AI技术如何赋能金融创新？交通银行自主研发的基于复杂知识图谱的智慧化风险监测系统，成为该领域的最新实践。

　　交通银行相关负责人向记者介绍，随着中国经济高速发展，企业与企业之间的关联关系日趋复杂，银行传统的风险监测和预警模型也越来越难以适应这种挑战，银行风控急需向智能化、数字化转型升级。

　　为此，交通银行引入知识图谱、机器学习等技术手段，并将两者有机的结合起来，建立了智能化的风险监测体系，从而实现了早识别、早预警、早发现、早处置。

　　据介绍，系统自2018年12月上线以来，构建了对公、零售、风险、人资等领域图谱，形成了十亿级实体、三十亿级关系的企业级金融知识图谱，并运用于风险监测、零售反欺诈、营销拓客等32个业务场景，建立五大基于知识图谱的机器学习模型，实现金融数据原料到智慧数据的转化。

　　具体而言，该系统的价值首先体现在防范金融风险上。通过深度挖掘关联关系，预警各类关联风险，预警准确率达86.49%；有效识别和防范担保链圈造成的区域性风险，将几十亿元潜在风险余额纳入名单制管理；有效提高客户洞察能力。系统中电信反欺诈模型，过去一年准确率达75.76%。

　　此外，系统还大幅提升了客户经理贷前调查效率。信贷管理人员只要从系统中下载风险视图报表，即可全面查看企业风险；减少了四分之三的总分行风险排查工作量，提升风险排查效率数十倍。

　　该负责人表示，这一系统不但提升了银行风险管理能力，对于普惠金融发展也有重大价值。传统中小企业，往往在大型银行监测范围之外，通过金融图谱实时查询分析，实现中小企业“信贷、融资、定价和上市”全流程精准识别，帮助真正有需要的中小企业主更快通过申请，解决中小企业融资难、融资贵问题。

　　近年来，交通银行加快建设“数字化新交行”，持续加大资源投入和人才培养，最近两年的交行金融科技资金投入年均增速18%，取得了一系列自主技术成果。