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近日，Forrester發布了《亞太地區金融服務自然語言處理應用案例》報告（Natural Language Processing Use Cases For Financial Services In Asia Pacific），明略科技與螞蟻集團、百度等廠商共同入選。

亞太地區金融服務公司已經意識到人工智能在提高內部流程效率方面的價值。其中，許多流程都基于來自于文檔、電子郵件、研究和法律報告、語音、視頻和社交媒體的非結構化數據運行。Forrester研究發現，金融服務公司使用NLP解決方案主要實現三方面的商業價值。

第一，更好地了解和服務客戶。客戶在數字渠道中使用金融服務產品和服務會產生非結構化數據，例如評論，請求和使用行為。NLP解決方案通過直接從客戶的言語或語氣中提取關鍵信息（如情緒，情感，努力和意圖），建立客戶資料，了解客戶意圖，從而更快速準確地將產品和服務與客戶相匹配。

第二，提高運營效率和賦能員工。機器通過理解自然語言以文本和語音進行響應，實現客戶交流。機器人程序基于NLP能力可以處理簡單任務，有經驗的員工則可專注于復雜任務或決策，進而降低客戶服務中心和信用卡催收中心的運營成本。對于以文檔為中心的團隊，通過定制的NLP解決方案對文檔進行預處理，提取關鍵信息，幫助專業人員更輕松地處理更多任務。

第三，獲得良好的風險管理投資回報。NLP可以通過將信息提取到知識圖譜來豐富洞察力，并通過認知搜索使信息更容易查找。使用知識圖譜來表示市場事件、交易、業務實體、內部員工、外部合作伙伴和組織的網絡，極大地有利于風險管理和欺詐檢測，使金融服務公司能夠更有效地預測、跟蹤、分析和可視化風險。

Forrester指出，金融服務公司的風險分析以復雜的信息網絡為基礎，包括人、組織和交易之間的關系，通過專業知識將外部市場信息與目標對象關聯起來。NLP解決方案通常使用知識圖譜表示和索引金融關系，依靠NLP技術從海量數據源中提取實體并推斷關系，通過知識圖譜實現可視化，理解可疑關系的邏輯，甚至在數據上建立預測模型。

例如，查找合規和非現場審計的隱藏關系。針對工作場所的異常行為、可疑交易和不合規貸款情況，合規和審計團隊基于規則的方法和人工分析線索無法發現海量數據集的每一種關系以及客戶、員工和組織之間的所有復雜關系。中國光大銀行采用了明略科技提供的金融智能驗證和審計平臺來創建資金流向的全貌，整合了30多個內部系統，將前三年的數據映射成18類實體和47類關系，使用NLP模塊識別不同文件之間的不一致，利用知識圖譜可視化實體之間的關系，檢測可疑線索。實現多個部門的協同，平均10分鐘內完成查詢分析。

明略科技深耕金融行業數據平臺及知識圖譜構建，熟知前沿算法和系統架構，具有豐富平臺開發實施經驗，有成熟的產品及應用模型部署經驗，針對風險洞察、智能查證預警、智能營銷與運營、反欺詐、反操縱、反洗錢等業務場景，發現隱藏在復雜網絡之下的風險關系網絡和資金異常流動情況，深度挖掘數據價值，建設業務應用，輔助決策。

目前，明略科技已為中國人民銀行、中國建設銀行、中國郵政儲蓄銀行、交通銀行、光大銀行、平安銀行、南京銀行、寧波銀行、中國人保財險、中國人壽、招商信諾、上海證券交易所、海通證券、興業證券等金融客戶成功落地了企業級大數據及人工智能技術解決方案，幫助金融機構在數字化轉型中，提升風險管理能力和效率。