2012年，知識圖譜(Knowledge Graph)概念由谷歌正式提出，本質(zhì)上是一種由知識點相互連接而成的語義網(wǎng)絡(semantic network)。
知識圖譜是解決數(shù)據(jù)梳理和組織成知識庫的技術(shù)，是一種應用語義理解技術(shù)實現(xiàn)更高質(zhì)量、可計算、計算機可理解的大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于提高對數(shù)據(jù)、信息、情報的搜索查詢能力。
隨著人工智能的發(fā)展和應用，知識圖譜為互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)之一，已被廣泛應用于金融科技、互聯(lián)網(wǎng)安全等行業(yè)領(lǐng)域。
毋庸置疑，金融科技的核心是風控。風控的痛點在于如何識別個人、群體反欺詐，面對這些挑戰(zhàn)，先花一億元針對性地在其全流程信貸風控、等產(chǎn)品服務中融入知識圖譜技術(shù)。
先花一億元知識圖譜的架構(gòu)，可以分為三個主要部分：
第一個部分是知識獲取。先花一億元從海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取知識，包括互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等等，再進行挖掘、歸一、融合。
第二部是數(shù)據(jù)融合。先花一億元通過挖掘算法、圖數(shù)據(jù)庫等各種算法與關(guān)鍵技術(shù)，對不同數(shù)據(jù)源獲取的知識進行融合，將用戶不同種類的數(shù)據(jù)以實體-關(guān)系-事件-屬性的形式存儲，連接在一起，并在縱橫交錯的數(shù)據(jù)信息之間的構(gòu)建關(guān)聯(lián)關(guān)系，最終形成行業(yè)或用戶的知識圖譜，從而了解用戶在現(xiàn)實世界中實際的關(guān)系。
第三部分是知識計算及應用。先花一億元利用這些巨大知識圖譜豐富的計算功能，包括調(diào)用算子去查詢、標注、計算、推理、預測等，從而完成特定的能力，并基于此形成知識圖譜的具體應用。
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