Fu-Chang Sun
金融知識圖譜分析 (Slide)
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「金融科技導論」- 專題介紹
介紹大綱
專案簡介
相關應用
方法及特性
實務案例分享
資料集
參考資料
總結
專案簡介
課程:「金融科技導論」
主題:金融知識圖譜分析
目標:使用公開資料,建置金融知識圖譜,透過「知識圖譜」技術,幫助金融從業人員進行業務場景的分析與決策
問題描述:
輸入公司行號/公司負責人名稱,建構對應的網絡關係圖
根據此網絡關係,分析相關的單位或個人是否有可疑的金融異常行為
建置模型,產生風險指標
相關應用
背景說明
為了建構完整的金融知識圖譜,目前常見的資料源包括這四大類:結構化資料源(如銀行、政府機構、股票)、非結構化資料源(如網路媒體、信用報告、融資規劃報告)、內部資料源(客戶基本資料、信貸資料、交易紀錄、訂單採購資料)以及外部資料源(如新聞、雜誌、論壇)。從這些資料源中獲得實體、關係以及實體屬性,使用統整後的資訊作後續應用。(附註:此專案只考慮使用公開資料)
金融相關應用
智能搜索
風險評估
防詐欺/預警
精準行銷
相關技術
方法說明
知識圖譜(Knowledge Graph),本質上是語義網絡,是一種基於圖的數據結構,由節點(Node)和邊(Edge)組成。在知識圖譜里,每個節點表示現實世界中存在的「實體」,每條邊為實體與實體之間的「關係」。換句話說,知識圖譜就是把所有不同種類的信息(Heterogeneous Information)連接在一起而得到的一個關係網絡,提供了從「關係」的角度去分析問題的能力
舉例
特性
資訊抽取
知識表示
知識融合
知識推理
其他技術
網路爬蟲
自然語言理解(Natural Language Understanding, NLU)
前端介面開發
實務案例分享
國內首創舉辦國際級「監理科技黑客松競賽」(2021-03-18)
由金管會指導、台灣金融服務業聯合總會與臺灣集中保管結算所主辦的2020監理科技黑客松 (TRC, Taiwan RegTech Challenge)活動,經過長達一百多天的激烈競賽與密集輔導,3月17日於金融科技創新園區舉行頒獎典禮
網頁連結:
https://dsi.iii.org.tw/服創所所內活動/event-taiwan-regtech-challenge-2020/
得獎資訊
資料集
資料來源
Google(
https://www.google.com/
)
Wikipedia(
https://zh.wikipedia.org/wiki/
)
政府資料開放平臺(
https://data.gov.tw/
)
內政資料開放平臺(
https://data.moi.gov.tw/MoiOD/
)
台北市資料大平台(
https://data.taipei/
)
其他(e.g. 新聞,公司揭露資訊,
…
)
參考資料
資策會服創所(
https://dsi.iii.org.tw/
)
源銳資訊股份有限公司(Sourcezone,
https://sourcezones.net/
)
總結(Recap: 專案簡介)
課程:「金融科技導論」
主題:金融知識圖譜分析
目標:使用公開資料,建置金融知識圖譜,透過「知識圖譜」技術,幫助金融從業人員進行業務場景的分析與決策
問題描述:
輸入公司行號/公司負責人名稱,建構對應的網絡關係圖
根據此網絡關係,分析相關的單位或個人是否有可疑的金融異常行為
建置模型,產生風險指標
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