背景與挑戰：

作為規模最大的商業(yè)銀行之一，根據銀監會(huì )的《商業(yè)銀行集團客戶(hù)授信業(yè)務(wù)風(fēng)險管理指引》和行內相關(guān)業(yè)務(wù)要求，對單一集團客戶(hù)和單一客戶(hù)授信額度有相應規范，為優(yōu)化對公客戶(hù)運營(yíng)管理的授信營(yíng)銷(xiāo)和風(fēng)控管理，對集團客戶(hù)進(jìn)行集團成員的識別提出了更高要求。 

業(yè)務(wù)目標：

針對已構建的集團客戶(hù)識別功能進(jìn)一步完善，力求使集團客戶(hù)識別功能更加完整、準確、體系化。在行內已經(jīng)標注的顯性集團和隱性集團結果的基礎上，對已發(fā)現的集團進(jìn)行更深入的挖掘，補充識別集團企業(yè)中非授信成員的部分以及授信成員中按照集團客戶(hù)定義未被發(fā)現的部分，優(yōu)化授信業(yè)務(wù)運營(yíng)管理。 

難點(diǎn)與關(guān)鍵成功因素：

如何有效利用各類(lèi)更豐富的數據和信息，包括集團數據（顯性集團、集團成員等）、實(shí)體間關(guān)系數據圖譜（實(shí)際控制人、股東、法人、高管、分支機構、子公司、共同擔保/借款、企業(yè)上下游等）、交易往來(lái)數據等，通過(guò)構建知識圖譜中各種關(guān)系進(jìn)行股權穿透、采用圖計算、機器學(xué)習模型等結合的智能探索方式，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：

對某集團客戶(hù)的成員關(guān)系表/隱性集團結果進(jìn)行驗證，實(shí)現了對成員企業(yè)發(fā)現數量21.2%的提升效果，總體應用模型探索應用，將帶來(lái)對公營(yíng)銷(xiāo)和風(fēng)控業(yè)務(wù)領(lǐng)域的顯著(zhù)提升。 

展望未來(lái)：

基于人工智能技術(shù)應用出色的業(yè)務(wù)效果，該行也將繼續與第四范式一起，探索AI技術(shù)在對公業(yè)務(wù)、公私結合業(yè)務(wù)領(lǐng)域更深入的發(fā)展應用，包括使用行內數據豐富圖譜數據、企業(yè)供應鏈挖掘、擔保鏈挖掘等更多樣的業(yè)務(wù)目標等，建立智能企業(yè)客戶(hù)管理體系，為客戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的同時(shí)降低運營(yíng)風(fēng)險。