CN115203576A - 一种金融知识协同管理系统、方法、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种金融知识协同管理系统、方法、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，金融知识协同管理系统包括：业务协同节点、金融知识图谱和员工客户端。其中，所述金融知识图谱，用于存储针对金融知识的图数据，所述图数据中包括金融实体以及金融实体之间的关系；所述业务协同节点，用于响应于业务协同申请，获得基于所述金融知识图谱中存储的图数据确定的业务协同响应；向所述员工客户端推送所述业务协同响应；所述员工客户端，用于接收所述业务协同响应，并展示所述业务协同响应。应用本发明实施例提供的方案能够帮助金融机构的员工获得金融知识。

Description

一种金融知识协同管理系统、方法、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种金融知识协同管理系统、方法、设备及存储介质。
背景技术
金融市场复杂多变，金融机构的员工在向客户提供各种金融服务时，需要综合各个领域的金融知识做出决策，进而向客户提供优质的金融服务。然而金融服务中客户的需求往往较为复杂且针对性弱，因此，需要金融机构的员工掌握丰富的金融知识。而受员工经验、资历等因素的影响很多员工难以满足上述要求。因此，需要提供一种针对金融知识的协同管理系统，以帮助金融机构的员工获得丰富的金融知识，为客户提供优质的金融服务。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种金融知识协同管理系统、方法、设备及存储介质，以能够帮助金融机构的员工获得金融知识。具体技术方案如下：
根据本发明实施例的一方面，提供了一种金融知识协同管理系统，所述系统包括：业务协同节点、金融知识图谱和员工客户端；其中，
所述金融知识图谱，用于存储针对金融知识的图数据，所述图数据中包括金融实体以及金融实体之间的关系；
所述业务协同节点，用于响应于业务协同申请，获得基于所述金融知识图谱中存储的图数据确定的业务协同响应；向所述员工客户端推送所述业务协同响应；
所述员工客户端，用于接收所述业务协同响应，并展示所述业务协同响应。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种金融知识协同管理方法，应用于金融知识协同管理系统中的业务协同节点，所述系统还包括：金融知识图谱和员工客户端；所述金融知识图谱，用于存储针对金融知识的图数据，所述图数据中包括金融实体以及金融实体之间的关系；
所述方法包括：
接收业务协同申请；
获得基于所述金融知识图谱中存储的图数据确定的业务协同响应；
向所述员工客户端推送所述业务协同响应，以使得所述员工客户端展示所述业务协同响应。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现以上所述的金融知识协同管理方法步骤。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上所述的金融知识协同管理方法步骤。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行以上所述的金融知识协同管理方法步骤。
由以上可见，本发明实施例提供的系统中包括：业务协同节点、金融知识图谱和员工客户端。金融知识协同管理系统在对金融知识进行协同管理时，系统中的业务协同节点收到业务协同申请后，将基于金融知识图谱中存储的图数据确定的业务协同响应推送给员工客户端，再由员工客户端对上述业务协同响应进行展示。可见，应用本发明实施例提供的方案能够通过员工客户端展示业务协同节点用于响应业务协同申请的业务协同响应，这样金融机构的员工能够从员工客户端展示的内容中获得金融知识，进而员工能够依据所获得的丰富的金融知识为客户提供优质的金融服务。
当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的实施例。
图1为本发明实施例提供的一种金融知识协同管理系统的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的另一种金融知识协同管理系统的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种金融知识协同管理过程的信令示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种金融知识协同管理过程的信令示意图；
图5为本发明实施例提供的一种金融知识协同管理方法的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员基于本申请所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种金融知识协同管理系统，上述系统能够为对金融知识有协同管理需求的员工或者组织针对金融领域的知识提供金融知识协同管理服务，如：上述系统用于为金融机构的员工提供金融知识协同管理服务。
下面对本发明实施例提供的金融知识协同管理系统进行详细说明。
本发明的一个实施例中，参见图1，提供了一种金融知识协同管理系统的结构示意图，上述系统包括：业务协同节点101、金融知识图谱102和员工客户端103。
其中，上述金融知识图谱102，用于存储针对金融知识的图数据，上述图数据中包括金融实体以及金融实体之间的关系；
上述业务协同节点101，用于响应于业务协同申请，获得基于上述金融知识图谱102中存储的图数据确定的业务协同响应；向上述员工客户端103推送上述业务协同响应；
上述员工客户端103，用于接收上述业务协同响应，并展示上述业务协同响应。
下面对金融知识管理系统包括的各个部分分别进行说明。
一、金融知识图谱102
在金融知识图谱102中，上述图数据可以是“点和边”的集合。每一组最简略的图数据可以由代表两个实体的两个“点”以及一个连接两点并代表两个实体间的关系的“边”组成。根据各个最简略的图数据中的实体信息，可以将存在相同实体的图数据相连接，足够多的图数据连接后就构成了“网”状的图数据库。当构成图数据库的图数据包括金融实体以及金融实体之间的关系时，也就是使用金融图数据进行关系连接，那么就能够得到上述金融知识图谱102。另外，还可以利用全文检索技术和分词技术为金融知识图谱102中的数据信息创建倒排索引文件，提高检索效率。再者，金融知识图谱102可以利用开源数据库Nebula来存储金融图数据。
金融图数据可以由工作人员对金融实体间关系进行配置后输入到系统中，除此之外，系统也可以根据金融知识获得金融图数据，系统获得金融图数据的具体实现过程可以参考后续实施例，这里暂不详述。
上述金融实体可以理解为金融领域所涉及的知识中能够作为数据处理对象的信息。
下面对金融实体所包含的信息进行说明。
上述金融实体包括以下信息中的至少一项：员工实体、客户实体、产品实体、业务案例实体以及事件实体；
上述客户实体包括以下信息中的至少一种：投资者、银行、保险机构、券商资管、信托机构以及基金；
上述事件实体包括以下信息中的至少一种：监管事件、财经事件、企业事件以及项目事件。
其中，员工实体可以包含为客户提供服务的一线员工、各个领域的专家以及对工作流程进行审核的员工等。
投资者可以包含专业投资者和普通投资者等。
另外，产品实体可以包括：金融产品、服务产品等。
业务案例实体可以包括：员工的业务经验、员工与客户的问答金融知识、员工与专家的问答金融知识和场景模板等。
这样通过对金融实体进行详细的分类设计，基于上述金融实体获得的金融图数据能够更严格、细致、准确的描述金融实体的概念以及金融实体间的关系，提高利用图数据获取金融知识的效率和准确度。
二、业务协同节点101
上述业务协同申请可以由员工客户端103向业务协同节点101发送，也可以由金融知识仓库向业务协同节点101发送。根据业务协同申请的发送方不同，实现上述获得业务协同响应的方法步骤也不同。
下面先对员工客户端103向业务协同节点101发送业务协同申请情况下业务协同节点101获得业务协同响应的实现方式进行说明。另外，金融知识仓库向业务协同节点101发送业务协同申请情况下业务协同节点101获得业务协同响应的实现过程，可以参考后续实施例，这里暂不详述。
本发明的一个实施例中，上述员工客户端103，还用于向上述业务协同节点101发送业务协同申请；上述业务协同节点101，具体用于响应于上述业务协同申请，从上述金融知识图谱102中获得与上述业务协同申请相匹配的目标图数据，根据上述目标图数据确定用于为员工提供业务协同服务的协同方，从所确定的协同方获得业务协同响应。这样，由于业务协同申请可以通过员工客户端主动向业务协同节点101发出，那么员工就可以通过员工客户端的主动发送功能及时的向金融知识协同管理系统反应自己遇到的问题，提高员工的工作效率。
其中，员工客户端103可以是安装在由员工进行操作的电子设备上的应用程序。业务协同申请中可以包含员工需求知识信息。员工需求知识信息可以通过员工在员工客户端103主动进行输入得到，也可以由员工客户端103根据员工最近预设时间段内的搜索记录和员工的工作内容信息分析得到员工需求知识信息。目标图数据可以是与员工需求知识信息相关的金融知识领域信息、金融专家信息、金融产品信息、业务信息以及业务协同人员信息等。
鉴于上述情况，员工客户端103向业务协同节点101发送的业务协同申请中可以包含员工需求知识信息，与此相对应，业务协同节点101可以根据员工需求知识信息从金融知识图谱102中获得与员工需求知识信息相匹配的目标图数据。
下面对业务协同节点101确定协同方，进而获得业务协同响应的不同方式进行说明。
一种实现方式中，业务协同节点101接收到的业务协同响应可以来自专家客户端，也就是说业务协同响应可以由专家客户端提供。
鉴于此，上述系统还包括：专家客户端；上述业务协同节点101，具体用于根据上述目标图数据确定用于为员工提供业务协同服务的专家客户端，向所确定的专家客户端发送专家协同请求，接收上述专家客户端提供的业务协同响应。
其中，专家客户端可以是安装在由专家进行操作的电子设备上的应用程序。
具体的，在业务协同节点101从上述金融知识图谱102中获得与上述业务协同申请相匹配的目标图数据后，业务协同节101根据得到的目标图数据中包含的与员工需求知识信息相关的金融专家的信息，确定专家客户端，向所确定的专家客户端发送用于向专家客户端请求员工需求知识的专家协同请求，专家协同请求可以包括员工需求知识信息以及目标图数据的信息，当专家客户端接收到专家协同请求并接受请求后，专家可以根据其中的员工需求知识信息以及目标图数据进行金融知识创作，一种情况下，业务协同节点101会将创作的金融知识直接发送给员工客户端103，这时由专家客户端发送的创作的金融知识可以作为业务协同响应的一种。另一种情况下，创作的金融知识会先被存储到金融知识仓库中，业务协同节点101会向员工客户端103发送已完成创作的通知，这时由专家客户端发送的已完成创作的通知可以作为业务协同响应的一种。
另一种实现方式中，业务协同节点101接收到的业务协同响应可以来自协同子系统，也就是说业务协同响应可以由协同子系统提供。
鉴于上述情况，上述系统还包括：协同子系统；上述业务协同节点101，具体用于根据上述目标图数据，从接入上述协同子系统的协同方中，确定用于为员工提供业务协同服务的协同方，向上述协同子系统发送专家协同请求，接收所确定的协同方通过上述协同子系统提供的业务协同响应。
其中，协同子系统可以为员工客户端103与专家客户端建立连接，为员工与专家建立通讯，同样的，协同子系统也可以为员工客户端103、专家客户端以及其他员工进行连接，使得多个人能够在多端设备上通过协同子系统进行沟通、交流和业务协同。因此，协同方可以包括接入协同子系统的专家用户端和接入协同子系统的业务协同人员使用的客户端。业务协同人员可以是不同部门的员工。
具体的，在业务协同节点101从上述金融知识图谱102中获得与上述业务协同申请相匹配的目标图数据后，业务协同节点101根据得到的目标图数据中包含的与员工需求知识信息相关的金融专家的信息、业务信息、业务协同人员信息以及目标图数据中的其他信息等，从接入上述协同子系统的协同方中，确定用于为员工提供业务协同服务的协同方，向上述协同子系统发送用于向协同方请求业务协同的协同请求，协同请求可以包括员工需求知识信息以及目标图数据的信息，当协同方接收到协同请求并接受请求后，协同方能够根据其中的员工需求知识信息以及目标图数据为员工提供金融知识协同、业务协同和在线指导等服务，将协同方为员工提供的服务及其服务内容作为业务协同响应发送给业务协同节点101。
另外，协同子系统还可以将员工、协同方和客户进行连接，直接由员工和协同方全方位的为客户提供客户所需的金融服务。这种情况下，为由员工和协同方全方位的为客户提供的金融服务以及服务内容也可以作为业务协同响应的一种。
下面对作为业务协同响应的服务及其服务内容进行说明。
上述提供服务的过程可以是通过文字交流、语音通话以及视频通话等交流沟通的方式进行，在服务的过程中，协同子系统会根据沟通的方式记录服务内容，例如：若服务过程是通过文字交流的方式进行的，那么协同子系统可以记录各方的聊天记录作为服务内容；若服务过程是通过语音通话的方式进行的，那么协同子系统可以记录各方的语音录音以及对语音进行语音识别后的文字信息作为服务内容；若服务过程是通过视频通话的方式进行的，那么协同子系统可以记录各方聊天视频或语音音录以及对语音进行语音识别后的文字信息等作为服务内容。而且，协同方对上述员工的金融知识协同以及业务协同等服务的本身也是业务协同响应的一种。
由以上可见，在员工主动发起业务协同申请的情况下应用本发明实施例提供的方案，业务协同节点101能够为员工提供了来自专家客户端或协同子系统的业务协同响应，而且，本实施例提供的方案能够使得专家有针对性的根据员工业务协同申请为员工进行知识创作并提供创作知识作为业务协同响应以对员工进行更有针对性的金融知识协同。并且，还能够调用员工需要的协同方为员工提供全方位的金融知识协同服务，也能够调用员工和协同方为客户提供全方位的服务，使得员工在为客户提供金融服务的过程中能够满足客户的复杂需求。
通过上述两种实现方式得到的业务协同响应既可以由业务协同节点101直接推送给上述员工客户端103，并向员工客户端103推送业务协同响应通知，也可以通过业务协同节点101将业务协同响应存入金融知识仓库中，再向员工客户端103推送业务协同响应通知，其中，业务协同响应包括其对应的业务协同响应通知。
另外，业务协同节点101还能够对各个业务领域的专家进行集中管理，确保专家服务的权威性和合规性，业务协同节点101能够辅助员工、专家和业务相关人员（如：总部管理人员、营业部人员）进行高效的业务协同，而且各个员工能够通过业务协同节点101与其他员工设定团队的工作目标、绩效内容和提成比例等信息，并存储到业务协同节点101中的团队信息库中。
三、员工客户端103
下面对员工客户端103接收上述业务协同响应并展示上述业务协同响应的实现方式进行说明。
一种实现方式中，当业务协同节点101接收到业务协同响应时，将业务协同响应推送给员工客户端103，并向员工客户端103推送业务协同响应通知，这时由员工客户端103接收上述业务协同节点101推送的业务协同响应。
另一种实现方式中，上述系统还包括：金融知识仓库，当业务协同节点101接收到业务协同响应时，将业务协同响应发送到金融知识仓库中进行存储，再向员工客户端103推送业务协同响应通知，员工客户端103接收到业务协同响应通知后，可以主动从金融知识仓库中获得业务协同响。
由以上可见，本发明实施例提供的系统中包括：业务协同节点、金融知识图谱和员工客户端。金融知识协同管理系统在对金融知识进行协同管理时，会由系统中的业务协同节点会在收到业务协同申请后，将基于金融知识图谱中存储的图数据确定的业务协同响应推送给员工客户端，再由员工客户端对上述业务协同响应进行展示。可见，应用本发明实施例提供的方案能够通过员工客户端展示业务协同节点用于响应业务协同申请的业务协同响应，这样金融机构的员工能够从员工客户端展示的内容中获得金融知识，进而员工能够依据所获得的丰富的金融知识为客户提供优质的金融服务。
在上述实施例的基础上，本发明实施例提供的金融知识协同管理系统还包括：知识挖掘节点和用于存储金融知识的金融知识仓库。其中，
上述员工客户端103，还用于向上述业务协同节点101发送向客户提供金融服务的服务过程信息；
上述业务协同节点101，还用于向上述知识挖掘节点转发上述服务过程信息；
上述知识挖掘节点，用于对上述服务过程信息进行知识挖掘，得到过程知识；指示上述金融知识图谱102获得针对上述过程知识的图数据，并向上述金融知识仓库发送上述过程知识；
上述金融知识图谱102，还用于获得针对上述过程知识的图数据，并使用所获得的图数据更新已有的图数据；
上述金融知识仓库，用于存储上述过程知识。
下面先对金融知识仓库中的数据存储方式进行说明。
在金融知识仓库中，有关金融的多模态数据或金融知识都可以通过“索引”和“全文”的模式进行存储，可以使用如MySQL（Structure Query Language，结构化查询语言）并结合金融实体来对金融知识仓库中的数据创建索引文件，然后将索引文件存储在金融知识仓库中，也可以对金融知识仓库中的数据创建倒排索引文件，以提高检索速度。还可以为金融知识仓库提供数据快速浏览访问接口，能够快速获取数据和金融知识。
本发明实施例提供的系统与上个实施例提供的系统相比，本系统的应用场景还包括：在员工或者员工与协同方为客户提供服务之后，该系统能根据服务过程中产生的服务过程信息，对金融知识图谱102中的信息进行更新，并将通过服务过程信息获得的金融知识存储到金融知识仓库中。
下面对本系统在上述场景中的应用过程进行说明。
若员工为客户提供了服务或者员工与协同方通过协同子系统共同为客户提供了服务，都可以由员工客户端103向业务协同节点101发送向客户提供金融服务的服务过程信息，服务过程信息可以包括以下内容的一个或多个：根据客户需求为客户推荐的产品信息、员工通过员工客户端103获得的新知识的信息、协同方的信息以及涉及的业务信息等。业务协同节点101将收到的服务过程信息转发给知识挖掘节点，由知识挖掘节点对服务过程信息进行知识挖掘得到过程知识并向金融知识仓库发送上述过程知识。由金融知识图谱102结合金融实体的信息来获得针对上述过程知识的图数据，并使用所获得的图数据对金融知识图谱102中已有的图数据进行更新。
由以上可见，在每次客户得到服务后，都会对系统中原有的金融知识图谱和金融知识仓库进行更新和补充，通过这样的方式让每次服务过程中产生的新新知识和信息不断的回馈到系统中，使得个人与组织都能够持续积累金融知识。另外，在服务中产生的新知识和信息中包含个体实践经验，通过这种新知识和信息更新和补充系统的金融知识图谱和金融知识仓库的方式，能够使得个体实践经验积累成系统组织的金融知识和信息。
其中，在对服务过程信息进行知识挖掘得到过程知识时，可以先将服务过程信息进行“文本化”，即将服务过程信息转换为文字数据。例如：对于语音数据的服务过程信息可以使用语音识别技术将语音数据转换为文本数据；对于图像数据的服务过程信息可以根据图像语义分割技术对图像的处理结果将图像数据转换为文本数据，对于视频数据的服务过程信息可以先通过抽取视频帧的方式将视频数据转换为图像数据，然后按照图像数据进行处理。通过上述方式能够将多种数据格式的服务过程信息转换为文字数据。
下面对金融知识图谱102获得针对上述过程知识的图数据的方法的具体实现过程进行说明。
本发明的一个实施例中，获得金融图数据的方法可以通过下述步骤一与步骤二实现。
步骤一：基于金融实体库，采用自然语义处理技术，从服务过程信息中抽取实体对。
其中，服务过程信息可以是上述文字数据，金融实体库是包括各种金融实体信息的数据库。
具体的，先根据文本数据中的标点符号等信息进行分句。然后基于金融实体库中信息，采用词法分析（如：LAC词法分析，Lexical Analysis of Chinese 汉语词汇分析）对词性进行分析，得到词性标注结果，采用句法分析（如：DDParser一种句法分析工具）进行依存句法分析，得到依存句法分析结果。根据依存句法分析结果与词性标注结果，基于金融实体库中信息进行金融知识实体提取，通过确定核心词以及主谓关系（SBV）来确定主语，通过动宾关系（POB）和介宾关系（ADV）等来提取主语外的其他金融知识实体，将主语与各个其他金融知识实体进行配对，得到头尾实体对。
另外，利用自然语义处理技术还对金融实体进行实体消歧等处理。
步骤二：将头尾实体对以及头尾实体对所属的句子输入预先训练的关系分类模型，由关系分类模型将各个头尾实体对间的关系进行分类，得到“三元组”。
其中，“三元组”即上文实施例中描述的形式为“点和边”的集合的金融知识图数据。
下面对关系分类模型的实现方式进行说明。
分类模型选用CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络），首先通过预训练的Embedding（嵌入算法）将句子中的词转化为词向量，根据句子中的头尾实体对的金融实体词及其上下文表征词级别的特征，通过CNN网络抽取句子级别的特征；结合头尾实体对的金融实体词及其上下文表征词级别的特征与句子级别的特征生成结合特征向量表示。将结合特征向量输入全连接神经网络层中，得到头尾实体对间的关系。这样通过上述金融知识图谱102获得针对上述过程知识的图数据的方法获得的金融知识图数据能够被系统用于进行金融知识推理，提高了系统金融知识的共享能力。
下面对员工客户端被动接收由业务协同节点101主动发送的业务协同响应的情况进行说明。
本发明的一个实施例中，业务协同节点101接收到的业务协同响应可以来自知识挖掘节点，也就是说业务协同响应可以由知识挖掘节点提供。
本发明实施例中的系统还包括：知识挖掘节点和金融知识仓库。其中，
上述金融知识仓库，用于存储金融知识；在确认增加新金融知识的情况下，向上述业务协同节点101发送业务协同申请，并向上述金融知识图谱102发送针对上述新金融知识的图谱更新通知；
上述金融知识图谱102，还用于获得针对上述新金融知识的图数据，并使用所获得的图数据更新已有的图数据；
上述业务协同节点101，具体用于响应于上述业务协同申请，向知识挖掘节点发送新知识申请；
上述知识挖掘节点，用于根据上述新知识申请从上述金融知识仓库中获得上述新金融知识；向上述金融知识图谱102请求上述新金融知识的图数据；根据上述新金融知识的图数据进行知识挖掘，生成针对上述新金融知识的知识报告，作为业务协同响应；向上述业务协同节点101发送上述业务协同响应；
上述业务协同节点101，具体用于接收上述知识挖掘节点发送的上述业务协同响应。
知识仓库在确定增加新金融知识后，会向业务协同节点101发送业务协同申请，并向金融知识图谱102发送新金融知识的图谱更新通知，金融知识图片收到通知后会获得针对上述新金融知识的图数据，并使用所获得的图数据更新已有的图数据。当业务协同节点101接收到业务协同申请后，会向知识挖掘节点发送新知识申请，业务协同申请和新知识申请中都包括新知识的信息，知识挖掘节点会基于新知识的信息从金融知识仓库中获得上述新金融知识，向上述金融知识图谱102请求上述新金融知识的图数据，根据上述新金融知识的图数据进行知识挖掘，生成针对上述新金融知识的知识报告，作为业务协同响应；向上述业务协同节点101发送上述业务协同响应。
另外，上述新金融知识的图数据的获得方式与上述步骤一和步骤二相似，但是用于获取新金融知识的图数据的新金融知识来源可以是新闻资讯、新闻公告和金融研报等文本数据，也可以是客户资料、客户历史交易、客户投资偏好和客户社会关系等客户数据，还可以是专家提供的新金融知识，还可以是业务、项目、投资标的、员工、的数据等等。图数据的关系也可以包括产业链上下游关系、股权的所有与被所有关系、员工与客户的关系以及业务与客户的关系等。
由以上可见，应用本发明实施例的系统能够根据新的知识对金融知识仓库和金融知识图谱进行补充和更新，以使得系统的金融知识仓库和金融知识图谱保持更新。
下面对金融知识仓库中增加的新金融知识的来源进行说明。
一种实现方式中，新金融知识来自专家客户端。
上述系统还包括：专家客户端。
上述专家客户端，用于通过上述金融知识仓库的知识创作接口向上述金融知识仓库上传新金融知识；
上述金融知识仓库，具体用于在上述知识创作接口接收到新金融知识后，确认增加了新金融知识。
由以上可见，新知识的来源可以是专家创作的新金融知识，这样使得来自专家的金融知识能够加紧金融知识与实际业务的联系，也使得金融知识仓库中的金融知识与个人经验结合的更加紧密。
另一种实现方式中，新金融知识来自数据接口。
上述金融知识仓库还包括：数据接口。
上述数据接口，用于实时接收来自系统外的金融知识；
上述金融知识仓库，具体用于在上述数据接口接收到新金融知识后，确认增加了新金融知识。
其中，上述系统外的金融知识可以包括以下信息：客户与员工的账户数据信息、表征客户在金融领域喜好和需求等等的客户画像、表征员工工作内容和金融知识领域等等的员工画像、业务办理数据、金融机构或者金融产品的资讯行情、审批流程、公文、共享文件和帮助文档等。
另外，数据接口能够与多种数据源进行适配，在接收到新金融知识的时候会先清洗掉冗余信息，并将多模态数据标准格式化，然后再存储到金融知识仓库中。而且，数据接口能够为不同数据源的信息进行权限划分。
由以上可见，数据接口有数据适配、存储管理和权限管理等功能。
在上述实施例的基础上，本发明实施例提供的金融知识协同管理系统还包括：搜索引擎和金融知识仓库。
本发明实施例提供的系统与上个实施例提供的系统相比，本系统的应用场景还包括：员工在需要获得金融知识时，通过员工客户端103利用该系统进行金融知识检索。
员工客户端103，还用于向上述搜索引擎发送知识检索申请；
搜索引擎，用于响应于上述知识检索申请，对上述知识检索申请携带的检索内容进行分词处理，得到上述检索内容包含的关键词，确定各个关键词所属的词类别，按照各个关键词所属的词类别，对各个关键词进行扩展处理，得到各个关键词对应的扩展词；将所得到的关键词和扩展词与上述金融知识图谱102中的金融实体进行匹配，得到目标金融实体，根据上述金融知识图谱102中记录的实体间关系和上述目标金融实体，获得查询词；从上述金融知识仓库中获得与上述查询词相匹配的目标金融知识；根据各目标金融知识所描述的示例与各目标金融知识本身的相似度，对各目标金融知识进行排序；向上述员工客户端103推送排序后的目标金融知识；
员工客户端103，具体用于在目标金融知识中包含与业务协同相关的知识时，向上述业务协同节点101发送业务协同申请。
下面针对上述员工客户端103进行说明。
员工在员工客户端103的检索界面中输入检索内容并进行检索时，员工客户端103基于员工输入的检索内容向搜索引擎发送携带检索内容的知识检索申请。在搜索引擎完成检索，将排序后的目标金融知识推送给员工客户端103。员工客户端103收到目标金融知识后，向员工展示。
在目标金融知识中包含与业务协同相关的知识时，员工可以根据上述相关的知识通过员工客户端103向业务协同节点101发送业务协同申请。其中，与业务协同相关的知识可以包括与目标金融知识相关的有业务经验的专家、业务相关的产品以及业务相关的产品或服务等企业资源。
下面针对上述搜索引擎进行说明。
当搜索引擎接收到知识检索申请时，搜索引擎将检索内容进行分词处理，将查询内容先处理为一组关键词的集合，然后通过分类算法将关键词划分为普通类、本体类、本体示例类和本体属性类四种词的类型。分别对这四种类型的关键词进行扩展，得到扩展词。
其中，普通类词指的是各种名词，比如企业、公司和投资标的等的名称。本体类词指的是属于描述一个特定领域的较为抽象的概念词，比如，“职业”和“大学”等。本体示例类词指的是某概念所指的具体实体词，比如，“医生”、“工人”、“学生”和“课程”等，这些本体示例类词具有相对于本体词较为具体的概念，抽象程度较低。本体属性类词指的是本体词的特点。
上述扩展的扩展方法是：普通类词根据企业常用词表扩展。本体类词通过检索内容的本体关系进行扩展。本体实例词使用其属性能够与本体实例词属性相匹配的本体实例词的父类本体进行扩展，比如，“医生”和“工人”的父类本体可以是“职业”，“学生”和“课程”的父类本体可以是“大学”。本体属性类词使用其属性能够与本体属性相匹配的本体属性词进行扩展。
得到扩展词后，使用扩展词与上述金融知识图谱102中的金融实体进行匹配，根据所述金融知识图谱102中记录的实体间关系和上述目标金融实体，通过推理模块获得查询词，并使用查询词从上述金融知识仓库中获得目标金融知识。然后搜索引擎可以计算各目标金融知识所描述的示例与各目标金融知识本身的相似度，对各目标金融知识进行排序。搜索引擎也可以计算各目标金融知识所描述的示例与各目标金融知识本身的相关度，然后综合相关度和相似度，对各目标金融知识进行排序。然后将排序后的目标金融知识推送给员工客户端103。
其中，推理模块是预先根据检验总结构建各种场景需要的设计推理规则库，基于上述推理规整库采用Jena构建的推理模块，搜索引擎也可以搜索推理出上述与业务协同相关的知识。
由以上可见，本发明实施例提供的方案中在员工输入检索内容后，由搜索引擎对检索内容进行分词处理，对分词结果再进行扩展处理，通过扩展词与金融知识图谱中的信息获得查询词，通过该查询查询得到的金融知识更丰富、更全面，可以更好的覆盖到员工的金融知识需求，通过对文档进行排序使得员工可以更快速的找到所需金融知识，提高了员工的工作效率。
另外，为了使得搜索引擎更快更准确，还可以为金融知识仓库中的各个文档建立语义索引。使用自然语义处理对金融知识仓库中的金融知识进行处理，与上述步骤一和步骤二相似，但区别是本发明实施例中，是根据金融实体库识别出金融知识中的金融实体，然后得到“三元组”。根据“三元组”为各个金融知识进行语义标注，将金融知识中的金融实体词和属性词等标注出来，得到语义标注结果。然后根据各个金融知识的“三元组”和上述语义标注结果对金融知识所属文档建立索引，用来描述金融知识所属文档语义的“三元组”中的关系和金融实体词可以作为该文档的索引。
本发明的一个实施例中，在上述员工客户端103被动接收由业务协同节点101主动发送的业务协同响应的情况下实施例中提供的系统中，系统还可以根据各个目标员工的信息向各个目标员工推送所述业务协同响应。
知识挖掘节点，还用于识别所述新金融知识中的金融事件；针对识别出的每一金融事件，获得该金融事件的第一特征和表征该金融事件与历史事件间相似度的第二特征；对每一金融事件的第二特征中的各个特征分量进行融合，得到各个金融事件对应的融合特征；根据各个金融事件对应的融合特征、第一特征以及各个员工对历史事件的反馈，确定待推送所述新金融知识的目标员工；向所述业务协同节点101发送各个目标员工的信息；
业务协同节点101，具体用于根据各个目标员工的信息向各个目标员工推送所述业务协同响应。
下面针对知识挖掘节点进行说明。
知识挖掘节点持续接收新金融知识，识别出新金融知识中的金融事件，并将各个金融事件进行分类。然后针对识别出的每一金融事件，获得该金融事件的第一特征和第二特征。第一特征可以包括：金融事件的发生时间、员工反馈情况以及热度声量。热度声量可以对各个金融事件分析，统计并实时更新各个事件的热度声量数据，员工反馈情况可以是关注、点赞和收藏等反馈。第二特征用于表征表征该金融事件与历史事件间相似度，第二特征可以包含：金融事件与历史中事件的客户相似度特征、文本逻辑关联特征、图形关键点相似特征和统计相关性特征等特征分量。上述特征分量分别在客户、文本、图形和统计上表征金融事件与历史中事件的相似度。
在得到第一特征和第二特征后，通过深度学习网络对每一金融事件的第二特征中的各个特征分量进行融合，得到各个金融事件对应的融合特征。将融合特征和第一特征都输入到推荐模型中，将融合特征、第一特征中的金融事件的发生时间和第一特征中的热度声量作为马尔科夫决策过程的环境状态，将员工反馈情况作为马尔科夫决策过程的奖励，对推荐模型进行修正。这样确定出待推送所述新金融知识的目标员工并向所述业务协同节点101发送各个目标员工的信息。
其中，上述深度学习网络和推荐模型可采用DRL（Deep ReinforcementLearning），深度学习网络可以采用循环神经网络、长短期记忆神经网络或其变体网络模型，推荐模型可以采用Q-Learning（一种强化学习算法）模型或集成深度学习网络的Actor-Critic（演员-评论家算法）模型。
下面针对业务协同节点101进行说明。
根据各个目标员工的信息向各个目标员工推送所述业务协同响应。
一种实现方式中，直接向各个目标员工推送所述业务协同响应。
另一种实现方式中，由于各个员工的业务和工作内容等各不相同，所以还需要根据员工的信息由业务协同模块确定员工的业务和工作内容与上述业务协同响应中内容相符合的员工来进行推送。
由以上可见，通过知识挖掘节点对确定各个事件的特征，确定出对由新金融知识获得的业务协同响应感兴趣的员工，并由业务协同节点对员工进行推荐。在推荐的过程中，知识挖掘节点通过员工的反馈持续对推荐模型进行修正，以使得为推荐模型员工推送更加符合员工偏好的业务协同响应。
下面会通过本发明实施例提供的两个具体实例对本发明实施例提供的金融知识协同管理系统进行说明。
参见图2，提供了另一种金融知识协同管理系统的结构示意图，上述系统包括：业务协同节点101、金融知识图谱102、员工客户端103、专家客户端104、知识挖掘节点105、金融知识仓库106、搜索引擎107和协同子系统108。
实施例一
参见图3，提供了一种金融知识协同管理系统实施例的信令示意图。
1.员工通过员工客户端103向搜索引擎107发送检索内容。
搜索引擎107还可以包括推荐子引擎，具体的，推荐子引擎会对所有员工的浏览记录进行分析，根据员工检索指标、结合员工岗位、业务方向和客户画像等因子，利用知识图谱推理技术，动态计算需要给员工推送的推荐知识信息。
其中，员工检索指标可以包括：统计金融知识的点击率、金融知识标签的检索次数、用户反馈情况等。
2.根据推理信息向金融知识图谱102发送检索请求。
在检索过程中，还可以在获取金融知识本身的信息之外还会根据推理信息获取与员工所需要的企业资源信息、具有相关业务经验的专家信息、业务相关的产品信息和服务信息相关的金融图数据。
3.金融知识图谱102根据检索请求向搜索引擎107返回推理结果。
4.搜索引擎107根据推理结果向金融知识仓库106发送知识检索请求。
5. 金融知识仓库106根据搜索引擎107发送的知识检索请求，检索得到检索知识，将检索知识返回给搜索引擎107。
6.搜索引擎107将检索知识发送给员工客户端103。
7.员工认为检索得到的检索知识，并不能解决员工想要解决的问题。员工通过员工客户端103向业务协同节点101发送业务协同申请。
8. 业务协同节点101在收到业务协同申请后，根据业务协同申请的信息向金融知识图谱102发送用于请求与业务协同申请相关的信息的相关检索请求。
9.金融知识图谱102收到相关检索请求后，响应于相关检索请求，检索与业务协同申请相关的信息并返回给业务协同节点101。
10. 业务协同节点101根据与业务协同申请相关的信息对内容进行合法性校验，比如：校验该员工是否有足够权限获得相应信息，或者该员工是否负责涉及的相关工作。
11.若通过合法性校验，业务协同节点101则向根据业务协同申请相关的信息确定的专家客户端104发送经验分享请求。
12.专家根据经验分享请求通过专家客户端104进行创作知识，将创作知识发送给金融知识仓库106。
13.知识仓库向专家客户端104发送知识确认分享请求。
14. 专家在确认要对创造知识进行分享后，通过专家客户端104向业务协同节点101发送确认知识分享通知。
15. 业务协同节点101响应于确认知识分享通知，向员工客户端103发送专家分享知识通知。
具体的，员工可以在收到通知后再次通过员工客户端103请求专家分享的知识。若员工在获得专家分享的知识后仍然不能解决员工想要解决的问题，那么员工可以进一步与相关信息有关联的其他员工、专家和负责人等协同方进行协同。
16. 员工通过员工客户端103再次向业务协同节点101发送业务协同申请。
17. 业务协同节点101响应于由员工客户端103再次发送的业务协同节点101，向专家客户端104和协同子系统108发送协同请求。
18. 若专家同意协同请求，则通过专家客户端104向业务协同节点101发送协同确认通知。
19. 若协同方与协同子系统108连接并同意协同请求，则协同子系统108向业务协同节点101发送协同确认通知。
20.将员工、专家和协同方的组队信息录入到业务协同节点101的团队信息库中。
21. 业务协同节点101向员工客户端103返回协同响应结果。
22.当员工为客户进行服务后，由员工客户端103向业务协同节点101发送服务过程信息。
23. 业务协同节点101响应于由员工客户端103发送的服务过程信息，向知识挖掘节点105发送服务过程信息。
24. 知识挖掘节点105对服务过程信息中的新金融知识和新金融图数据进行挖掘。
25. 知识挖掘节点105向金融知识仓库106发送新金融知识。
26. 金融知识仓库106确认添加新金融知识后，向知识挖掘节点105发送确认添加通知。
27. 知识挖掘节点105向金融知识图谱102发送新金融图数据。
28. 金融知识图谱102确认更新新金融图数据后，向知识挖掘节点105发送确认更新通知。
29. 知识挖掘节点105响应于确认更新通知，向员工客户端103发送确认服务过程信息更新通知。
实施例二
参见图4，提供了另一种金融知识协同管理系统实施例的信令示意图。
30.专家通过专家客户端104创作新金融知识，并将新金融知识发送给金融知识仓库106。
31.金融知识仓库106确认更新了新金融知识，则向业务协同节点101发送业务协同申请。
32. 金融知识仓库106向金融知识图谱102发送针对上述新金融知识的图谱更新通知以及新金融知识。
33.获得针对新金融知识的图数据，并使用所获得的图数据更新已有的图数据。
34.由业务协同节点101响应于上述业务协同申请，向知识挖掘节点105发送新知识申请。
35.知识挖掘节点105根据新知识申请向金融知识仓库106请求新金融知识。
36. 金融知识仓库106向知识挖掘节点105返回新金融知识。
37. 知识挖掘节点105根据新知识申请向金融知识图谱102请求新金融图数据。
38. 金融知识仓库106向知识挖掘节点105返回新金融图数据。
39. 知识挖掘节点105根据新金融知识和新金融图数据，对新金融知识进行挖掘生成新金融知识报告。
40. 知识挖掘节点105将新金融知识报告发送给业务协同节点101。
41. 业务协同节点101根据推荐模型，确定需要推送新金融知识报告的员工并进行推送。
42. 业务协同节点101获得员工通过员工客户端103的反馈。
43. 业务协同节点101根据反馈对推荐模型进行优化。
其中，上述41-43中的执行主体也可以是知识挖掘节点105。
另外，本发明实施例提供的系统依据上述金融知识图谱以及上述协同系统提高了金融知识管理系统对垂直领域专业金融知识的数据组织能力。金融知识图谱还包括员工、业务和专家等信息，能够针对企业内部业务线进行知识整合，以使得员工能够快速掌握企业知识、提高员工获取知识的效率。
业务协同节点能够在金融知识图谱和金融知识仓库的信息支持下协同各个员工进行知识业务协同，提高员工工作效率，业务协同节点也可以调动来自不同领域的专家员工为客户展开全方位的服务。
与上述金融知识协同管理系统相对应，本发明实施例还提供了一种金融知识协同管理方法。
需要说明的是，下述方法实施例中涉及的相关步骤与前述系统实施例中相同，相关之处可以参见前述系统实施例，因此，这里采用了简述的方式进行描述。
参见图5，图5提供了一种金融知识协同管理方法的流程示意图，该方法应用于金融知识协同管理系统中的业务协同节点101，上述系统还包括：金融知识图谱和员工客户端103；上述金融知识图谱，用于存储针对金融知识的图数据，上述图数据中包括金融实体以及金融实体之间的关系；上述包括步骤S501-S503。
步骤S501：接收业务协同申请。
步骤S502：获得基于上述金融知识图谱中存储的图数据确定的业务协同响应。
步骤S503：向上述员工客户端103推送上述业务协同响应，以使得上述员工客户端103展示上述业务协同响应。
由以上可见，本发明实施例提供的系统中包括：业务协同节点、金融知识图谱和员工客户端103。金融知识协同管理系统在对知识进行协同管理时，会由系统中的业务协同节点会在收到业务协同申请后，将基于金融知识图谱中存储的图数据确定的业务协同响应推送给员工客户端103，再由员工客户端103对上述业务协同响应进行展示。可见，应用本发明实施例提供的方案能够通过员工客户端103展示业务协同节点用于响应业务协同申请的业务协同响应，这样金融机构的员工能够从员工客户端103展示的内容中获得金融知识，进而员工能够依据所获得的丰富的金融知识为客户提供优质的金融服务。
本发明的一个实施例中，上述接收业务协同申请的实现方式包括：
接收上述员工客户端103发送的业务协同申请；
上述获得基于上述金融知识图谱中存储的图数据确定的业务协同响应，包括：
从上述金融知识图谱中获得与上述业务协同申请相匹配的目标图数据；
根据上述目标图数据确定用于为员工提供业务协同服务的协同方；
从所确定的协同方获得业务协同响应。
这样，由于业务协同申请可以通过员工客户端103主动向业务协同节点101发出，那么员工就可以通过员工客户端103的主动发送功能及时的向金融知识协同管理系统反应自己遇到的问题，提高员工的工作效率。
本发明的一个实施例中，上述系统还包括：专家客户端；根据上述目标图数据确定用于为员工提供业务协同服务的专家客户端，向所确定的专家客户端发送专家协同请求，接收上述专家客户端提供的业务协同响应；
或
上述系统还包括：协同子系统108；根据上述目标图数据，从接入上述协同子系统108的协同方中，确定用于为员工提供业务协同服务的协同方，向上述协同子系统108发送专家协同请求，接收所确定的协同方通过上述协同子系统108提供的业务协同响应。
由以上可见，在员工主动发起业务协同申请的情况下应用本发明实施例提供的方案，业务协同节点101能够为员工提供了来自专家客户端或协同子系统的业务协同响应，而且，本实施例提供的方案能够使得专家有针对性的根据员工业务协同申请为员工进行知识创作并提供创作知识作为业务协同响应以对员工进行更有针对性的金融知识协同。并且，还能够调用员工需要的协同方为员工提供全方位的金融知识协同服务，也能够调用员工和协同方为客户提供全方位的服务，使得员工在为客户提供金融服务的过程中能够满足客户的复杂需求。
本发明的一个实施例中，上述系统还包括：知识挖掘节点和用于存储金融知识的金融知识仓库；
上述方法还包括：
接收上述员工客户端103发送的向客户提供金融服务的服务过程信息；
向上述知识挖掘节点转发上述服务过程信息，以使得上述知识挖掘节点对上述服务过程信息进行知识挖掘得到过程知识，指示上述金融知识图谱获得针对上述过程知识的图数据，并向上述金融知识仓库发送上述过程知识。
具体的，上述金融知识图谱能够获得针对上述过程知识的图数据，并使用所获得的图数据更新已有的图数据。上述金融知识仓库能够存储上述过程知识。
由以上可见，在每次客户得到服务后，都会对系统中原有的金融知识图谱和金融知识仓库进行更新和补充，通过这样的方式让每次服务过程中产生的新新知识和信息不断的回馈到系统中，使得个人与组织都能够持续积累金融知识。另外，在服务中产生的新知识和信息中包含个体实践经验，通过这种新知识和信息更新和补充系统的金融知识图谱和金融知识仓库的方式，能够使得个体实践经验积累成系统组织的金融知识和信息。
本发明的一个实施例中，上述系统还包括：知识挖掘节点和金融知识仓库；
上述接收业务协同申请，包括：
接收上述金融知识仓库在确认增加新金融知识的情况下发送的业务协同申请；
具体的，上述金融知识图谱发送针对上述新金融知识的图谱更新通知。上述金融知识图谱能够获得针对上述新金融知识的图数据，并使用所获得的图数据更新已有的图数据。
上述获得基于上述金融知识图谱中存储的图数据确定的业务协同响应，包括：
向上述知识挖掘节点发送新知识申请；
接收上述知识挖掘节点发送的业务协同响应，其中，上述业务协同响应为：上述知识挖掘节点，用于根据根据新金融知识的图数据进行知识挖掘生成的针对上述新金融知识的知识报告。
其中，新金融知识的图数据通过向上述金融知识图谱请求所得。
本发明的一个实施例中，上述金融实体包括以下信息中的至少一项：员工实体、客户实体、产品实体、业务案例实体以及事件实体；
上述客户实体包括以下信息中的至少一种：投资者、银行、保险机构、券商资管、信托机构以及基金；
上述事件实体包括以下信息中的至少一种：监管事件、财经事件、企业事件以及项目事件。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图6所示，包括处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601，通信接口602，存储器603通过通信总线604完成相互间的通信，
存储器603，用于存放计算机程序；
处理器601，用于执行存储器603上所存放的程序时，实现上述方法实施例中的金融知识协同管理方法。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准（Peripheral ComponentInterconnect，PCI）总线或扩展工业标准结构（Extended Industry StandardArchitecture，EISA）总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括非易失性存储器（Non-Volatile Memory，NVM），例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）等；还可以是数字信号处理器（Digital SignalProcessor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一金融知识协同管理方法的步骤。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一金融知识协同管理方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如同轴电缆、光纤、数字用户线（DSL））或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质（例如固态硬盘Solid State Disk (SSD)）等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于方法、电子设备和存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (12)

1.一种金融知识协同管理系统，其特征在于，所述系统包括：业务协同节点、金融知识图谱和员工客户端；其中，
所述金融知识图谱，用于存储针对金融知识的图数据，所述图数据中包括金融实体以及金融实体之间的关系；
所述业务协同节点，用于响应于业务协同申请，获得基于所述金融知识图谱中存储的图数据确定的业务协同响应；向所述员工客户端推送所述业务协同响应；
所述员工客户端，用于接收所述业务协同响应，并展示所述业务协同响应。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述员工客户端，还用于向所述业务协同节点发送业务协同申请；
所述业务协同节点，具体用于响应于所述业务协同申请，从所述金融知识图谱中获得与所述业务协同申请相匹配的目标图数据，根据所述目标图数据确定用于为员工提供业务协同服务的协同方，从所确定的协同方获得业务协同响应。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：搜索引擎和金融知识仓库；
所述员工客户端，还用于向所述搜索引擎发送知识检索申请；
所述搜索引擎，用于响应于所述知识检索申请，对所述知识检索申请携带的检索内容进行分词处理，得到所述检索内容包含的关键词，确定各个关键词所属的词类别，按照各个关键词所属的词类别，对各个关键词进行扩展处理，得到各个关键词对应的扩展词；将所得到的关键词和扩展词与所述金融知识图谱中的金融实体进行匹配，得到目标金融实体，根据所述金融知识图谱中记录的实体间关系和所述目标金融实体，获得查询词；从所述金融知识仓库中获得与所述查询词相匹配的目标金融知识；根据各目标金融知识所描述的示例与各目标金融知识本身的相似度，对各目标金融知识进行排序；向所述员工客户端推送排序后的目标金融知识；
所述员工客户端，具体用于在目标金融知识中包含与业务协同相关的知识时，向所述业务协同节点发送业务协同申请。
4.根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，
所述系统还包括：专家客户端；所述业务协同节点，具体用于根据所述目标图数据确定用于为员工提供业务协同服务的专家客户端，向所确定的专家客户端发送专家协同请求，接收所述专家客户端提供的业务协同响应；
或
所述系统还包括：协同子系统；所述业务协同节点，具体用于根据所述目标图数据，从接入所述协同子系统的协同方中，确定用于为员工提供业务协同服务的协同方，向所述协同子系统发送专家协同请求，接收所确定的协同方通过所述协同子系统提供的业务协同响应。
5.根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：知识挖掘节点和用于存储金融知识的金融知识仓库；
所述员工客户端，还用于向所述业务协同节点发送向客户提供金融服务的服务过程信息；
所述业务协同节点，还用于向所述知识挖掘节点转发所述服务过程信息；
所述知识挖掘节点，用于对所述服务过程信息进行知识挖掘，得到过程知识；指示所述金融知识图谱获得针对所述过程知识的图数据，并向所述金融知识仓库发送所述过程知识；
所述金融知识图谱，还用于获得针对所述过程知识的图数据，并使用所获得的图数据更新已有的图数据；
所述金融知识仓库，用于存储所述过程知识。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：知识挖掘节点和金融知识仓库；其中，
所述金融知识仓库，用于存储金融知识；在确认增加新金融知识的情况下，向所述业务协同节点发送业务协同申请，并向所述金融知识图谱发送针对所述新金融知识的图谱更新通知；
所述金融知识图谱，还用于获得针对所述新金融知识的图数据，并使用所获得的图数据更新已有的图数据；
所述业务协同节点，具体用于响应于所述业务协同申请，向知识挖掘节点发送新知识申请；
所述知识挖掘节点，用于根据所述新知识申请从所述金融知识仓库中获得所述新金融知识；向所述金融知识图谱请求所述新金融知识的图数据；根据所述新金融知识的图数据进行知识挖掘，生成针对所述新金融知识的知识报告，作为业务协同响应；向所述业务协同节点发送所述业务协同响应；
所述业务协同节点，具体用于接收所述知识挖掘节点发送的所述业务协同响应。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述知识挖掘节点，还用于识别所述新金融知识中的金融事件；针对识别出的每一金融事件，获得该金融事件的第一特征和表征该金融事件与历史事件间相似度的第二特征；对每一金融事件的第二特征中的各个特征分量进行融合，得到各个金融事件对应的融合特征；根据各个金融事件对应的融合特征、第一特征以及各个员工对历史事件的反馈，确定待推送所述新金融知识的目标员工；向所述业务协同节点发送各个目标员工的信息；
所述业务协同节点，具体用于根据各个目标员工的信息向各个目标员工推送所述业务协同响应。
8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：专家客户端；
所述专家客户端，用于通过所述金融知识仓库的知识创作接口向所述金融知识仓库上传新金融知识；
所述金融知识仓库，具体用于在所述知识创作接口接收到新金融知识后，确认增加了新金融知识。
9.根据权利要求1-3、6-7中任一项所述的系统，其特征在于，
所述金融实体包括以下信息中的至少一项：员工实体、客户实体、产品实体、业务案例实体以及事件实体；
所述客户实体包括以下信息中的至少一种：投资者、银行、保险机构、券商资管、信托机构以及基金；
所述事件实体包括以下信息中的至少一种：监管事件、财经事件、企业事件以及项目事件。
10.一种金融知识协同管理方法，其特征在于，应用于金融知识协同管理系统中的业务协同节点，所述系统还包括：金融知识图谱和员工客户端；所述金融知识图谱，用于存储针对金融知识的图数据，所述图数据中包括金融实体以及金融实体之间的关系；
所述方法包括：
接收业务协同申请；
获得基于所述金融知识图谱中存储的图数据确定的业务协同响应；
向所述员工客户端推送所述业务协同响应，以使得所述员工客户端展示所述业务协同响应。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求10所述的方法步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求10所述的方法步骤。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115618014A (zh) * 2022-10-21 2023-01-17 上海研途标准化技术服务有限公司 一种应用大数据技术的标准文献分析管理系统及方法
CN117077802A (zh) * 2023-06-15 2023-11-17 深圳计算科学研究院 一种时序性数据的排序预测方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001018728A2 (en) * 1999-09-10 2001-03-15 Getapproved.Com, Llc Computer-implemented dynamic financial mentor
CN110569369A (zh) * 2019-09-16 2019-12-13 神州数码融信软件有限公司 银行金融系统知识图谱的生成方法及装置、应用方法及装置
CN112100344A (zh) * 2020-08-18 2020-12-18 淮阴工学院 一种基于知识图谱的金融领域知识问答方法
CN112905764A (zh) * 2021-02-07 2021-06-04 深圳万海思数字医疗有限公司 流行病咨询防治与培训系统构建方法及系统
CN114238662A (zh) * 2021-12-24 2022-03-25 交通银行股份有限公司 一种面向银行业的全栈式金融知识图谱平台
CN114817573A (zh) * 2022-05-07 2022-07-29 上海外高桥造船有限公司 知识图谱的知识管理平台

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001018728A2 (en) * 1999-09-10 2001-03-15 Getapproved.Com, Llc Computer-implemented dynamic financial mentor
CN110569369A (zh) * 2019-09-16 2019-12-13 神州数码融信软件有限公司 银行金融系统知识图谱的生成方法及装置、应用方法及装置
CN112100344A (zh) * 2020-08-18 2020-12-18 淮阴工学院 一种基于知识图谱的金融领域知识问答方法
CN112905764A (zh) * 2021-02-07 2021-06-04 深圳万海思数字医疗有限公司 流行病咨询防治与培训系统构建方法及系统
CN114238662A (zh) * 2021-12-24 2022-03-25 交通银行股份有限公司 一种面向银行业的全栈式金融知识图谱平台
CN114817573A (zh) * 2022-05-07 2022-07-29 上海外高桥造船有限公司 知识图谱的知识管理平台

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115618014A (zh) * 2022-10-21 2023-01-17 上海研途标准化技术服务有限公司 一种应用大数据技术的标准文献分析管理系统及方法
CN117077802A (zh) * 2023-06-15 2023-11-17 深圳计算科学研究院 一种时序性数据的排序预测方法及装置

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