在愛(ài)分析舉辦的金融科技專(zhuān)題活動(dòng)中，融慧金科張凱分享了知識(shí)圖譜與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）模型在金融科技領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。他指出，隨著金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，傳統(tǒng)風(fēng)控模型在處理復(fù)雜關(guān)系數(shù)據(jù)時(shí)面臨挑戰(zhàn)，而知識(shí)圖譜與GNN技術(shù)的結(jié)合為金融風(fēng)險(xiǎn)管理、反欺詐和智能投顧等場(chǎng)景提供了更高效的解決方案。

知識(shí)圖譜作為一種結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，能夠?qū)⒔鹑趯?shí)體（如用戶(hù)、賬戶(hù)、交易）及其關(guān)系進(jìn)行可視化建模，幫助機(jī)構(gòu)識(shí)別潛在的關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)和異常模式。例如，在反洗錢(qián)（AML）場(chǎng)景中，知識(shí)圖譜可以快速挖掘隱藏的資金流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，輔助監(jiān)管合規(guī)。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則進(jìn)一步增強(qiáng)了知識(shí)圖譜的動(dòng)態(tài)分析能力。通過(guò)節(jié)點(diǎn)嵌入和關(guān)系傳播機(jī)制，GNN模型能夠從圖結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)復(fù)雜特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)金融行為的高精度預(yù)測(cè)。張凱舉例說(shuō)明，在信貸風(fēng)控中，GNN可通過(guò)分析用戶(hù)社交網(wǎng)絡(luò)、交易鏈等圖數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，降低不良貸款率。

張凱強(qiáng)調(diào)，融慧金科已將這些技術(shù)整合至其網(wǎng)絡(luò)技術(shù)服務(wù)中，為銀行、保險(xiǎn)等機(jī)構(gòu)提供端到端的智能風(fēng)控平臺(tái)。隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的融合，知識(shí)圖譜與GNN將在金融科技生態(tài)中發(fā)揮更核心的作用，推動(dòng)行業(yè)向智能化、透明化發(fā)展。