某种单一模式的数据结构,则无需用到知识融合技术)。

  由于行业知识图谱的数据模式通常采用自顶向下(由专家创建)和自底向上(从现有的行业标准转化,从现有高质量数据源(如百科)转化)结合的方式,在模式层基本都经过人工的校验,保证了可靠性,因此,知识融合的关键任务在数据层的融合。

  图谱的数据存储既需要完成基本的数据存储,同时也要能支持上层的知识推理、知识快速查询、图实时计算等应用,因此需要存储以下信息:三元组(由开始节点、关系、结束节点三个元素组成)知识的存储、事件信息的存储、时态信息的存储、使用知识图谱组织的数据的存储。

  知识计算主要是在知识图谱中知识和数据的基础上,通过各种算法,发现其中显式的或隐含的知识、模式或规则等,知识计算的范畴非常大,这里主要讲三个方面:

  全称Data-Driven Documents,是一个用动态图形显示数据的JavaScript库,一个数据可视化工具,它提供了各种简单易用的函数,大大方便了数据可视化的工作。

  是一款由百度前端技术部开发的,同样基于Javascript的数据可视化图标库。它提供大量常用的数据可视化图表,底层基于ZRender(一个全新的轻量级canvas类库),创建了坐标系、图例、提示、工具箱等基础组件,并在此上构建出折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、饼图(环形图)、K线图、地图、力导向布局图以及和弦图,同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。

  知识图谱的应用场景很多,除了问答、搜索和个性化推荐外,在不同行业不同领域也有广泛应用,以下列举几个目前比较常见的应用场景。

  银行信用卡的申请欺诈包括个人欺诈、团伙欺诈、中介包装、伪冒资料等,是指申请者使用本人身份或他人身份或编造、伪造虚假身份进行申请信用卡、申请贷款、透支欺诈等欺诈行为。

  欺诈者一般会共用合法联系人的一部分信息,如电话号码、联系地址、联系人手机号等,并通过它们的不同组合创建多个合成身份。比如:3个人仅通过共用电话和地址两个信息,可以合成9个假名身份,每个合成身份假设有5个账户,总共约45个账户。假设每个账户的信用等级为20000元,那么银行的损失可能高达900000元。

  一开始,欺诈环中的账户使用正常,欺诈者会进行正常的购买、支付和还款行为,这种行为称为“养卡”。“养卡”了一段时间后,信用额度会有所增加,随着时间推移会增长到一个让欺诈者相对“满意”的额度。

  使用传统的关系数据库,来揭露欺诈环需要技术人员执行一系列的复杂连接和自连接,而且查询构建起来非常复杂,查询效率低、速度慢且成本高。

  知识图谱产品利用图数据库的天然优势,直接将银行欺诈环节可能涉及的所有有用的数据字段:如申请号、账户、身份证、手机、地址、家庭电话、联系人、设备指纹等设计成图谱的节点,定义好图谱所需的所有节点和节点属性后,定义两两节点间的关系。

  如:申请号节点与设备指纹节点相连构成“申请设备”关系,人节点与地址节点相连构成“申请人地址”关系。

  根据业务上设计好的图谱进行建图,建图后,用户可以直接在关联图谱平台上,输入某个节点值查询节点的关联信息,如:输入某个黑手机号,看其关联5层范围内的涉及到的申请人信息,看该节点是否与其他节点关联成欺诈环,看节点与历史的黑节点间是否有过关联等等。

  用户可借助知识图谱产品,在贷前防御风险,贷中进行关联分析找出可疑点,控制风险,贷后进行风险把关,让损失降到最低。

  目前金融证券领域,应用主要侧重于企业知识图谱。企业数据包括:企业基础数据、投资关系、任职关系、企业专利数据、企业招投标数据、企业招聘数据、企业诉讼数据、企业失信数据、企业新闻数据等。

  利用知识图谱融合以上企业数据,可以构建企业知识图谱,并在企业知识图谱之上利用图谱的特性,针对金融业务场景有一系列的图谱应用,举例如下:

  基于企业的基础信息、投资关系、诉讼、失信等多维度关联数据,利用图计算等方法构建科学、严谨的企业风险评估体系,有效规避潜在的经营风险与资金风险。

  基于投资、任职、专利、招投标、涉诉关系以目标企业为核心向外层层扩散,形成一个网络关系图,直观立体展现企业关联。

  基于股权投资关系寻找持股比例最大的股东,最终追溯至某自然人或国有资产管理部门。

  在基于股权、任职、专利、招投标、涉诉等关系形成的网络关系中,查询企业之间的最短关系路径,衡量企业之间的联系密切度。

  金融交易知识图谱在企业知识图谱之上,增加交易客户数据、客户之间的关系数据以及交易行为数据等,利用图挖掘技术,包括很多业务相关的规则,来分析实体与实体之间的关联关系,最终形成金融领域的交易知识图谱。

  在银行交易反欺诈方面,可以从从身份证,手机号、设备指纹、IP等多重维度对持卡人的历史交易信息进行自动化关联分析,关联分析出可疑人员和可疑交易。

  对于反洗钱或电信诈骗场景,知识图谱可精准追踪卡卡间的交易路径,从源头的账户/卡号/商户等关联至最后收款方,识别洗钱/套现路径和可疑人员,并通过可疑人员的交易轨迹,层层关联,分析得到更多可疑人员、账户、商户或卡号等实体。

  对于互联网信贷、消费贷、小额现金贷等场景,知识图谱可从身份证、手机号、紧急联系人手机号、设备指纹、家庭地址、办公地址、IP等多重维度对申请人的申请信息,进行自动化关联分析,通过关系关系并结合规则,识别图中异常信息,有效判别申请人信息线 内控知识图谱

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