唐金成 韓晴

摘? ?要：人工智能作為國(guó)家戰(zhàn)略迎來(lái)了一輪快速發(fā)展，而知識(shí)圖譜技術(shù)作為人工智能的熱門產(chǎn)業(yè)，為認(rèn)知智能提供了底層技術(shù)支持。本文基于知識(shí)圖譜技術(shù)的內(nèi)涵與特點(diǎn)，分析了信用保證保險(xiǎn)的發(fā)展現(xiàn)狀及經(jīng)營(yíng)困境，對(duì)知識(shí)圖譜技術(shù)與信用保證保險(xiǎn)進(jìn)行了契合分析，指出了知識(shí)圖譜技術(shù)賦能信用保證保險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。最后從政府和保險(xiǎn)公司層面提出：高度重視知識(shí)圖譜的行業(yè)應(yīng)用，營(yíng)造良好的科技創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境;升級(jí)優(yōu)化監(jiān)管體制與模式，加快推進(jìn)行業(yè)頂層設(shè)計(jì);加強(qiáng)行業(yè)互動(dòng)，推進(jìn)多方主體融合參與技術(shù)應(yīng)用進(jìn)程;深化知識(shí)圖譜技術(shù)與信保業(yè)務(wù)融合，推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用落地;培養(yǎng)復(fù)合型專業(yè)人才，盡快搭建人才高地;加大專利申請(qǐng)和保護(hù)力度，提高保險(xiǎn)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力等政策建議，以推動(dòng)我國(guó)信用保證保險(xiǎn)的高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：信用保證保險(xiǎn);知識(shí)圖譜;新基建;人工智能

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2021.11.007

中圖分類號(hào)：F831.2? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1003-9031（2021）11-0062-14

一、人工智能與知識(shí)圖譜的發(fā)展?fàn)顩r

（一）人工智能成為“新基建”的重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域

隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式的轉(zhuǎn)變和全球數(shù)字化浪潮的不斷推進(jìn)，新型基礎(chǔ)設(shè)施（以下簡(jiǎn)稱“新基建”）為我國(guó)數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)注入了新動(dòng)力，為新產(chǎn)業(yè)、新模式和新業(yè)態(tài)的發(fā)展賦予了新動(dòng)能。因此，中央政府通過(guò)頂層設(shè)計(jì)不斷加快“新基建”布局，其內(nèi)涵和范圍也得到不斷豐富和發(fā)展?！笆奈濉币?guī)劃以高質(zhì)量發(fā)展為主題，明確提出要堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，塑造新的發(fā)展優(yōu)勢(shì);加快數(shù)字化發(fā)展，營(yíng)造良好數(shù)字生態(tài)等。它的出臺(tái)加速了包括5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等在內(nèi)的“新基建”的進(jìn)一步發(fā)展，短期內(nèi)將促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定，對(duì)沖疫情導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)下行壓力;長(zhǎng)期能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，賦能中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

將“新基建”新技術(shù)與不同場(chǎng)景深度融合，再通過(guò)新主體的參與培育新業(yè)態(tài)，助推經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展?！靶禄ā睂?dòng)人工智能新一輪的快速發(fā)展，進(jìn)一步推動(dòng)智能產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)智能化。而人工智能技術(shù)作為眾多應(yīng)用場(chǎng)景的技術(shù)支撐，具備計(jì)算智能、感知智能、認(rèn)知智能三大核心能力?！靶禄ā本唧w包含信息基礎(chǔ)設(shè)施、融合基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施，且前兩個(gè)項(xiàng)目均明確提出人工智能的內(nèi)涵與作用。根據(jù)艾瑞咨詢推測(cè)分析，到2025年，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)超過(guò)4500億元。預(yù)計(jì)到2022年，保險(xiǎn)公司在人工智能領(lǐng)域的投資可達(dá)到94.8億元。目前大型行業(yè)頭部保險(xiǎn)公司在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)與投入一直處于領(lǐng)先地位，而中小保險(xiǎn)公司較為落后，未來(lái)該技術(shù)將普及到全行業(yè)。近日，復(fù)旦大學(xué)保險(xiǎn)團(tuán)隊(duì)在“普惠保險(xiǎn)與健康中國(guó)2030”高峰論壇上發(fā)布《城市定制型商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)（惠民保）知識(shí)圖譜》，知識(shí)圖譜技術(shù)通過(guò)挖掘多維數(shù)據(jù)，全方位展現(xiàn)了惠民保發(fā)展現(xiàn)狀，并對(duì)惠民保產(chǎn)品的未來(lái)發(fā)展路徑進(jìn)行預(yù)測(cè)推理。因此，人工智能技術(shù)作為保險(xiǎn)公司變革的核心動(dòng)力，在保險(xiǎn)定價(jià)、核保、理賠等環(huán)節(jié)起著重要作用，降低了運(yùn)營(yíng)成本，提高了運(yùn)營(yíng)效率。目前人工智能技術(shù)在保險(xiǎn)公司應(yīng)用處于發(fā)展階段，即保險(xiǎn)業(yè)根據(jù)客戶需求縱向挖掘人工智能技術(shù)的應(yīng)用潛力。

（二）知識(shí)圖譜技術(shù)呈快速發(fā)展?fàn)顩r

1.知識(shí)圖譜技術(shù)的科學(xué)內(nèi)涵

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)信息量呈現(xiàn)幾何式增長(zhǎng)，碎片化、零散化的信息源使得人們難以在互聯(lián)網(wǎng)中尋求有價(jià)值、可利用的信息。知識(shí)圖譜作為人工智能的重要分支技術(shù)，是一個(gè)基于圖模型的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)知識(shí)庫(kù)。通俗地講，知識(shí)圖譜是一種通過(guò)點(diǎn)和線的組合來(lái)表示“實(shí)體”之間“關(guān)系”地語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，是大數(shù)據(jù)時(shí)代知識(shí)表示的重要方式之一。絕大部分的知識(shí)圖譜采用RDF（Resource Description Framework，資源描述框架）來(lái)表示事物之間的語(yǔ)義關(guān)系，表現(xiàn)的框架結(jié)構(gòu)為“實(shí)體×關(guān)系×另一實(shí)體”（實(shí)體指現(xiàn)實(shí)中的事物，如人、公司、住址等）或“實(shí)體×屬性×屬性值”，知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)的結(jié)點(diǎn)代表實(shí)體或概念，邊代表實(shí)體或概念之間的各種語(yǔ)義關(guān)系。知識(shí)圖譜技術(shù)中含有實(shí)體、概念、屬性和關(guān)系等信息，輔助于NLP技術(shù)（專業(yè)分析人類語(yǔ)言的人工智能）、圖計(jì)算等手段，促進(jìn)人工智能由感知智能向認(rèn)知智能轉(zhuǎn)變。通過(guò)對(duì)海量的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取融合，形成有邏輯的重要信息數(shù)據(jù);再通過(guò)提煉信息間的聯(lián)系，形成網(wǎng)狀知識(shí);最后通過(guò)映射實(shí)體、概念、各種語(yǔ)義關(guān)系，使機(jī)器能夠理解、推理、決策出實(shí)體或概念間更深層次的關(guān)系。知識(shí)圖譜具備三大應(yīng)用優(yōu)勢(shì)：一是可以將知識(shí)通過(guò)圖形化方式進(jìn)行存儲(chǔ)，并展現(xiàn)出關(guān)聯(lián)關(guān)系;二是可以實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的高效檢索查詢;三是能夠通過(guò)知識(shí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化推理。因此，該技術(shù)被廣泛應(yīng)用于銀行、保險(xiǎn)、證券、法院、物流、財(cái)稅等領(lǐng)域。

2.知識(shí)圖譜技術(shù)的發(fā)展變遷

知識(shí)圖譜技術(shù)的歷史可以追溯到早期的語(yǔ)言網(wǎng)絡(luò)（知識(shí)圖譜的原型）、描述邏輯（促進(jìn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)推理）和專家系統(tǒng)（人工智能技術(shù)的前身，該系統(tǒng)基于從專家獲得知識(shí)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)某些知識(shí)領(lǐng)域的推理表達(dá)）。2006年提出語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的概念，強(qiáng)調(diào)使用文體模型來(lái)形式化表達(dá)數(shù)據(jù)中的隱含語(yǔ)義，RDF（resource description framework）模式（RDF schema）和萬(wàn)維網(wǎng)本體語(yǔ)言（Web ontology language，OWL）的形式化模型就是基于上述目的產(chǎn)生的，進(jìn)一步促進(jìn)知識(shí)圖譜技術(shù)的出現(xiàn)。知識(shí)圖譜作為人工智能的底層技術(shù)支撐，2012年谷歌公司為了提升搜索引擎的效能和用戶體驗(yàn)感，打造了“knowledge Graph”項(xiàng)目，而知識(shí)圖譜技術(shù)則運(yùn)用于其中。國(guó)內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎巨頭也紛紛跟隨應(yīng)用該知識(shí)圖譜技術(shù)，如微軟、搜狗等。該技術(shù)在發(fā)展過(guò)程中，存在著許多發(fā)展瓶頸，如數(shù)據(jù)獲取難、嚴(yán)重匱乏。就知識(shí)圖譜技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀而言，其在語(yǔ)義搜索、智能問(wèn)答、數(shù)據(jù)挖掘等多方面有著廣泛且深入應(yīng)用，為數(shù)據(jù)的有效利用提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)保障。

3.知識(shí)圖譜的搭建

知識(shí)圖譜的搭建，采取知識(shí)表示、知識(shí)抽取、知識(shí)融合、知識(shí)加工推理與知識(shí)圖譜應(yīng)用四個(gè)環(huán)節(jié)。一般采取自頂向下和自底向上兩種搭建模式。自頂向下是先建立知識(shí)圖譜的本體與數(shù)據(jù)模式，再將實(shí)體與關(guān)系、實(shí)體與屬性放入知識(shí)庫(kù)中，通常應(yīng)用于具有足夠充分的實(shí)體屬性與數(shù)據(jù)模式的特定垂直行業(yè);自底向上是指從各領(lǐng)域公開(kāi)與共享的數(shù)據(jù)集中抽取置信度較高的實(shí)體、關(guān)系、屬性進(jìn)行融合，再搭建頂層的數(shù)據(jù)模式，這種構(gòu)建模式融合了更多實(shí)體，因此得到了廣泛應(yīng)用，大多數(shù)知識(shí)圖譜就是自底向上的模式。

保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)化特征和業(yè)務(wù)規(guī)則清晰，就成為知識(shí)圖譜技術(shù)的最佳應(yīng)用場(chǎng)景。將知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)用于信用保證保險(xiǎn)中，既要考慮到知識(shí)的廣度、深度和精度，也要充分完備的數(shù)據(jù)模式，因此采取自頂而下和自底而上相結(jié)合的模式，實(shí)現(xiàn)信保業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)管理智能化，促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)的智能識(shí)別、預(yù)警和處理，從而賦能信用保證保險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展（見(jiàn)圖1）。

二、知識(shí)圖譜技術(shù)與信用保證保險(xiǎn)的契合分析

（一）中國(guó)信用保證保險(xiǎn)發(fā)展歷程及現(xiàn)狀

1.信用保證保險(xiǎn)的發(fā)展歷程

以信用風(fēng)險(xiǎn)作為保險(xiǎn)標(biāo)的的信用保證保險(xiǎn)發(fā)展時(shí)間短而曲折。我國(guó)信用保證保險(xiǎn)的開(kāi)端，源于20世紀(jì)80年代原中國(guó)人民保險(xiǎn)公司開(kāi)展的首筆長(zhǎng)期信用保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。而此險(xiǎn)種真正被大家認(rèn)知，是1999年中國(guó)人保公司開(kāi)辦的機(jī)動(dòng)車輛消費(fèi)貸款保證保險(xiǎn)。隨后，各家保險(xiǎn)公司相繼推出了類似于此的企業(yè)消費(fèi)貸款、房屋抵押貸款保證保險(xiǎn)等險(xiǎn)種。隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，P2P市場(chǎng)日益火爆，融資性保證保險(xiǎn)大規(guī)模發(fā)展起來(lái)，但我國(guó)的信用保證保險(xiǎn)與發(fā)達(dá)國(guó)家相比發(fā)展較為落后。在新冠疫情、經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下行壓力和國(guó)際環(huán)境復(fù)雜多變等多重外部因素的疊加影響下，加上保險(xiǎn)公司自身對(duì)信保業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制不力，該行業(yè)面臨著長(zhǎng)尾風(fēng)險(xiǎn)。尤其是融資性信保業(yè)務(wù)，其賠付率已經(jīng)超過(guò)100%。誠(chéng)然，國(guó)家對(duì)信用保證保險(xiǎn)的政策支持力度不斷加強(qiáng)（見(jiàn)圖2），規(guī)范引導(dǎo)其經(jīng)營(yíng)行為，從源頭化解不可控風(fēng)險(xiǎn)，促使該業(yè)務(wù)良性可持續(xù)健康發(fā)展。面對(duì)車險(xiǎn)保費(fèi)規(guī)模的日益收縮和車險(xiǎn)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)加劇，許多財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司開(kāi)始布局非車險(xiǎn)業(yè)務(wù)。信用保證保險(xiǎn)與一般財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)相比，具有費(fèi)率高、期限短的特點(diǎn)，這吸引著保險(xiǎn)公司開(kāi)展此險(xiǎn)種。如圖3統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)規(guī)模由2015年的230億元增長(zhǎng)至2019年的897億元，其中2017和2018兩年該業(yè)務(wù)以106%、70.1%的增速爆炸式增長(zhǎng)，可知信保業(yè)務(wù)已成為大多數(shù)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司非車險(xiǎn)業(yè)務(wù)的重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域。隨著互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融的爆發(fā)式發(fā)展，信用保證保險(xiǎn)得到突飛猛進(jìn)的發(fā)展，為財(cái)險(xiǎn)企業(yè)貢獻(xiàn)了可觀收入。這也導(dǎo)致有關(guān)保險(xiǎn)公司逐利盲目擴(kuò)張信用保證保險(xiǎn)，忽視了自身風(fēng)險(xiǎn)管控能力不足等問(wèn)題。尤其是對(duì)中小型財(cái)險(xiǎn)公司而言，風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)意識(shí)淡薄，對(duì)信保業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)模式與定位模糊不清，只追求業(yè)務(wù)而忽視風(fēng)險(xiǎn)，最終導(dǎo)致該業(yè)務(wù)頻頻“踩雷”，出現(xiàn)賠付率攀升、由盈轉(zhuǎn)虧、資金流動(dòng)性不足等問(wèn)題。因此，目前各家保險(xiǎn)公司對(duì)該業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)持謹(jǐn)慎態(tài)度。

2.信用保證保險(xiǎn)的發(fā)展困境亟待突破

在經(jīng)濟(jì)下行背景下，信用保證保險(xiǎn)市場(chǎng)需求增大。信用保險(xiǎn)和保證保險(xiǎn)對(duì)于中小微企業(yè)而言有著不同的功效，信用保險(xiǎn)能為雙方當(dāng)事人在交易活動(dòng)中的失信行為提供風(fēng)險(xiǎn)保障;保證保險(xiǎn)能夠?yàn)槠涮峁┬庞脫?dān)保，解決融資難、融資貴等問(wèn)題。相對(duì)而言，融資性信保業(yè)務(wù)具有更大市場(chǎng)機(jī)會(huì)和發(fā)展空間，有效滿足市場(chǎng)中對(duì)于資金和資產(chǎn)對(duì)接的迫切需求。但近年來(lái)，社會(huì)信用風(fēng)險(xiǎn)整體呈上升趨勢(shì)，再加上受到新冠疫情沖擊、網(wǎng)貸政策緊縮等風(fēng)險(xiǎn)因素的影響，信保業(yè)務(wù)近年來(lái)重大案件頻發(fā)、踩雷事件不斷，威脅著信保業(yè)務(wù)整體的經(jīng)營(yíng)發(fā)展。主要表現(xiàn)在以下五方面。

一是公司組織架構(gòu)不健全，信用保證保險(xiǎn)專業(yè)人才隊(duì)伍發(fā)展畸形，儲(chǔ)備不足。由于信保業(yè)務(wù)起步較晚，缺少綜合性專業(yè)人才。絕大多數(shù)具有信保業(yè)務(wù)的保險(xiǎn)公司并無(wú)針對(duì)信保業(yè)務(wù)設(shè)立專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管控部門，而是穿插于各個(gè)部門中。存在同一崗位員工身兼數(shù)職，進(jìn)而形成業(yè)務(wù)與風(fēng)險(xiǎn)控制之間的內(nèi)部利益沖突，并沒(méi)有在經(jīng)營(yíng)流程中實(shí)行前、中、后臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)隔離。但信保業(yè)務(wù)區(qū)別與一般財(cái)險(xiǎn)業(yè)務(wù)的是，其承保對(duì)象是信用風(fēng)險(xiǎn);信用風(fēng)險(xiǎn)還要綜合考慮行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)周期等因素，非?？简?yàn)承保機(jī)構(gòu)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與預(yù)警。

二是承保前的風(fēng)險(xiǎn)審核不到位，風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)意識(shí)淡薄。在信用保證保險(xiǎn)的起步階段，其經(jīng)營(yíng)的財(cái)險(xiǎn)公司并未綜合衡量自身風(fēng)險(xiǎn)承受和管理能力，一味追求短期利益和保費(fèi)收入，風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)意識(shí)淡薄。而信用保證保險(xiǎn)的投保對(duì)象多為中小企業(yè)，經(jīng)營(yíng)狀況和還款能力受經(jīng)濟(jì)波動(dòng)影響較大。因此，需要保險(xiǎn)公司對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況、還款能力、貸款風(fēng)險(xiǎn)等全面審核。但保險(xiǎn)公司人工審核對(duì)提交資料真實(shí)性進(jìn)行信用評(píng)估的效率與準(zhǔn)確率極低，存在對(duì)抵質(zhì)押物和關(guān)鍵材料驗(yàn)真手段單一、僅對(duì)核保材料進(jìn)行表面審核等問(wèn)題，無(wú)法發(fā)現(xiàn)深層次的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

三是保后風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管缺失，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制不健全。經(jīng)營(yíng)信保業(yè)務(wù)的保險(xiǎn)公司缺少對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)動(dòng)態(tài)監(jiān)控和定期對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估與預(yù)警。承保對(duì)象的信用風(fēng)險(xiǎn)衡量具有復(fù)雜性，保險(xiǎn)公司承保后，應(yīng)對(duì)信保業(yè)務(wù)履約義務(wù)人的后續(xù)資產(chǎn)交易狀況、征信記錄等內(nèi)容進(jìn)行全程跟蹤和存檔。同時(shí)，還存在只針對(duì)單一個(gè)體或企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防控，而忽視個(gè)體與個(gè)體之間、企業(yè)與企業(yè)之間、個(gè)體或企業(yè)在時(shí)間軸上的行為演變等信息，無(wú)法對(duì)承保后信用逐漸惡化的客戶進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析、及時(shí)預(yù)警止損。并且通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，保險(xiǎn)公司對(duì)保后風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管缺乏，最重要的是重視程度不夠，忽視風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管而片面追求保單數(shù)量。

四是保險(xiǎn)公司管理制度缺失，內(nèi)控機(jī)制不完善。目前保險(xiǎn)公司在管理制度和內(nèi)控機(jī)制方面存在明顯短板，在業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)頻繁發(fā)生時(shí)無(wú)法及時(shí)采取保全手段，進(jìn)一步推動(dòng)了賠付率的增長(zhǎng)，阻礙了信用保證保險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展。在承保時(shí)，由于內(nèi)控機(jī)制不完善，存在工作人員未按照正規(guī)操作流程和規(guī)章制度執(zhí)行。

五是征信數(shù)據(jù)不全且質(zhì)量低，定價(jià)能力與精準(zhǔn)度難以支持業(yè)務(wù)發(fā)展。征信作為信用保證保險(xiǎn)健康發(fā)展的重要支撐，是保險(xiǎn)公司保前風(fēng)險(xiǎn)審核的關(guān)鍵因素，但目前我國(guó)征信體系并不健全。而信用保證保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)公司很少與央行征信系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接，大部分按照《信用保險(xiǎn)和保證保險(xiǎn)業(yè)務(wù)監(jiān)管辦法》要求與第三方征信機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)接，但財(cái)險(xiǎn)公司與第三方機(jī)構(gòu)的對(duì)接并不充分。另外，由于存在“數(shù)據(jù)孤島”使得第三方征信機(jī)構(gòu)收集的數(shù)據(jù)不全面，存在灰色地帶，導(dǎo)致保險(xiǎn)公司難以完全掌握法人或自然人的信用狀況。我國(guó)目前開(kāi)展信保業(yè)務(wù)的公司共有64家，而受高賠付率影響，不少財(cái)險(xiǎn)公司開(kāi)始減少信保業(yè)務(wù)的開(kāi)展。那么，經(jīng)營(yíng)信保業(yè)務(wù)的保險(xiǎn)公司便會(huì)缺乏行業(yè)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的支撐，而這進(jìn)一步影響了保險(xiǎn)定價(jià)能力。

（二）知識(shí)圖譜技術(shù)能夠賦能信用保證保險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展

1.實(shí)現(xiàn)信保業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值的重構(gòu)和應(yīng)用模式的創(chuàng)新

數(shù)據(jù)是保險(xiǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵資源因素。孤立且多樣化的數(shù)據(jù)本身并不具備價(jià)值，只有統(tǒng)一和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，才能挖掘出有效信息數(shù)據(jù)價(jià)值。由于我國(guó)信用保證保險(xiǎn)缺少用于信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的行業(yè)數(shù)據(jù)，使得保險(xiǎn)公司難以把控承保風(fēng)險(xiǎn)。而知識(shí)圖譜技術(shù)可以將來(lái)自人民銀行、工商、稅務(wù)、市政等不同數(shù)據(jù)源的征信數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，將信保業(yè)務(wù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、關(guān)聯(lián)分析和理解后通過(guò)知識(shí)圖譜展現(xiàn)出來(lái)，促進(jìn)數(shù)據(jù)的正常流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。通過(guò)助力數(shù)據(jù)分析，更加精準(zhǔn)、快速、卓效實(shí)現(xiàn)信保業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)價(jià)值重構(gòu)。

2.信息多維化可視化展示，有效識(shí)別預(yù)測(cè)被保險(xiǎn)人風(fēng)險(xiǎn)

知識(shí)圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域，有助于實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)字化、用戶行為網(wǎng)絡(luò)化。即把傳統(tǒng)只可意會(huì)不可言傳的“關(guān)聯(lián)關(guān)系”數(shù)字化，把金融場(chǎng)景的各類用戶行為以網(wǎng)絡(luò)化視角展開(kāi)分析，從而為業(yè)務(wù)場(chǎng)景重要決策提供全面而深刻的業(yè)務(wù)洞察。信保業(yè)務(wù)在承保前的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別需要大量的人力物力，不僅具有耗時(shí)長(zhǎng)、成本高等弊端，還不能充分識(shí)別個(gè)人或企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)所在?；谥R(shí)圖譜的圖結(jié)構(gòu)和豐富的語(yǔ)義關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，可將企業(yè)級(jí)客戶的股權(quán)關(guān)系、業(yè)務(wù)關(guān)系、資金關(guān)系、人員關(guān)系等進(jìn)行挖掘（見(jiàn)圖6），從而更好預(yù)測(cè)該行業(yè)或企業(yè)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，盡早發(fā)現(xiàn)并規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，知識(shí)圖譜技術(shù)還可實(shí)現(xiàn)信息的多維化可視化展示。如若輸入個(gè)人的身份信息，那么此人的消費(fèi)信息、信用記錄、工作等都會(huì)直觀展現(xiàn)出來(lái)。因此，運(yùn)用知識(shí)圖譜技術(shù)可以融合更廣泛多元的信息，線上線下聯(lián)動(dòng)多維度地綜合全面評(píng)估個(gè)人或相關(guān)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)（見(jiàn)圖7）。

3.知識(shí)圖譜技術(shù)賦能保險(xiǎn)產(chǎn)品的差異化定價(jià)

我國(guó)經(jīng)營(yíng)信用保證保險(xiǎn)的公司目前并沒(méi)有成熟的定價(jià)模型，大部分公司只能通過(guò)簡(jiǎn)單提高保費(fèi)來(lái)覆蓋風(fēng)險(xiǎn)的手段進(jìn)行定價(jià)。而知識(shí)圖譜技術(shù)可以將碎片化信息進(jìn)行整合，建立起海量數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，再通過(guò)以圖形化方式建立各行業(yè)或企業(yè)的巨大關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建多維度立體式智能化風(fēng)控體系，更好的輔助信保業(yè)務(wù)從業(yè)者快速直觀地發(fā)現(xiàn)履約義務(wù)人的資信狀況。運(yùn)用知識(shí)推理，融合行業(yè)內(nèi)外部的發(fā)展環(huán)境，判斷義務(wù)人是否會(huì)存在因?yàn)闊o(wú)力還款而違約的現(xiàn)象存在;根據(jù)客戶不同的信用水平實(shí)現(xiàn)對(duì)履約義務(wù)人精準(zhǔn)費(fèi)率安排，這樣充分發(fā)揮信用保證保險(xiǎn)的差異化風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和增信功能。差異化定價(jià)有利于輔助信用獎(jiǎng)懲作用的實(shí)現(xiàn)，將增強(qiáng)個(gè)人和企業(yè)的信用意識(shí)，實(shí)現(xiàn)社會(huì)信用體系的完善。

4.防范道德風(fēng)險(xiǎn)，重塑業(yè)務(wù)智能風(fēng)控過(guò)程

信用保證保險(xiǎn)的信用評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)控制和反欺詐是實(shí)現(xiàn)其高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展進(jìn)步，欺詐手段越來(lái)越隱蔽、取證越來(lái)越困難，通過(guò)組織團(tuán)伙或內(nèi)外勾結(jié)的方式，利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)實(shí)行保險(xiǎn)欺詐的方式盛行。因此，傳統(tǒng)反欺詐手段難以全面動(dòng)態(tài)地洞察欺詐風(fēng)險(xiǎn)，并且投保人、被保險(xiǎn)人、保險(xiǎn)人、互聯(lián)網(wǎng)信貸平臺(tái)等主體之間存在嚴(yán)重信息不對(duì)稱問(wèn)題，那么受利益驅(qū)動(dòng)就會(huì)造成合作機(jī)構(gòu)、投保人、被保險(xiǎn)人、投保人與被保險(xiǎn)人共同欺詐來(lái)騙取保險(xiǎn)金，如提供虛假的材料、虛假的抵押財(cái)產(chǎn)、故意制造保險(xiǎn)事故等等。而知識(shí)圖譜技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合有助于實(shí)現(xiàn)反欺詐，將與客戶有關(guān)的行為數(shù)據(jù)打通，并整合到反欺詐知識(shí)圖譜里。通過(guò)不一致檢驗(yàn)，利用知識(shí)圖譜技術(shù)識(shí)別潛在欺詐風(fēng)險(xiǎn)，如權(quán)利人明知義務(wù)人因財(cái)務(wù)出現(xiàn)問(wèn)題而不能償還時(shí)，依然要求義務(wù)人通過(guò)借入新債（新債中包含保證保險(xiǎn)）來(lái)彌補(bǔ)舊債，這必然導(dǎo)致保險(xiǎn)公司的賠償。知識(shí)圖譜技術(shù)打通了相關(guān)數(shù)據(jù)，能實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地描繪出囊括借款人、借款用途、借款細(xì)節(jié)等綜合畫像，并根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法概率計(jì)算量化義務(wù)人風(fēng)險(xiǎn)情況，識(shí)別出欺詐風(fēng)險(xiǎn)所在。

5.降低業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)成本，優(yōu)化保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)方式

阻礙信用保證保險(xiǎn)發(fā)展的因素主要有中小企業(yè)和個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)難以識(shí)別、發(fā)生保險(xiǎn)事故的頻率難以估測(cè)、單筆賠償金額的數(shù)值高等。在某個(gè)貸款保證保險(xiǎn)項(xiàng)目中，保險(xiǎn)公司經(jīng)過(guò)兩個(gè)月的調(diào)查和審核才判斷出存在欺詐風(fēng)險(xiǎn)，這大大增加了保險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)成本。若出現(xiàn)重大理賠案件，保險(xiǎn)公司需派遣理賠部門進(jìn)入一線深入調(diào)查，耗費(fèi)大量的人力和物力方可決定是否進(jìn)行賠付。而對(duì)“先賠后追”的融資性保證保險(xiǎn)業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，其追償難度很大，保險(xiǎn)事故的發(fā)生無(wú)疑增加了保險(xiǎn)公司的追償成本。因此，保險(xiǎn)公司的信用保證保險(xiǎn)業(yè)務(wù)大多虧損經(jīng)營(yíng)，導(dǎo)致越來(lái)越多的保險(xiǎn)公司不愿意拓展信用保證保險(xiǎn)市場(chǎng)。通過(guò)引入知識(shí)圖譜技術(shù)，融入具體個(gè)人或中小企業(yè)的碎片化信息，并輔助于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)智能處理，能夠有效解決保險(xiǎn)核保承保、查勘定損、理賠過(guò)程中信息獲取難、準(zhǔn)確率低且耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，提高保險(xiǎn)公司內(nèi)控內(nèi)審效率。

6.緊跟新一輪技術(shù)發(fā)展浪潮，為信保業(yè)務(wù)注入新動(dòng)力

知識(shí)圖譜技術(shù)既可以優(yōu)化信保業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)，還可以促進(jìn)經(jīng)營(yíng)公司內(nèi)部知識(shí)管理的升級(jí)優(yōu)化，進(jìn)而賦予信保業(yè)態(tài)新動(dòng)能，促進(jìn)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型。隨著互聯(lián)網(wǎng)2.0時(shí)代的到來(lái)，信息化的基礎(chǔ)設(shè)施日益完善，信息系統(tǒng)在大中小保險(xiǎn)公司內(nèi)實(shí)現(xiàn)了覆蓋應(yīng)用。保險(xiǎn)企業(yè)在信息化的變革中提高了自身運(yùn)行效率，為其進(jìn)入知識(shí)管理階段奠定了良好基礎(chǔ)。但保險(xiǎn)業(yè)內(nèi)部知識(shí)來(lái)源廣泛、知識(shí)增長(zhǎng)量大，使得識(shí)別、審核和管理難度增大，嚴(yán)重制約了保險(xiǎn)業(yè)有效實(shí)施知識(shí)發(fā)現(xiàn)和知識(shí)管理。知識(shí)圖譜可以從大量非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中抽取出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并建立起關(guān)聯(lián)關(guān)系。同時(shí)，該技術(shù)在信息表達(dá)上更加接近于人類的認(rèn)知方式，具備分析處理信息和推理判斷能力。因此，信保業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)公司通過(guò)構(gòu)建基于知識(shí)圖譜的內(nèi)部管理平臺(tái)，將幫助其發(fā)現(xiàn)信保業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)規(guī)律，建立起完整智能的信保業(yè)務(wù)商業(yè)閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)降本增效，賦能保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)公司的數(shù)字化重塑。

三、知識(shí)圖譜技術(shù)賦能信保業(yè)務(wù)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

（一）知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)用的機(jī)遇

1.人工智能的發(fā)展為知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)

人工智能新基建通過(guò)結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)院分析估算，未來(lái)AI+金融的賦能價(jià)值將持續(xù)提高。目前人工智能正在向認(rèn)知智能轉(zhuǎn)變，知識(shí)圖譜技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能的底層技術(shù)支持，在科技部《科技創(chuàng)新2030—“新一代人工智能”重大項(xiàng)目2020年度項(xiàng)目申報(bào)指南的通知》中的22個(gè)研究任務(wù)中，與知識(shí)圖譜有關(guān)的任務(wù)占45%。知識(shí)圖譜技術(shù)將知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)以一種更加直觀、可視化的圖譜形式表現(xiàn)出來(lái)，使得知識(shí)具有推理能力，進(jìn)而促進(jìn)機(jī)器實(shí)現(xiàn)理解和推理的認(rèn)知能力的提高，因此未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)將成為人工智能的發(fā)展焦點(diǎn)。就知識(shí)圖譜技術(shù)本身來(lái)說(shuō)，目前受到各行各業(yè)的廣泛關(guān)注，并將知識(shí)圖譜與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合應(yīng)用于各大場(chǎng)景，發(fā)展前景廣闊。

2.保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)特征與知識(shí)圖譜技術(shù)高度契合

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的感知層面進(jìn)入信息數(shù)據(jù)爆炸期，認(rèn)知層面的有關(guān)理解、推理等能力逐漸被撬動(dòng)，為知識(shí)圖譜技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)機(jī)遇。保險(xiǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)具有四種特征：一是保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模大，2020年新增保單件數(shù)達(dá)526億件，可見(jiàn)保單本身就產(chǎn)生大量交易數(shù)據(jù)。當(dāng)然保險(xiǎn)公司為了更好核保、承保和理賠將會(huì)依靠外部大數(shù)據(jù)，這進(jìn)一步擴(kuò)大了數(shù)據(jù)規(guī)模;二是多樣性，保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)主要是以結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化三種形式存在;三是高速性，保險(xiǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生具有高速性和時(shí)效性，若不能實(shí)時(shí)處理便會(huì)降低其價(jià)值;四是價(jià)值性，保險(xiǎn)公司具有大量客戶信息，數(shù)據(jù)價(jià)值較高。但對(duì)于數(shù)據(jù)的有效利用存在不足，需要耗費(fèi)很大精力和成本才能有效治理數(shù)據(jù)。而知識(shí)圖譜技術(shù)根據(jù)保險(xiǎn)公司問(wèn)題目標(biāo)與經(jīng)驗(yàn)，在傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)治理框架基礎(chǔ)上，通過(guò)“數(shù)據(jù)”圖譜實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)提取擴(kuò)展和深度治理挖掘，在打通數(shù)據(jù)、促進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、降低數(shù)據(jù)治理工作量方面效用很大（見(jiàn)圖8）。

3.信保業(yè)務(wù)知識(shí)具有一定穩(wěn)定性，方便知識(shí)抽取

將各種類型的數(shù)據(jù)源抽取出其實(shí)體和關(guān)系是知識(shí)抽取至關(guān)重要的過(guò)程，也是知識(shí)圖譜構(gòu)建過(guò)程的第一步。知識(shí)抽取按任務(wù)可以分為概念抽取、實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、事件抽取和規(guī)則抽取等。信用保證保險(xiǎn)的產(chǎn)品條款一經(jīng)確定，所涉及的行業(yè)知識(shí)內(nèi)容不會(huì)隨著時(shí)間頻繁變動(dòng)，且對(duì)于條款描述的用語(yǔ)具備規(guī)范性和專業(yè)性，一定程度上方便了從信保業(yè)務(wù)相關(guān)的文本數(shù)據(jù)中進(jìn)行知識(shí)抽取。通過(guò)深入挖掘融合各類客戶在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、金融交易、消費(fèi)服務(wù)等相關(guān)知識(shí)內(nèi)容，并推理關(guān)系中的趨勢(shì)、異性和共性，將知識(shí)轉(zhuǎn)化為決策依據(jù)，破除信保保險(xiǎn)產(chǎn)品的封閉式研發(fā)，實(shí)現(xiàn)針對(duì)房產(chǎn)、汽車、消費(fèi)、機(jī)構(gòu)融資等不同場(chǎng)景的信保產(chǎn)品創(chuàng)新，進(jìn)而為不同場(chǎng)景下的投融資提供信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)保障服務(wù)。

4.信保業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)集中爆發(fā)，保險(xiǎn)公司高度重視

目前中美全面博弈持續(xù)發(fā)酵，外部形勢(shì)錯(cuò)綜復(fù)雜。新冠肺炎疫情自2020年初爆發(fā)以來(lái)，嚴(yán)重沖擊了世界經(jīng)濟(jì)，全球金融風(fēng)險(xiǎn)顯著增加，因新冠疫情導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失巨大。國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)也受疫情影響下行壓力加大，一部分居民個(gè)人、行業(yè)和企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況每況愈下、償債能力不斷減弱。經(jīng)營(yíng)信保業(yè)務(wù)的保險(xiǎn)公司片面追求業(yè)務(wù)規(guī)模和利益而忽視自身的風(fēng)險(xiǎn)管控能力;合作的群體也具備一定的高危性，從P2P到保理、融資租賃、信托等金融或類金融主體，最終導(dǎo)致了信保業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)集中爆發(fā)。大保險(xiǎn)公司可以通過(guò)總體盈利額去抹平信保業(yè)務(wù)的虧損，但中小保險(xiǎn)公司可能會(huì)因此陷入經(jīng)營(yíng)困境。因此，保險(xiǎn)公司高度重視信保業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制，控制業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)資本在知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)應(yīng)用研究的聚集，進(jìn)一步推動(dòng)知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)成為信保業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)、高質(zhì)量發(fā)展的強(qiáng)有力支撐。平安科技公司目前期望將知識(shí)圖譜建設(shè)融入企業(yè)發(fā)展藍(lán)圖，用創(chuàng)新AI技術(shù)為企業(yè)注入新活力，邀請(qǐng)了國(guó)內(nèi)知識(shí)圖譜領(lǐng)域的專家推動(dòng)知識(shí)圖譜技術(shù)在保險(xiǎn)領(lǐng)域的落地應(yīng)用。但知識(shí)圖譜在信用保證保險(xiǎn)業(yè)的研究應(yīng)用仍處于初步階段，亟待對(duì)保險(xiǎn)知識(shí)圖譜構(gòu)架深入研究。

（二）運(yùn)用知識(shí)圖譜技術(shù)的潛在挑戰(zhàn)

1.知識(shí)圖譜技術(shù)本身存在瓶頸，落地應(yīng)用難

知識(shí)圖譜的發(fā)展歷程較為短暫，在知識(shí)圖譜構(gòu)建的各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)都面臨著技術(shù)挑戰(zhàn)。各行業(yè)的知識(shí)圖譜都是獨(dú)立存在的，不能完全實(shí)現(xiàn)圖譜共享，沒(méi)有統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。在信息抽取方面，對(duì)于開(kāi)放域的信息抽取還在初級(jí)發(fā)展階段，尤其是在開(kāi)放領(lǐng)域的純文本信息抽取方面。在知識(shí)融合環(huán)節(jié)，對(duì)于怎樣實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的實(shí)體鏈接，包括在開(kāi)放域條件下的實(shí)體消除、共指消解等問(wèn)題存在挑戰(zhàn)。在知識(shí)加工領(lǐng)域，主要問(wèn)題在于本體自動(dòng)構(gòu)建、知識(shí)推理技術(shù)、知識(shí)質(zhì)量評(píng)估手段以及推理技術(shù)的應(yīng)用，在知識(shí)更新環(huán)節(jié)，嚴(yán)重依賴人工方式。在數(shù)據(jù)運(yùn)用方面，存在數(shù)據(jù)利用率、準(zhǔn)確率低和學(xué)習(xí)能力欠缺問(wèn)題，嚴(yán)重影響了知識(shí)圖譜分析結(jié)果的可靠性。若關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)不完整，那么知識(shí)圖譜將會(huì)是孤立的“子圖孤島”，并不能實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)的價(jià)值。由于知識(shí)圖譜技術(shù)最初是用于靜態(tài)的知識(shí)表達(dá)，并不能對(duì)動(dòng)態(tài)變化的知識(shí)進(jìn)行描述，而信保業(yè)務(wù)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程的風(fēng)險(xiǎn)是時(shí)刻變動(dòng)的，因此知識(shí)圖譜并不具備表達(dá)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的能力。

2.專業(yè)復(fù)合型人才匱乏制約其應(yīng)用

信用保證保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)具有復(fù)雜特殊性及長(zhǎng)尾性，賠付率高。因此，財(cái)險(xiǎn)公司開(kāi)展此類業(yè)務(wù)的并不是很多，從我國(guó)財(cái)險(xiǎn)總體保費(fèi)收入占比來(lái)看，信用保證保險(xiǎn)的保費(fèi)收入僅占比約5%。而且信保行業(yè)內(nèi)的專業(yè)人才本身就匱乏，同時(shí)具備保險(xiǎn)科技、互聯(lián)網(wǎng)、風(fēng)險(xiǎn)管理知識(shí)的復(fù)合型專業(yè)人才更是奇缺。此外，信用保證保險(xiǎn)還具有專業(yè)性和技術(shù)性的特點(diǎn)，多領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人才跨界合作才能保障知識(shí)圖譜技術(shù)的落地應(yīng)用。

3.知識(shí)圖譜技術(shù)的投資開(kāi)發(fā)應(yīng)用成本高

知識(shí)圖譜作為行業(yè)智能的關(guān)鍵技術(shù)之一，使得計(jì)算機(jī)能夠直接進(jìn)行文本分析和處理，進(jìn)而開(kāi)展推理，不再需要人工專家的干預(yù)。迄今為止，知識(shí)圖譜實(shí)際應(yīng)用在發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)逐步擴(kuò)展并取得了較好效果，但在我國(guó)仍屬研究的起步階段。因此，對(duì)于保險(xiǎn)公司而言，從專業(yè)知識(shí)圖譜研發(fā)部門的建立，到專有知識(shí)圖譜人才的招募，都需要其投入大量資金。構(gòu)建行業(yè)知識(shí)圖譜，首先需要軟件工程師從海量數(shù)據(jù)中篩選數(shù)據(jù);其次通過(guò)自然語(yǔ)言處理工程師建立語(yǔ)義理解模型;最后需要大數(shù)據(jù)工程師對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。因此，建設(shè)知識(shí)圖譜的過(guò)程需要一個(gè)高水平技術(shù)團(tuán)隊(duì)，包括自然語(yǔ)言處理工程師、大數(shù)據(jù)工程師和行業(yè)專家在內(nèi)的協(xié)作努力。此外，相關(guān)保險(xiǎn)公司在落地應(yīng)用此技術(shù)的過(guò)程中，還要承擔(dān)可能失敗的沉沒(méi)及機(jī)會(huì)成本。并且，該項(xiàng)技術(shù)的研發(fā)周期較長(zhǎng)，技術(shù)本身存在更新迭代問(wèn)題，進(jìn)一步提高了開(kāi)發(fā)應(yīng)用成本。

四、知識(shí)圖譜技術(shù)賦能信保高質(zhì)量發(fā)展的政策建議

（一）對(duì)政府監(jiān)管部門的政策建議

1.高度重視知識(shí)圖譜的行業(yè)應(yīng)用，營(yíng)造良好的科技創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)逐漸成為保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展共識(shí)，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)為知識(shí)圖譜的應(yīng)用提供了大量數(shù)據(jù)資源?；谥R(shí)圖譜的數(shù)據(jù)平臺(tái)可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效關(guān)聯(lián)分析，是未來(lái)保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展方向。保險(xiǎn)公司將大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)與知識(shí)圖譜融合應(yīng)用，區(qū)塊鏈保證了知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)的安全性，增強(qiáng)了知識(shí)圖譜的可查詢與應(yīng)用性;機(jī)器學(xué)習(xí)能夠增強(qiáng)知識(shí)圖譜在智能風(fēng)控和信用評(píng)估的可靠性。知識(shí)圖譜是未來(lái)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展的動(dòng)力之一，能夠?qū)?shù)據(jù)信息中的隱含關(guān)系進(jìn)行挖掘，促進(jìn)保險(xiǎn)公司未來(lái)的升級(jí)轉(zhuǎn)型。因此，政府應(yīng)高度重視知識(shí)圖譜技術(shù)在保險(xiǎn)公司的應(yīng)用，加大資金、政策等資源鼓勵(lì)支持大型信用保證保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)公司先行摸索落地應(yīng)用，待技術(shù)發(fā)展成熟、成本降低后，繼而在信保行業(yè)全面放開(kāi)推行。保險(xiǎn)是與政策關(guān)系密切的行業(yè)，政策的調(diào)整直接關(guān)系到行業(yè)發(fā)展的走向，相關(guān)部門可以出臺(tái)政策進(jìn)行引導(dǎo)，對(duì)經(jīng)營(yíng)公司給予一定的稅收優(yōu)惠支持，支持保險(xiǎn)公司自己研發(fā)和掌握核心技術(shù)。深入貫徹落實(shí)習(xí)近平新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義科技創(chuàng)新思想，堅(jiān)持“放管服”綜合改革，營(yíng)造良好的科技創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境，使得保險(xiǎn)公司真正成為研發(fā)主體，實(shí)現(xiàn)信保業(yè)務(wù)知識(shí)圖譜技術(shù)發(fā)展的良性循環(huán)。

2.升級(jí)優(yōu)化監(jiān)管體制與模式，加快保險(xiǎn)業(yè)頂層設(shè)計(jì)

貫徹“底線監(jiān)管”原則，將法律底線之上的空間留給技術(shù)創(chuàng)新主體。對(duì)于知識(shí)圖譜等技術(shù)可采取邊創(chuàng)新部署、邊試點(diǎn)應(yīng)用、邊完善監(jiān)管的策略逐步推進(jìn)，這樣將更好地推進(jìn)知識(shí)圖譜在信用保證保險(xiǎn)中加速落地。關(guān)于知識(shí)圖譜在保險(xiǎn)業(yè)應(yīng)用的法律法規(guī)屬于空白，要加快立法的進(jìn)程，完善法律法規(guī)。也可以借鑒國(guó)外經(jīng)驗(yàn)，吸引我國(guó)在知識(shí)圖譜方面有很高造詣的專業(yè)技術(shù)人員，共同制定明晰的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。完善相關(guān)法律和條款，適應(yīng)新形勢(shì)的變化。市場(chǎng)監(jiān)管要根據(jù)市場(chǎng)變化和技術(shù)的變化與時(shí)俱進(jìn)，在新技術(shù)到來(lái)時(shí)監(jiān)管部門要制定完善的監(jiān)督體系，防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。目前，由中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院牽頭制定的《面向標(biāo)準(zhǔn)的知識(shí)圖譜技術(shù)要求》，通過(guò)頂層設(shè)計(jì)，制定了知識(shí)圖譜技術(shù)架構(gòu)及建設(shè)流程，提出了標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)圖譜的應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)對(duì)該標(biāo)準(zhǔn)的研究與實(shí)施，將加深信用保證保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)公司對(duì)該技術(shù)的理解，推動(dòng)知識(shí)圖譜技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展。

3.加強(qiáng)行業(yè)互動(dòng)，推進(jìn)多方主體融合參與技術(shù)應(yīng)用進(jìn)程

一個(gè)技術(shù)的發(fā)展與完善的產(chǎn)業(yè)體系密切相關(guān)。技術(shù)的發(fā)展就是要能實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，商業(yè)化的需求反過(guò)來(lái)促進(jìn)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展優(yōu)化。知識(shí)圖譜的商業(yè)化落地應(yīng)用需多個(gè)行業(yè)融合，從產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)看，上游是以通過(guò)做數(shù)據(jù)采集而擁有各種數(shù)據(jù)源的企業(yè)和機(jī)構(gòu)為主;中游企業(yè)是知識(shí)圖譜產(chǎn)業(yè)鏈的核心重點(diǎn)，發(fā)揮著決定性作用，其包括大數(shù)據(jù)分析公司、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和人工智能公司，為全流程提供知識(shí)圖譜技術(shù)方案的咨詢與技術(shù)能力的輸出;下游深度聚焦知識(shí)圖譜在垂直行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，主要包括金融、醫(yī)療、客服、營(yíng)銷等領(lǐng)域。知識(shí)圖譜具體運(yùn)用到信保業(yè)務(wù)中，有助于風(fēng)控反欺詐、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等。因此，政府應(yīng)加強(qiáng)引導(dǎo)，出臺(tái)相關(guān)政策，不斷加強(qiáng)各個(gè)行業(yè)互動(dòng)融合發(fā)展。為進(jìn)一步加快知識(shí)圖譜的應(yīng)用，推進(jìn)信用保證保險(xiǎn)全面智能化、科技化發(fā)展，協(xié)調(diào)整合相關(guān)政府部門、保險(xiǎn)企業(yè)、融合相關(guān)產(chǎn)業(yè)等主體參與技術(shù)應(yīng)用過(guò)程。為了我國(guó)信用保證保險(xiǎn)的良性發(fā)展，也要打破行業(yè)之間的壁壘，需要政府部門的大力支持、相關(guān)行業(yè)的齊心協(xié)力，使互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與保險(xiǎn)公司有機(jī)結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的高度融合。

（二）對(duì)保險(xiǎn)公司層面的政策建議

1.深化知識(shí)圖譜技術(shù)與信保業(yè)務(wù)融合，推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用落地

一是在知識(shí)圖譜應(yīng)用過(guò)程中，必須串聯(lián)信保業(yè)務(wù)中產(chǎn)生的大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)中臺(tái)，從而挖掘出數(shù)據(jù)深層次價(jià)值，實(shí)現(xiàn)內(nèi)控管理機(jī)制完善、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、智能追償?shù)?。在?gòu)建針對(duì)信保業(yè)務(wù)知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，需要包括企業(yè)、個(gè)人、交易以及行為數(shù)據(jù)在內(nèi)，需要保險(xiǎn)公司在設(shè)立獨(dú)立研發(fā)部門的基礎(chǔ)上，將所有利益相關(guān)方的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。二是保險(xiǎn)公司需要密切關(guān)注知識(shí)圖譜技術(shù)研究與創(chuàng)新的最新動(dòng)向，尤其是在信保業(yè)務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐，努力深化從理論到實(shí)踐的創(chuàng)新。三是大型保險(xiǎn)集團(tuán)可以發(fā)揮其資源優(yōu)勢(shì)和協(xié)同效應(yīng)，推進(jìn)知識(shí)圖譜技術(shù)落地實(shí)施。如中國(guó)人壽、泰康人壽、太平洋保險(xiǎn)依靠明略科技在金融行業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)及知識(shí)圖譜構(gòu)建方面的成熟經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行技術(shù)上的探索應(yīng)用。而對(duì)沒(méi)有資源優(yōu)勢(shì)又缺少新興科技創(chuàng)新能力的中小財(cái)險(xiǎn)公司來(lái)說(shuō)，可以采取抱團(tuán)合作方式來(lái)深化知識(shí)圖譜技術(shù)與信保業(yè)務(wù)相融合，推動(dòng)技術(shù)的應(yīng)用落地。每一次新技術(shù)的革新，都會(huì)帶來(lái)行業(yè)內(nèi)部的調(diào)整。龍頭保險(xiǎn)公司應(yīng)加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)和投入，發(fā)揮領(lǐng)頭羊作用，中小型保險(xiǎn)公司可以著重進(jìn)行某一特定領(lǐng)域的研發(fā)，實(shí)現(xiàn)自己的特色化發(fā)展，贏得彎道超車的機(jī)會(huì)。

2.培育復(fù)合型專業(yè)人才，加快搭建人才高地

黨的十八大以來(lái)，黨中央以人才強(qiáng)國(guó)為目標(biāo)，實(shí)施人才優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略。在后疫情時(shí)代人才競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，保險(xiǎn)企業(yè)引才面臨巨大挑戰(zhàn)。我國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)目前的專業(yè)人才儲(chǔ)備不足，對(duì)人才培養(yǎng)也不夠重視。保險(xiǎn)公司應(yīng)加強(qiáng)與高校和科研機(jī)構(gòu)合作，根據(jù)自身的需求培養(yǎng)在知識(shí)圖譜方面的人才，構(gòu)建具有競(jìng)爭(zhēng)力的引才制度體系。當(dāng)然，在引進(jìn)知識(shí)圖譜技術(shù)專業(yè)人才時(shí)，應(yīng)注重公司內(nèi)部自主培養(yǎng)復(fù)合型、應(yīng)用型人才，在掌握信保業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)規(guī)則的同時(shí)，提升科學(xué)技術(shù)技能，打造具備科學(xué)技術(shù)、企業(yè)財(cái)務(wù)管理、風(fēng)險(xiǎn)管理、貸款風(fēng)險(xiǎn)等多方面的保險(xiǎn)復(fù)合型人才。同時(shí)，制定定向人才培養(yǎng)機(jī)制，促進(jìn)人才高地的盡快搭建。人才是創(chuàng)新的主體，應(yīng)該進(jìn)行更多的資金扶持，參加行業(yè)的就業(yè)補(bǔ)貼以及根據(jù)工作年限進(jìn)行相應(yīng)補(bǔ)貼，并對(duì)人才給于更多人文關(guān)懷，讓人才愿意來(lái)保險(xiǎn)公司長(zhǎng)期服務(wù)，為保險(xiǎn)公司繁榮壯大添磚加瓦。

3.加大專利申請(qǐng)和保護(hù)力度，提高保險(xiǎn)公司核心競(jìng)爭(zhēng)力

對(duì)大部分保險(xiǎn)公司來(lái)說(shuō)，知識(shí)圖譜在信保業(yè)務(wù)領(lǐng)域的運(yùn)用屬于特色新業(yè)態(tài)，部分公司試圖往這個(gè)方向發(fā)展，但很多公司目前都處于調(diào)研階段。應(yīng)密切關(guān)注國(guó)際知識(shí)圖譜技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展的前沿動(dòng)向，主動(dòng)參與知識(shí)圖譜技術(shù)在信保業(yè)務(wù)運(yùn)用的技術(shù)研發(fā)，不斷增加資源投入。在技術(shù)落地應(yīng)用的初始階段，可以和已經(jīng)深耕大數(shù)據(jù)及人工智能產(chǎn)業(yè)的金融科技獨(dú)角獸合作發(fā)展。保險(xiǎn)公司在投入大量資本研發(fā)的同時(shí)也能享有未來(lái)技術(shù)成果紅利。因此，保險(xiǎn)公司應(yīng)注重新技術(shù)的專利申請(qǐng)和保護(hù)工作。總之，人工智能作為科技高地之一，保險(xiǎn)公司應(yīng)致力于知識(shí)圖譜技術(shù)在行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用，不斷提高其核心競(jìng)爭(zhēng)力，并為國(guó)家科技發(fā)展做出應(yīng)有貢獻(xiàn)。

（責(zé)任編輯：夏凡）

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