背景與挑戰(zhàn)：

作為規(guī)模最大的商業(yè)銀行之一，根據(jù)銀監(jiān)會(huì)的《商業(yè)銀行集團(tuán)客戶授信業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理指引》和行內(nèi)相關(guān)業(yè)務(wù)要求，對(duì)單一集團(tuán)客戶和單一客戶授信額度有相應(yīng)規(guī)范，為優(yōu)化對(duì)公客戶運(yùn)營(yíng)管理的授信營(yíng)銷和風(fēng)控管理，對(duì)集團(tuán)客戶進(jìn)行集團(tuán)成員的識(shí)別提出了更高要求。 

業(yè)務(wù)目標(biāo)：

針對(duì)已構(gòu)建的集團(tuán)客戶識(shí)別功能進(jìn)一步完善，力求使集團(tuán)客戶識(shí)別功能更加完整、準(zhǔn)確、體系化。在行內(nèi)已經(jīng)標(biāo)注的顯性集團(tuán)和隱性集團(tuán)結(jié)果的基礎(chǔ)上，對(duì)已發(fā)現(xiàn)的集團(tuán)進(jìn)行更深入的挖掘，補(bǔ)充識(shí)別集團(tuán)企業(yè)中非授信成員的部分以及授信成員中按照集團(tuán)客戶定義未被發(fā)現(xiàn)的部分，優(yōu)化授信業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)管理。 

難點(diǎn)與關(guān)鍵成功因素：

如何有效利用各類更豐富的數(shù)據(jù)和信息，包括集團(tuán)數(shù)據(jù)（顯性集團(tuán)、集團(tuán)成員等）、實(shí)體間關(guān)系數(shù)據(jù)圖譜（實(shí)際控制人、股東、法人、高管、分支機(jī)構(gòu)、子公司、共同擔(dān)保/借款、企業(yè)上下游等）、交易往來(lái)數(shù)據(jù)等，通過(guò)構(gòu)建知識(shí)圖譜中各種關(guān)系進(jìn)行股權(quán)穿透、采用圖計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等結(jié)合的智能探索方式，全面反映企業(yè)間關(guān)系，輔助業(yè)務(wù)決策。 

業(yè)務(wù)成果：

對(duì)某集團(tuán)客戶的成員關(guān)系表/隱性集團(tuán)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了對(duì)成員企業(yè)發(fā)現(xiàn)數(shù)量21.2%的提升效果，總體應(yīng)用模型探索應(yīng)用，將帶來(lái)對(duì)公營(yíng)銷和風(fēng)控業(yè)務(wù)領(lǐng)域的顯著提升。 

展望未來(lái)：

基于人工智能技術(shù)應(yīng)用出色的業(yè)務(wù)效果，該行也將繼續(xù)與第四范式一起，探索AI技術(shù)在對(duì)公業(yè)務(wù)、公私結(jié)合業(yè)務(wù)領(lǐng)域更深入的發(fā)展應(yīng)用，包括使用行內(nèi)數(shù)據(jù)豐富圖譜數(shù)據(jù)、企業(yè)供應(yīng)鏈挖掘、擔(dān)保鏈挖掘等更多樣的業(yè)務(wù)目標(biāo)等，建立智能企業(yè)客戶管理體系，為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的同時(shí)降低運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。