银行企业级知识工程前景广阔

（来源：中国银行保险报网）

转自：中国银行保险报网

□张然

在数字化转型浪潮席卷金融行业的当下，知识工程作为人工智能和大数据技术的重要分支，正成为银行提升核心竞争力的工具。

知识工程起源于人工智能领域，是指通过系统化的方法从专家、数据和文档中提取知识，并将其转化为可计算的形式，用于支持决策和问题解决。企业级知识工程则强调在大型组织中的规模化应用，涉及知识的采集、存储、管理、共享和更新，形成一个统一的知识生态系统。这种生态系统不仅包括静态知识库，还涉及动态知识流转，确保知识在组织内部高效流通。

在银行语境下，企业级知识工程的核心组件包括：知识表示（如本体论和知识图谱）、知识获取（如自然语言处理和机器学习）、知识推理（如规则引擎和图计算）以及知识应用（如智能推荐和风险评估）。知识图谱作为知识工程的关键技术，以实体—关系—属性的形式组织信息，能够处理复杂的关系网络。例如，在金融领域，知识图谱可以连接客户信息、企业股权和市场事件，形成多维视图，从而揭示隐藏的关联和模式。

知识工程的优势在于其可解释性和可复用性。与传统数据管理系统不同，它强调语义理解和逻辑推理，能够模拟人类专家的决策过程。在银行业中，这意味着从海量交易数据中提炼出可行的洞见，帮助决策者快速响应市场变化。知识工程在金融服务中的应用正逐步解决信息不对称问题，推动普惠金融发展。通过知识共享，银行可以降低重复劳动，提高整体运营效能。

此外，知识工程的演进还涉及多模态数据的整合，如文本、图像和语音的融合，这在银行场景中可以应用于客户交互和文档分析。总体而言，企业级知识工程为银行提供了从数据到智慧的跃升路径。它不仅提升了内部效率，还能优化客户体验。知识工程将与支付、风险管理等领域深度融合，推动金融科技生态的演进。这为银行的数字化转型奠定了坚实基础，并为未来创新预留了广阔空间。

尽管前景广阔，银行企业级知识工程仍面临诸多挑战。如数据孤岛问题、隐私与安全风险突出、技术整合挑战、人才短缺、成本与投资回报评估困难等。这些挑战相互交织，要求银行制定全面战略，如分阶段实施和风险评估，逐步克服障碍，实现知识工程的可持续应用。只有通过协作和创新，银行才能将这些挑战转化为发展机遇。

挑战中蕴含机会，总体前景乐观，银行需要投资人才和技术，实现从知识管理到创新驱动的转型。人工智能整合的系统将加速演进，开启智能金融时代。未来，知识工程将助力银行解锁巨大潜力，成为行业变革的引擎。

（作者系中信银行信息技术管理部创新科学家）