今天是：
在2017全球智能医疗创新论坛上，平安科技智能引擎部总经理兼大数据首席总监、国家千人计划专家肖京博士曾表示，“除了常规企业数据，平安还拥有100余家新闻、社交媒体舆情和巨大的关系网络。在结果方面，风控精度已经从最初的60%上升到了如今的80%-90%。”这里提到的关系网络到底是一张怎样的神奇网络？近日，平安科技智能引擎部终于揭开其神秘面纱：通过欧拉图谱将大大缩减过去用人脑分析关系网络的时间和精力，并且做到更准确。
企业的经营好坏，常常体现在上下游供应链、股东、投资、高管、抵押担保，以及行业内的竞争关系等层面。过去的企业分析工作大多是由咨询机构和金融机构设立专业研究团队完成，主要解决复杂的咨询决策、投研、风控目的，然而产出成果却十分依赖研究人员自身的行业理解、经验以及推理、洞察能力。
可现实是，优秀的研究员从来都是稀缺的，更何况需要处理的是大量复杂的新闻、自媒体、公告、年报等内容。对一家企业分析动辄需要好几个小时，深度研究更是需要几个月的时间。根据公开的数据了解到，在2016年里，A股有36万份公告，新三板有33万份公告，还有18万份的研报，其中5万份是深度研报。平均每位分析师要跟进20家企业，每天要花1小时时间阅读公告。
对此，平安科技率先在业内推出了解决方案——通过“欧拉图谱“，任何人可以几秒时间内将公开的企业关系抽取出来，未来还将推出在1分钟内作出完整产业链分析报告出来。
近年来，随着深度学习技术的蓬勃发展，机器学习应用从结构化数据分析迅速蔓延到非机构化领域，图分析（即关系网络分析技术）技术的成熟带领了“知识图谱”的综合技术概念逐步火热起来。平安科技将这项技术应用在金融领域，通过企业与企业的连接、企业与人的连接、企业与事件的连接、企业与行业的连接，编制成一张关系网络。
本月起平安科技“欧拉图谱”即将开展外部公测，很快将应用到各金融领域。有了这款关系分析工具，只需要通过简单的鼠标操作即可实现各种关系之间的无限穿梭，发现风险链条、扩散范围、风险隔离距离，以及可能的循环担保圈、资金圈等环状结构的关系识别和发现都显得更加得心应手、轻松便捷。
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