近日，以中科院大学大数据分析技术实验室为技术背景、以大数据算法模型为基础能力，专注于用人工智能提供企业金融风险管理的大数据金融科技公司——北京知因智慧数据科技有限公司，宣布获得远毅资本领投的Pre-A轮千万元融资。

　　目前，市场上已有较多提供个人信贷征信技术服务的供应商，但在企业级金融技术服务市场中，能为公司融资提供风控技术的新型模型服务商并不多见。

　　知因智慧就是这样一家公司。它利用大数据知识图谱及风险关联效应，服务企业金融，并以银行为主要服务对象，切入银行对公客户领域提供信贷风险解决方案。其“产业知识图谱+机器学习”的人工智能风控模型能提升银行对大客户信贷风险识别能力，推动银行信贷评价体系向更科学的方向发展。

　　产业知识图谱是啥

　　知因智慧创始人任亮的另一个身份是中科院大学大数据分析技术实验室副主任。作为国内最早开始知识图谱研究和商业化服务的团队，知因智慧早在10年前就已开始基于知识图谱“建模”，并积累了许多特征变量及可以验证的方法和模型。

　　“知识图谱是人工智能的一个分支，早期是基于本体来构建语义网络的一项技术，主要应用在英文搜索领域。产业知识图谱是聚焦在产业和金融这个垂直领域，以企业为核心，建立起相关经济要素之间的相互联系，然后用大数据对关系量化，最后用机器学习寻找要素之间的隐含影响和传导效应，最终梳理出一条完整的商业逻辑链条。”任亮介绍说，以产业知识图谱为主的预警模型与以财务数据为主的预警模型相比，风险预测的准确度能提高30%以上，能够有效降低银行不良贷款率。

　　“过去，银行都是通过传统统计方法判断客户的优良等级，但海量企业间的风险传导如何、质量状况如何很难用人力采集。产业知识图谱能将传统的风险预测模型升级，使风控从自动化升级到智能化。”知因智慧执行董事乔彦军表示，知因智慧的20多个业务场景模型对传统评定风险而言是很重要的补充。

　　“大数据本身是没有价值的，必须与业务结合在一起才有价值，具体的结合点就是产业知识图谱。先基于业务场景数据把关系链条绘制出来，再用大数据方法量化，用机器学习挖掘之间的传递效应和风险效应，这样才能真正帮助银行找到好的客户，并及时发现风险。”乔彦军说。