目前银行业很早已经认识到大数据的重要性，利用开源的技术组件来建立大数据平台整合行里的数据资源，从而进一步挖掘数据的内涵价值，支持银行业务。目前本人身处商业银行，所以我只能谈谈商业银行大数据平台推进和落地的大致情况。大数据平台在大中型商业银行已经落地开花，相应的...

在智能客服场景，大语言模型与知识图谱融合应用智能检索能力，通过对用户输入的查询进行分析和匹配，从海量的数据中快速返回相关信息，

银行交易反欺诈 的实现方法 无非几种。要么基于专家规则或者评分表实现，要么基于实时模型来实现，也可以基于两者的结合来做。 但是无论如何，要实现银行交易实时反欺诈，业务经验是一定要具备的，因为涉及到正式投产后的业务运营。实时交易反欺诈的实现需要几个条件：1、实时交...

关于要用到哪些数据，这些完全是业务需求所决定的。至于技术上，我觉得如果要做实体与账户实体的关系，这最好用到知识图谱，如果不做知识图谱，纯做实体画像，就要把账号信息挂靠在实体属性中，这样的做法不太灵活，具体实现还是要看您的业务需求而定。如果用到知识图谱，我觉得最好使用图...

明略有个知识图谱的产品

从自身项目实施来看，有三个地方：1.建模时多系统数据的融合，比如客户的信息存在多个系统中，核心、信贷、理财等，因为系统建设时间不一、多次升级等问题，导致数据不一致，数据质量较差，这样就需要花费很大精力去处理数据质量问题，还可能导致程序返工。2.模型开发过中，选择那些业务场景...

1.当然是可视化展示，知识图谱的魅力之一就是让人直观的看到多实体之间的关系，能用图标示的就不要哔哔2.多种服务提供方式，有些服务使用方，不需要图，那么可能通过api或者批量文件的方式比较合适。所以从系统建设角度来看，最好能提供多样的服务对接方式，满足前端服务使用方的不同...

1、精准营销需要在构建用户画像和商品的画像的基础上，实现智能的推荐，推荐又分为基于用户画像（购买行为类似的用户商品推荐）和商品画像（购买商品相似度推荐）相结合实现精准的营销；2、要建立用户画像，首先需要梳理画像的特征值（也就是多维度的数据信息），基础上给用户进行打标签（和实际...

我理解主要是通过api接口，在接入的同时系统自动调出客户当前的资产负债状况，最近的交易明细，购买产品的状况。在提问的时候，通过nlp系统解析问题中的关键字，识别询问的实体、关系等，找到关联的问题，引导客户按照提问已有的问题。使用知识图谱的好处在于，可以快速的查询出客户周边...

1.知识图谱是一种工具，是一种与关系型数据库相对的数据组织方式，有其擅长的领域，但不能手里拿着锤子，看哪里都是钉子。知识图谱也有不擅长的领域。2.除大数据外，基于传统的关系型数据库开发一些机器学习或深度学习模型也可以做到风控。...