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KGB知识图谱通过智能搜索提升金融行业分析能力
知识图谱作为知识的一种形式，已经在语义搜索、智能问答、数据分析、自然语言理解、视觉理解、物联网设备互联等多个方面发挥出越来越大的价值。尤其在金融领域，KGB知识图谱能够实现数据可视化，智能搜索，为金融行业评估风险提供底层性支撑作用。
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KGB知识图谱帮助金融机构进行风险预判
由于金融行业自身存在的高风险性，使得金融行业的发展也存在着各种潜在威胁，一些小的风险累计也会在不定期产生巨大的危机，因此对金融行业的风险及时发现和采取有效的预防措施就显得极为重要。
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知识图谱能够为金融行业实现精准营销
随着人工智能的发展和应用，知识图谱越来越成为关键技术之一，已被广泛应用于智能搜索、智能问答、内容分发等领域。
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KGB知识图谱通过知识校验完成企业的风险审核
企业风险主要依托于企业自身相关数据及其关联数据，这些数据具有一定的特殊性和专业性，只有依靠专业的理论和实践知识才能处理这些数据，从而发现企业可能存在的风险。这需要掌握企业数据、行业数据等信息，对于企业管理人员来说较为困难，也提高了企业自身的成本，对于一些创业公司或者中小企业来说是较为困难。高效实现企业风险的预警分析对于企业自身运营起到了保护作用。
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合同智能审查技术促进智能金融发展
随着人工智能、区块链、云计算、大数据的技术提升，金融行业也开始了行业整体的技术提升，即智能金融。智能金融一词的提出是新兴技术进阶到行业应用的产物。
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NLPIR九眼文档智能审核比对系统有效解决文档人工审核问题
使用九眼文档智能核查，对企业意味着什么？ 提升审核效率 AI辅助下，2分钟可完成人工需要花4小时才能审完的合同，大大提升了合同审核的效率，降低人工投入成本！ 降低法律风险 AI解决占合同审核时间70%的重复性、基础性问题，解放出法务人员应对专业问题与隐藏风险，严防合同法律风险。 赋能企业数据 AI实现“专家”经验的快速学习、累积、复用，避免新手从零开始；赋能企业非结构化数据挖掘与智能化应用能力。
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合同智能比对让你更可靠
传统的人工审核合同的方式是人工审核策略，大部分精力实际并没有耗费在专业问题上，很多都在低水平的低级错误上，耗费大量人力的同时，效果依然拆强人意。大数据、人工智能的出现，为合同的审查和撰写提供了一定的帮助。九眼智能合同审核平台，针对各类合同文本进行格式、语法及专业内容的自动智能审核，信息抽取、范文比对，图文比对，快速定位合同风险点，提升法务人员合同审核效率与准确度。其中九眼合同智能比对技术一分钟解决
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NLPIR利用知识图谱技术提高智能问答准确率
语义搜索、智能问答是NLP的关键技术，目的是让用户以自然语言形式提出问题，深入进行语义分析，以更好理解用户意图，快速准确获取知识库中的信息。在用户界面上，既可以表现为搜索引擎的形式（语义检索）、也可以为问答机器人的形式（智能问答）。
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KGB知识图谱在智能问答方向发挥技术特色
语义解析（Semantic Parsing）：该方法是一种偏linguistic的方法，主体思想是将自然语言转化为一系列形式化的逻辑形式（logic form）,通过对逻辑形式进行自底向上的解析，得到一种可以表达整个问题语义的逻辑形式，通过相应的查询语句（类似lambda-Caculus）在知识库中进行查询，从而得出答案。
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NLPIR系统构建知识图谱助力智能客服应用
目前，市场上的智能客服机器人已经是一款成熟的SASS产品，90%以上的企业都可以直接接入，数据保存在云端或者机器人公司的数据库，部署非常方便。同时，对于一些大型集团公司或者金融类企业，对数据保密性要求比较高的，也可以实施落地化部署，所有数据均存放在企业本地服务器上。
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NLPIR搭建行业知识图谱实现智能客服应用
近几年，随着人工智能技术的深入发展及在各行各业加快落地化部署，客服行业已逐渐成为了人工智能技术众多落地应用中的重点应用场景。不少企业已经采用了智能客服机器人来替代大部分人工客服，并组建了智能化客服系统，由原来的大量人工客服模式转变为智能客服机器人+少量人工客服模式。
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NLPIR系统实现知识图谱技术的企业服务场景应用
知识图谱在行业应用方面实现的突破具体表现在知识表示、知识获取和知识应用三个层面。在知识表示层面，行业应用领域知识图谱的广度、深度和粒度都和传统知识图谱有差别。知识图谱在下面一些典型的企业服务场景可以产生超出预期的效果：
