一、知识图谱发展现状

近年间，知识图谱已经从一个前沿的学术概念发展成为现代信息技术不可或缺的一部分。作为一种强大的知识表示和推理工具，知识图谱能够通过结构化和语义化的信息组织方式，整合海量的多源数据，挖掘数据背后的实体关系，从而构建起一个全面、系统的知识网络，将数据中的实体和关系以图结构的形式表现出来，通过融合机器学习、自然语言处理、深度神经网络等技术，更高效地执行信息检索、知识推理等操作，被广泛应用于搜索引擎优化、智能推荐系统、虚拟智能助手等应用场景中，且伴随着大数据和人工智能技术的快速发展不断进化，展现出广阔的应用与推广前景。

二、知识图谱深度赋能商业银行线上平台营销

数字化时代消费者需求日益多样化和个性化，依托线上平台开展业务营销已成为商业银行拓展市场、增强竞争力的重要手段，如何强化客群精细化管理，精准理解客户意图、提供符合其需求的产品与服务，成为线上平台营销领域面临的关键问题。知识图谱技术可为线上平台营销提供更深入的洞察和更精准的决策支持，助力平台实现用户满意度和营销效益的双重提升。

（一）潜在客户挖掘场景

商业银行可通过整合现有和外部数据资源，构建客户社交网络知识图谱，结合聚类算法快速而准确地定位潜在客户。

针对个人客户，营销人员可以对客户的投资偏好、交易数据等海量信息深度剖析，构建基于现有银行客户的信息网络知识图谱。应用聚类算法进行细分，识别具有相似投资行为、投资偏好的客户群体，挖掘人工难以发现的潜在客户。最后，根据这些客户的特征，如风险偏好、投资周期等，设计定制化的金融产品和服务，制定精准营销策略。

针对对公客户，充分整合银行内外数据资源，高效挖掘客户基本信息、交易记录、财务数据、行业动态、企业工商信息、客户经营地址、主要业务发生区域等多重信息，形成对公客户知识图谱，进而分析目标客户的投资关系、管理情况、上下游客户信息等关联关系，并基于图谱中的行业信息和企业特征，进行相似度计算与聚类分析，根据企业间在业务模式、风险特征等方面的相似性，利用已有行业经验与服务方案为其提供合适的金融服务。

（二）智能产品推荐场景

针对线上平台理财、贷款、储蓄等产品的营销场景，可利用知识图谱独特的多维数据整合能力和丰富的语义关联特性，构建相关知识图谱并结合协同过滤算法进行金融产品与客户需求的匹配，提供具有高精确性、多样性的产品推荐，增强客户体验和信任感。

一是知识图谱构建，收集各渠道产品、用户等数据实体、关系、属性信息，经过数据清洗与整合，构建覆盖理财、贷款、储蓄等多元化产品属性以及用户相关行为数据等信息的知识图谱，采用结构化表达形式，清晰描绘出各类产品的风险等级、预期收益，用户的个体偏好、行为特征等核心属性，以及“投资范围相似”“资金关联”等关系链路，形成全面而精细的用户-产品知识图谱。

二是将协同过滤算法作为连接金融产品与客户需求的关键桥梁，促进产品与客户需求的匹配。将用户和产品映射到知识图谱中的实体，根据图谱中的实体关系、实体属性等知识，计算用户之间与产品之间的相似性，并根据相似性计算结果，得到个性化的推荐方案。

（三）智能问答客服场景

运用知识图谱结合自然语言处理技术，对于持续优化智能问答客服质量与效率，应对客户多样化的咨询有着巨大潜力。

一是知识图谱构建，对客户基本信息、账户交易、产品持有、客服记录等数据进行全面挖掘，同时引入外部信用数据、行业发展数据、宏观经济数据等，构建丰富全面的数据基础。接着进行数据清洗与预处理，利用自然语言处理技术和规则引擎，从业务数据和文本记录（如客服记录）中抽取实体和关系，构建出一个能够精准反映银行各类业务相关信息和客户关系的知识图谱。

二是智能回复，首先运用自然语言处理的文本预处理技术，初步解析客户问题，再依托知识图谱的知识体系，借助意图识别与实体识别，精准匹配问题关键信息与图谱中的实体、关系，锁定相关知识领域。依据图谱语义关联结合自然语言生成技术，生成精准回答。例如，针对“我想申请一张信用卡，会有哪些专属权益？”，提取其中“信用卡”“权益”关键实体，转换为知识图谱查询语句，精准检索信息，将查询结果以结构化文本、图文结合或引导式对话优化展示，提升客户体验，助力银行业线上营销。

在数字经济迅猛发展的今天，从金融业的成功实践，到在银行业线上平台运营业务场景的逐步渗透，知识图谱的应用有望带来创新性发展机遇，开辟出一条高效、智能、自动化业务管理的新发展道路，实现数据的深度关联与智能应用，引领业务流程实现智能化变革，在数字化进程中持续绽放光彩。

（文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）

责任编辑：王煊