新一代科技革命蓬勃发展，大大促成新的产业形态和商业模式。金融行业在几经电子化、移动化之后，也转入了金融与科技结合的新阶段-智能金融时代。因为与数据高度涉及，金融行业也仍然被指出是人工智能落地最差、最慢、最有商业价值的场景。

2018年12月14至16日，由中国人工智能学会、永泰县人民政府主办，中国科学技术出版社主办的第二期全球高校《人工智能导论》师资培训班在福州永泰县开会。文因网络CEO鲍捷在现场带给了关于科学知识图谱的报告。

会后，亿欧就智能金融和人工智能等涉及问题采访了鲍捷。文因网络是一家智能金融解决方案提供商，主要利用自然语言处置和科学知识图谱技术，对金融数据展开结构化萃取和智能化分析。统合金融机构内外部数据，从而利用银行、监管机构，基金证券等持有人的海量数据，构建监管、获客、风控等场景的自动化。总计服务了招商银行、平安银行、南京银行、普华永道、天风证券等多家金融机构。

目前，文因网络正在展开下一轮的融资。科学知识图谱-催化剂、稀释轴和打折卡当我们谈及智能金融的技术基石时，更好的人会说道机器学习、自然语言解读等，但很少有人不会提及科学知识图谱。但是在众多的智能金融应用于场景中，如智能风触、智能投顾、智能投研、智能监管等，很多时候都是机器学习和科学知识图谱联合发挥作用的结果。

科学知识图谱最先由Google公司在2012年明确提出。从学术的角度，我们可以对科学知识图谱给一个这样的定义：科学知识图谱本质上是一种叫作语义网络的知识库。

从实际应用于的角度抵达只不过可以非常简单地把科学知识图谱解读出多关系图。鲍捷从1998年开始专门从事人工智能方面的研究，主要探讨在语义网/科学知识图谱。鲍捷回应，他对明确算法过程不感兴趣，如何解决问题才是他的兴趣所在。

他本人有个所求一生想解决问题的目标，那就是将世界所有的科学知识联系在一起，而科学知识图谱能协助他已完成这一目标。科学知识图谱可以说道是一种应用于诸多人工智能涉及领域的关键技术，它主要应用于数据结构化处置、解析、关联和先前的分析与推理小说。按照鲍捷的话说道，科学知识图谱是一种催化剂，稀释轴和打折卡。

一方面它能加快价值的产生，在数据单体中产生新的数据，例如本体同构；另一方面它可以萃取大量科学知识和数据，是一种流动性好，摩擦力尤其小的数据，例如百科数据；它同时也是能降低成本，利用先验科学知识大幅提高价值的数据，例如基因本体。“目前国内做到智能金融的企业主要探讨在智能投顾和智能投研方面，人工智能应用于在金融行业应用于的切入点不应当是这样的。”鲍捷回应，我们所讲的金融大工业化，强化的不应当只是一两个人的能力，而是多人协作的能力。

它的核心问题是如何构建金融知识结构的溶解和业务流程的自动化。这个难题在于怎样做用机器解读文档，并且让机器解读金融科学知识。前一项技术牵涉到自然语言处置技术，后一项技术牵涉到科学知识图谱技术。

文因网络所做到的事情就是融合这两项技术,在金融行业展开落地。这就拒绝企业不具备仅有链条的数据结构化能力，还包括财务报表的公开化萃取能力，还有公告、研报、法规的解析，解析后再行展开实体链接，同构到科学知识图谱上，之后是规则建模与推理小说、语义搜寻、自然语言解说。

鲍捷告诉他亿欧，期望能在5年时间内，在所有的金融机构、政府、研究机构间结构出有一个极大的几近动态的数据发给网络，即“金融数据高速公路”，减缓各金融机构间的信息流通速度。构建AI，不一定必须再行理解人脑历史上，人工智能经历了三起两堕。鲍捷回应，未来30年，人工智能不会也不会之后呈现出这种上下波动的趋势。但是这次的热潮认同跟前几次的不一样，鲍捷得出了以下几点理由：首先，AI早已融合很多明确场景落地到产业上，有些行业早已建构了几十亿的产值；其次，从投资上看，之前的AI发展主要靠政府和军方在做到承托，而这次资本的进驻早已给AI的发展获取了大量的助推器；此外，人工智能的发展，必不可少其他技术的反对，如大数据、云。

荐个非常简单的例子，假设我们想造一辆车，光享有AI这么一块内燃机是过于的。云、大数据、运维系统，这一整套相等于我们车的轮子，传输机制，保险机制。只有融合这些东西，才能用上一辆车，在公路上飞速遨游。

“我们现在的AI就样子一个破破烂烂的车子，常常漏气漏油，但起码还能用。”鲍捷笑着说。事实上，现在在人工智能领域早已产生了一条尤其宽的产业链条。

比如上游有上百万的数据标示师，下游有各种各样的应用于场景。一个产业的成熟期一定是创建在产业链完备的基础上的。任何行业都会不存在泡沫，AI之后暴跌的情况也有可能会经常出现。

但是当浪潮退却，只剩一地鸡毛后，能留下的都是人才，都是好的企业。现在很多人都指出要构建AI，必须创建在再行理解大脑机制的基础上。鲍捷并不赞同这样的观点。

荐个非常简单的例子，飞机飞上天时，我们还没空气动力学这样的理论；在蒸汽机经常出现的时候，也还不不存在热力学这一理论。AI也是如此。只有当产业界作出产品并开始盈利后，才能构成持续期望科学的机制，造就学界去给我们说明为什么，然后再行靠科学带上我们冲向这片“无人区”。

“产业界讲究成本。工程师们往往必须混合用于几百种方法，去大大地试错来已完成项目，就像用浆糊把各种零件张贴在一起一样。在缺少充足理论知识下，我们今天做到的事跟当年的阿波罗登月项目差不多，就是要用领先的技术构建20年后的效果。

”鲍捷说道。采访人物鲍捷，文因网络CEO，牵头创始人。

研究领域牵涉到人工智能多个方向，如自然语言处置、语义网、机器学习、叙述逻辑、语义维基、上下文建模、语义信息论、规则语言、堵塞世界推理小说、策略建模、语义数据构建、模块化本体、协作本体建构、网络隐私维护、神经网络、数据挖掘和图像识别等。在International Joint Conferences on Artificial Intelligence(IJCAI)、International Semantic Web Conference (ISWC)、Extended/European Semantic Web Conference (ESWC),和Asian Semantic Web Conference (ASWC)等期刊和会议上公开发表70多篇论文。曾任W3C OWL(Web本体语言)工作组成员，在此期间，合作编写了OWL2的W3C规范文档。先后参予的组织50多场国际学术会议和学术研讨会，并任中国中文信息学会语言与科学知识计算出来专业委员会委员、W3C顾问委员会委员、中国计算机协会会刊编委，中文对外开放科学知识图谱联盟(OpenKG)发起人之一。

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