大數(shù)據(jù)已經(jīng)不再是一個(gè)革命性的概念。在銀行、保險(xiǎn)公司和其他一些金融機(jī)構(gòu)，數(shù)據(jù)在優(yōu)化用戶服務(wù)、精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、驅(qū)動(dòng)利潤增長、保持行為規(guī)范等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

大多數(shù)的組織機(jī)構(gòu)正在認(rèn)識到，在現(xiàn)今瞬息萬變的交易市場上制定戰(zhàn)略性的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型商務(wù)策略，對于保持競爭性和可持續(xù)性是至關(guān)重要的。事實(shí)上，凱捷公司研究表明北美90%的金融機(jī)構(gòu)認(rèn)為成功的數(shù)據(jù)方案將定義未來的成功者。

雖然很多企業(yè)意識到需將數(shù)據(jù)整合到商務(wù)決策中，但不少企業(yè)并不清楚了解如何基于數(shù)據(jù)制定決策。單就金融領(lǐng)域持續(xù)生成的數(shù)據(jù)來說，就包含了交易數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等持續(xù)生成數(shù)據(jù)。這些信息的容量非常驚人，有些組織甚至都找不到合適的工具來分析這些數(shù)據(jù)。

語義技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。在最高層次上，語義分析可以給出結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的意義，并使其可以操作。因此解決了金融機(jī)構(gòu)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值時(shí)面臨的重大挑戰(zhàn)。

語義分析的核心是圖形數(shù)據(jù)庫，也稱為“triplestores”(三重存儲)。“triplestores”由三元組或以主謂賓格式存儲的信息片段構(gòu)成。例如“美國銀行是企業(yè)”或者“吉姆是人”。通過這種方式，三元組可以用來描述任何事情，并可以推斷人物、空間、機(jī)構(gòu)和其他實(shí)體之間的關(guān)系。

在金融服務(wù)的三個(gè)方面，語義技術(shù)有深遠(yuǎn)的影響。

用戶體驗(yàn)

NGDATA研究顯示，42%的美國消費(fèi)者將用戶服務(wù)作為選擇銀行的最重要的因素，然而只有20%的被調(diào)查者認(rèn)為他們所選擇的銀行充分了解他們的需求和偏好。

當(dāng)我們考慮所有消費(fèi)者信息來源時(shí)，不難發(fā)現(xiàn)將全部數(shù)據(jù)整合到標(biāo)準(zhǔn)格式得到完整的圖表并基于圖表進(jìn)行決策是多么的困難。提取、轉(zhuǎn)化和加載（ETL）這些傳統(tǒng)的工藝都是昂貴的資本消耗和時(shí)間消耗，這些傳統(tǒng)工具往往并不能分析非關(guān)系型數(shù)據(jù)。

但是，語義技術(shù) 可以通過將包含人口統(tǒng)計(jì)信息、事務(wù)數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、呼叫中心記錄、重大生活事件、社交媒體數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)在內(nèi)的用戶信息快速和輕松的整合而解決這個(gè)問題。這樣，銀行就可以對其顧客有更全面的了解，準(zhǔn)確知道用戶的偏好，滿足他們的需求。

眾所周知，收益的增加來自于現(xiàn)有客戶。通過更徹底了解用戶偏好，銀行不僅可以深化用戶忠誠度，還可以提供更加個(gè)性化、關(guān)聯(lián)化的用戶服務(wù)，更好的預(yù)測和建議產(chǎn)品與服務(wù)，提高收益。

非法活動(dòng)檢測和預(yù)防

對內(nèi)部交易、洗錢、身份盜竊和其他一些金融欺詐來說，語義分析將在識別和預(yù)防方面發(fā)揮重大作用。語義技術(shù)講新聞、官方文件、電話記錄、電子郵件等進(jìn)行綜合考慮，發(fā)現(xiàn)和推斷人物、組織和事件之間的聯(lián)系。

一個(gè)典型的案例是針對內(nèi)部交易的。語義分析可以加速、簡化調(diào)查過程。調(diào)查者可以通過語義分析觀察上市公司在合并、重組、接管等重大事件宣布前的交易情況，結(jié)合電話記錄或郵件記錄甄別交易者和其他各方的通信情況。相同的語義技術(shù)也可以用來識別欺詐、殼公司或發(fā)現(xiàn)類似于腐敗和洗錢等的不法行為。

簡化操作

金融服務(wù)的報(bào)告結(jié)構(gòu)和規(guī)范是被高度管制的，組織機(jī)構(gòu)必須持有清晰的歷史記錄。

語義技術(shù)可以建議標(biāo)準(zhǔn)的行業(yè)模型使得所有的金融機(jī)構(gòu)都可以映射數(shù)據(jù)。這個(gè)模型叫做金融行業(yè)業(yè)務(wù)本體（FIBO），被企業(yè)數(shù)據(jù)管理委員會定義為定義術(shù)語、事件、金融合約之間關(guān)系的“通用語言”標(biāo)準(zhǔn)。

FIBO 提供了清晰明確的方法來定義企業(yè)法人之間復(fù)雜的關(guān)系，協(xié)助使全球金融交易系統(tǒng)透明化。此外，該本體簡化了規(guī)范和管理報(bào)告，使得業(yè)務(wù)使用者能夠更好的服務(wù)自身。

固步自封的金融公司會被淹沒在數(shù)據(jù)的海洋里。創(chuàng)新的金融公司會轉(zhuǎn)向語義技術(shù)，通過該技術(shù)探索數(shù)據(jù)信息，解密數(shù)據(jù)價(jià)值，并為商務(wù)決策提供更好支持。

原文作者：Sam Smith
翻譯：F.xy ?via：數(shù)據(jù)工匠
校對：Jude
原文鏈接：http://analyticsweek.com/semantic-technology-unlocks-big-datas-full-value/

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生成海報(bào)

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