重磅重磅 重磅：车300发布国内首个汽车垂直领域知识图谱

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2019年10月15日，南京三百云信息技术有限公司（简称车300）正式对外发布，历时1年半，成功构建了国内首个垂直于中国汽车领域知识图谱-车300金融反欺诈图谱(简称Gamma图谱)！

Gamma图谱的推出，标志着知识图谱的应用在学术层面和应用层面有了新的突破，代表了汽车金融智能化的基础设施搭建已日趋完善。随着人工智能算法以及知识图谱构建领域取得的不断突破，车300正在帮助汽车行业实现从自动化运维走向智能化运维，让低成本、低风险的规模化运营成为现实。

图1：Gamma图谱模型

车300 数据产品开发与AI建模团队由来自清华大学、澳洲国立大学、加州大学、滑铁卢大学等名校的博士硕士组成。从汽车领域垂直入手，专注于金融反欺诈和智能问答等领域，通过发掘大数据的价值，将信息整合成专业知识图谱，推动汽车金融智能CRM、智能风控管理、反欺诈等业务的发展，为智能金融奠定基础。

知识图谱由Google在2012年5月提出，旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系，并作为构建下一代智能化搜索引擎的核心基础。车300构建的垂直于汽车行业的知识图谱-Gamma图谱，包含了1.9亿节点和3.4亿节点间关系，节点涵盖汽车行业中车辆、车贷申请人等，关系覆盖放款事件、借款人与常用联系人关联行为、车辆历史轨迹等。

借助Gamma图谱，通过知识推理能够识别申请资料造假和建立潜在关联，帮助全面且精准地衡量个人借贷风险；通过社群发现算法能够挖掘出潜在欺诈团伙，过滤高危社群，降低车贷中团伙欺诈带来的巨大资金资产损失；通过时间序列分析能够快速发现异常行为和异常点，帮助在资产监控中及时预测借款人的高危行为。

面对超万亿的市场大“蛋糕”，传统主机厂财务公司、汽车融资租赁公司以及互联网公司纷纷加大行业布局。利益之下风险暗涌——复杂的竞争格局、纷繁的模式创新、庞大的产业链，以及二押、欺诈等“劣币”行为的存在，让一切看起来并不那么美。如何在客户群里有效识别欺诈客户，已成为了风控的核心。特别是当前追求极致的客户体验，快速的客户审批，对于基于大数据的智能风控提出了更高的要求。通过图像识别、活体检验、视频面签等AI技术的应用，交易的真实性得到了极大提升，但在遇到包装类客户的时候，就捉襟见肘，这时候需要Gamma图谱来识别。

车300金融反欺诈图谱借助自然语言处理、知识推理、时间序列分析以及社群发现算法等技术，全面整合了车贷行业涉及到的实体及关系要素，构建精准的用户画像，从多个实际业务角度识别欺诈风险，并实时准确地反馈贷后监控信息。

Gamma图谱具有以下优势

优势一：坚实的行业数据基础

借助车300全面覆盖的行业数据，能够从多角度验证并识别车贷行为中的虚假信息和高危行为，实现贷前、贷中、贷后的全生命周期风险控制。

优势二：高效的大数据计算平台

依托完备的大数据平台架构，采用ElasticSearch存储与检索服务器，能够以传统数据库的倍速查得数据，大大提升计算效率。引入文本挖掘技术以及机器学习方法，能提供团伙欺诈识别、贷后高危行为预测等服务。

优势三：可视化的交互平台

实时的可视化交互平台，能够直观展示目标节点各级关系网情况，结合行业独有数据，赋予定制化的人物标签，帮助线下业务机构快速掌握基本情况并作出决策。

图2：车300伽马风控系统风险前置提醒

在具体产品应用层面，车300伽马风控系统依托人工智能、大数据、云计算三大核心技术体系，基于MC文本挖掘和知识图谱前沿技术构建底层数据，采用LR、XGBOOST、GRU、图神经网络、深度学习等前沿主流算法搭建多个嵌套子模型。为汽车金融中的车贷反欺诈、车险反欺诈，以及车辆租赁的承租人反欺诈提供标准化的数据服务和风控服务。车300伽马风控系统综合贷前反欺诈KS值可达到0.5,贷中一个月内监控不良风险预测准确率达89%,贷中全周期不良风险预测准确率达29%,逾期风险预测准确率达71%。

随着Gamma图谱汇集的有效欺诈案例样本的累计，通过数据挖掘、机器学习算法，找到数据蕴含的规律特征，车300伽马风控系统的反欺诈的能力将不断提升。未来，车300将通过持续探索，充分融合机器学习、深度学习等技术手段，让知识图谱在汽车领域发挥作用，助推企业智能化转型。构筑世界一流的汽车交易和汽车金融服务的数据中台、大数据平台和云计算中心！

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