明珠简介明珠( 三 )

文章插图
拓展业务场景
创新阶段：这个阶段以稳中求进，开拓创新为目标。首先，在现有平台的基础上，不断完善平台的智能化能力，提升系统的稳定性、查询性能、数据时效性、成本管理等价值服务；其次，在基于逐渐完善的数据中台上，根据市场变化不断探索创新，建设更加完整的数字化运营生态平台。
通过搭建Kyligence 统一多维智能分析平台，A银行实现了数据资产盘活和数据价值整合，降低了银行业务人员使用数据的门槛，实现部门之间数据分享与高效互联，同时为银行提供高性能敏捷的数据分析，极大提高了员工作业效率。
据A银行相关负责人表示，经过这几年Kyligence平台搭建与运营，截至 2021年底，统一多维智能分析平台已为全行 40% 的业务人员提供低门槛的数据分析服务。降低了重复事务，释放生产力，全行机房维护单同比下降 45%；将 IT 人员从繁琐的重复性事务中释放出来，同时数据提取的效率从原先5天缩短至1小时，效率提升了百倍；同时提高人效，缩减开发资源：提升报表开发效率，报表开发周期从原先的5天缩短到1天，研发报表开发投入资源下降幅度超15% 。最后，缩短了数据分析周期，将数据分析的平均周期从 5 个工作日下降至小时级，数据分析的效率从原先的24小时级缩短到10秒内，查询性能提升了近万倍，极大提升业务用户的体验。
场景三：TigerGraph图计算技术与机器学习结合解决电信行业通信欺诈类难题
TigerGraph是一家企业级可扩展图数据库厂商，旗下TigerGraph是一个基于关联数据（图模型）的高级分析和机器学习平台。基于分布式原生图数据库，TigerGraph可以支持高级分析和机器学习应用，如欺诈检测、反洗钱、实体解析、推荐引擎、知识图谱、网络安全、供应链、物联网和网络分析等。公司的使命是通过图和人工智能为企业基于大数据提供创新的分析能力，帮助客户连接数据孤岛，进行更大规模、更深入的运营分析，从云端和本地的数据中发现新的业务洞察。
移动互联网时代，电信欺诈无处不在，不仅给广大用户带来了财产损失，也让电信公司面临品牌受损、客户流失等风险，另外近几年伴随信息技术的快速发展，电信欺诈手段也随之升级并呈现多样性，让用户防不胜防。而传统的反欺诈解决方案并不能完全应对，尤其对于利用GOIP设备进行多个手机号通话，群发消息、远程控制，从而达到隐藏身份、逃避打击的情况，目前国内案件侦破困难，周期较长。
此外“一人多号”和“实名不实人”情况也在生活中非常普遍，对于国内安防和管理产生巨大挑战。中国移动作为全球网络规模最大、客户数量最多的电信巨头，也深受电信诈骗之害，在与TigerGraph合作的过程中，基于上述电信行业的痛点与难题，TigerGraph通过搭建通信实时反诈系统和运用图分析计算技术分别针对四个场景制定相应的解决方案。具体部署实施如下：
在线通信实时反欺诈：在这个场景中，TigerGraph 为中国移动搭建在线通信实时反欺诈系统，包括黑号识别、模型打分、基于图的特征提取等多个模块。同时TigerGraph图特性可以和机器学习结合，可以做到实时 (毫秒级别) 返回特征收集与模型打分结果，支持图遍历和聚合信息，实现一次遍历收集多种复杂图相关特征，并且可在已有图的基础上增加新的节点和边，使数据结构跟得上业务变化，有效地提高欺诈侦测准确性。

文章插图
从性能和结果来看，TigerGraph使得在关系型数据库中无法处理的场景得以实现，比如可以：全量处理全省每天所有通话数据，在TigerGraph中生成通话网络图，规模为顶点10亿，边150亿；每日3亿次更新，峰值时每秒1万条边更新，查询平均响应时间0.5s；基于TigerGraph对关系特征的优异计算能力，系统实现了实时（毫秒级）返回118个基于图的特征收集和模型打分结果；2分钟识别恶意号码并推送到消费者，白号准确率99.99%+，黑号准确率80%+ 。
个性化视频推荐：个性化推荐能力当下已成为数字时代的营销利器，并深入各个行业应用，企业对实时推荐需求也日益增加，中国移动为达到给客户提供实时精准的内容推荐目的，通过TigerGraph搭建知识图谱引入图分析技术深入挖掘用户行为偏好及资讯信息，基于Kakfa Loader获取到用户的实时阅览内容，通过多跳数据分析改进用户细分和推荐引擎，改善了推荐影片的质量。

明珠简介 明珠( 三 )

秒懂生活扩展阅读

明珠简介明珠( 三 )