本文整理自 五礦集團(tuán)-五礦期貨有限公司副總經(jīng)理-張劍鋒 在 NUC 2022 年度用戶大會(huì)上的分享,。

大家好，我是五礦期貨的張劍鋒,。今天十分感謝悅數(shù)科技能夠提供這個(gè)跟各位專家,，還有行業(yè)技術(shù)大拿們當(dāng)面學(xué)習(xí)和交流的機(jī)會(huì)。

首先介紹一下期貨行業(yè),。在中國(guó)的六大金融行業(yè)里面,，銀行，保險(xiǎn),，還有信托,，是銀保監(jiān)會(huì)體系下的，俗稱大金融行業(yè),。期貨行業(yè)屬于證監(jiān)會(huì)管轄下,，有證券期貨和基金，屬于小金融行業(yè),。

我們這個(gè)行業(yè)有三大主要的功能：發(fā)現(xiàn)價(jià)格,，管理風(fēng)險(xiǎn)，還有配置資源,。發(fā)現(xiàn)價(jià)格重點(diǎn)給大家介紹一下,，因?yàn)槠谪浭袌?chǎng)的參與者眾多，除了有生產(chǎn)者,、貿(mào)易商,，還有我們消費(fèi)者，以及市場(chǎng)上大量的投機(jī)者,。因?yàn)橛羞@樣不同類型的大量的交易者在期貨市場(chǎng)上通過多空博弈產(chǎn)生出來一個(gè)價(jià)格,，是相對(duì)客觀和真實(shí)的，所以可以用于指導(dǎo)這些產(chǎn)業(yè)客戶和實(shí)體經(jīng)濟(jì)相關(guān)參與者安排自己的生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。

期貨行業(yè)最主要的作用是服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)客戶,，所以我們這個(gè)行業(yè)的特點(diǎn)也是和實(shí)體經(jīng)濟(jì)掛鉤會(huì)比較緊密,。這幾年才興起的像保險(xiǎn)+期貨、鄉(xiāng)村振興,、場(chǎng)外期權(quán)等等都是直接服務(wù)產(chǎn)業(yè)客戶的業(yè)務(wù)模式,。

下面介紹下五礦期貨的一些情況。 五礦期貨是中國(guó)五礦集團(tuán)旗下的金融企業(yè),，五礦集團(tuán)是 16 年五礦集團(tuán)和中冶集團(tuán)兩家世界 500 強(qiáng)企業(yè)戰(zhàn)略性重組,，最新的世界 500 強(qiáng)排名是 58位。五礦集團(tuán)是國(guó)家的金屬資源領(lǐng)域的冶金建設(shè)國(guó)家隊(duì),，我們的控股股東是五礦資本有限公司,，是 A 股的上市公司，也是隸屬五礦集團(tuán)的,，然后我們也是一個(gè) A 股市場(chǎng)稀缺的全牌照的金融控股公司,。

為什么要搭建知識(shí)圖譜平臺(tái),？

知識(shí)圖譜的價(jià)值

關(guān)于知識(shí)圖譜的價(jià)值,，我來談一下我們的理解。

因?yàn)槠谪浶袠I(yè)是一個(gè)信息高度密集的行業(yè),，我們?nèi)粘５慕?jīng)營(yíng)過程中會(huì)產(chǎn)生大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),，數(shù)據(jù)類型也很多。除了像各種的客戶的交易數(shù)據(jù),，還有一些像客戶行為埋點(diǎn)數(shù)據(jù),、用戶事件數(shù)據(jù)等等。同時(shí)還有很多非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),， 像各類研究報(bào)告,，新聞資訊。

另外,，由于監(jiān)管對(duì)我們業(yè)務(wù)有特殊要求,，比如客戶開通特定品種要求的雙錄等會(huì)產(chǎn)生大量的音頻視頻數(shù)據(jù)，所以（擁有）大量多維的,、多類型的數(shù)據(jù)是期貨投資行業(yè)的一個(gè)特點(diǎn),。我們認(rèn)為利用知識(shí)圖譜能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的匯集和治理,、知識(shí)挖掘和應(yīng)用,，以及輔助業(yè)務(wù)分析和決策。

另外,，期貨行業(yè)也是知識(shí)密集型行業(yè),，因?yàn)槠谪浶袠I(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)則很復(fù)雜還會(huì)經(jīng)常變化，所以如何把知識(shí)沉淀到公司，作為公司知識(shí)的傳承,，還有在知識(shí)基礎(chǔ)上做相應(yīng)的智能化的應(yīng)用都是非常重要的,，所以我們認(rèn)為知識(shí)圖譜在我們這個(gè)行業(yè)會(huì)有很大的作用和意義。

知識(shí)圖譜的優(yōu)點(diǎn)

從技術(shù)方面,，知識(shí)圖譜的優(yōu)點(diǎn)大概有四個(gè)方面——

第一,，靈活的多維數(shù)據(jù)疊加

孤島的數(shù)據(jù)其實(shí)是沒有太多意義，也不利于數(shù)據(jù)的挖掘和分析,。而圖結(jié)構(gòu)比較靈活,，通過圖的點(diǎn)面關(guān)系，可以把有價(jià)值的多維數(shù)據(jù)疊加和連接在一起,，會(huì)有更大的意義,。

第二，依托經(jīng)驗(yàn)分析可解釋

因?yàn)樵趫D譜上模型設(shè)計(jì)和決策,，它的計(jì)算路徑和過程是很清晰的,，可以使用圖很方便地回溯推導(dǎo)過程，并可以和人的經(jīng)驗(yàn)相互應(yīng)證,。

第三,，數(shù)據(jù)的高效直觀表達(dá)

圖數(shù)據(jù)相對(duì)來說是比較容易可視化的，通過將知識(shí)圖譜可視化展示給用戶,，可以使用戶快速學(xué)習(xí)或者是發(fā)現(xiàn)新的知識(shí),。

第四，增強(qiáng)現(xiàn)有模型準(zhǔn)確率

因?yàn)槭褂弥R(shí)圖譜技術(shù)把整個(gè)數(shù)據(jù)拉通之后,，有助于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升,，同時(shí)可以提高整個(gè)模型的準(zhǔn)確率。

使用過程中面臨的困境

在我們實(shí)踐和探索過程中,，我們也遇到了一些困難,。總結(jié)起來主要有三點(diǎn),，第一個(gè)就是因?yàn)橹R(shí)圖譜技術(shù)相對(duì)來說比較新,，在我們這個(gè)行業(yè)里應(yīng)用幾乎沒有，所以我們只能去摸著石頭過河去一步一步來,，這個(gè)過程其實(shí)蠻艱辛的,。

第二個(gè)就是人才，我們對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫還是有一些人才儲(chǔ)備的,，但是現(xiàn)有新的領(lǐng)域,，招聘人員、儲(chǔ)備人員,、培養(yǎng)人員都需要很長(zhǎng)的時(shí)間,，這是第二個(gè)痛點(diǎn)。

第三個(gè)就是業(yè)務(wù)部門認(rèn)知不到位，這也導(dǎo)致參與度不高,，所以推進(jìn)就沒那么快,，所以剛建的時(shí)候走走停停，推的過程就比較困難,。

如何走出困境

面臨這種困境,，我們很慶幸就是說找到兩家很好的合作伙伴，一個(gè)是今天的東道主悅數(shù)科技,，我們認(rèn)為他們是一家很好,、很可靠的公司，悅數(shù) 圖數(shù)據(jù)庫除了穩(wěn)定可靠,、性能高效,，另外還是國(guó)產(chǎn)的，而且是支持信創(chuàng)的,。因?yàn)槲覀児臼亲C監(jiān)會(huì)指定的信創(chuàng)試點(diǎn)單位,，所以綜合考慮我們認(rèn)為「悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫」是最佳的選擇方案。

另外要感謝的就是普適智能,，因?yàn)槲覀兪侨狈夹g(shù)儲(chǔ)備的,，我們就比較依賴廠商的支持。普適智能是很專業(yè)地專注于知識(shí)圖譜的應(yīng)用,，而且他們?cè)敢馍罡鹑谛袠I(yè),，對(duì)金融行業(yè)的業(yè)務(wù)模式有比較深的沉淀，所以他們可以給我們提供一站式的知識(shí)圖譜平臺(tái)的解決方案,。

我們很多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景都是悅數(shù)和普適在駐場(chǎng)和我們業(yè)務(wù)部門,、技術(shù)部門一起配合很長(zhǎng)時(shí)間梳理清楚，把業(yè)務(wù)搬到知識(shí)平臺(tái)上,，幫我們一步一步搭建起到現(xiàn)在這樣一個(gè)平臺(tái),，所以在此十分感謝這兩個(gè)公司。

知識(shí)圖譜在期貨行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景

場(chǎng)景一：輔助投研

這是我們投研平臺(tái)知識(shí)圖譜應(yīng)用的一個(gè)邏輯圖,。首先我們公司會(huì)有很多的內(nèi)部數(shù)據(jù),，包括一些非公開的數(shù)據(jù)、行業(yè)的數(shù)據(jù),，還有一些外部數(shù)據(jù),，包括我們購買的很多商業(yè)數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)研報(bào)等等,。內(nèi)外部數(shù)據(jù)打通之后,，我們依托知識(shí)圖譜平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了知識(shí)的沉淀復(fù)用，為后續(xù)產(chǎn)業(yè)鏈的研究,，研報(bào)的生成,，以及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等等這些業(yè)務(wù)場(chǎng)景去賦能。

這是我們整個(gè)投研過程的描繪：研究員從發(fā)現(xiàn)線索出發(fā),，然后整理相關(guān)資料,，經(jīng)過分析研究框架的判斷，最終形成投資決策和應(yīng)用,。

傳統(tǒng)來說以前就是數(shù)據(jù)純粹的羅列,，檢索也比較簡(jiǎn)單，然后我們用知識(shí)圖譜平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)自定義的投研主頁,，讓用戶每天高效獲取他所需要的信息,，而不需要去浪費(fèi)過多時(shí)間去找線索。另外就是我們優(yōu)化了檢索算法和信息展示的交互界面,，形成了更加貼合用戶習(xí)慣的頁面,，提升了信息獲取的效率和用戶的使用感受。

之前數(shù)據(jù)比較割裂,，因?yàn)樗鸭瘮?shù)據(jù)的渠道來源很多,，也很不方便，通過這個(gè)平臺(tái)把多維的數(shù)據(jù)整合,，加上自有數(shù)據(jù)的上傳,，還有指標(biāo)編輯等功能，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)收集效率的大幅提升,。

然后我們底層使用的是批流一體的圖譜技術(shù),，讓數(shù)據(jù)更加及時(shí)，拓展性也更強(qiáng)了,。以前的分析判斷過程是研究人員分析判斷完全依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn),，分析工具也比較少，導(dǎo)致效率比較低,。我們通過機(jī)器學(xué)習(xí)來輔助數(shù)據(jù)的分析和挖掘,，能夠主動(dòng)定位可能的分析方向，提高探索效率,。

在決策和應(yīng)用階段,，以前研究人員僅是能夠生成這個(gè)報(bào)告，但是寫的報(bào)告一個(gè)是精度可能比較低,，另外它的準(zhǔn)確度有可能會(huì)比較模糊,，所以我們聯(lián)通了用戶的分析過程和報(bào)告產(chǎn)生的過程，然后能夠快速獲取研究分析所依賴的數(shù)據(jù)以及分析的流程,，幫助他們?nèi)ヌ嵘麄€(gè)分析的邏輯,，讓數(shù)據(jù)和研究員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)去做一個(gè)印證。有可能他的知識(shí)或者他的框架可能有錯(cuò)誤和偏差,，通過這樣的數(shù)據(jù)分析也可以優(yōu)化,。

具體來說,，輔助投研場(chǎng)景是這樣的——因?yàn)槠谪浶袠I(yè)里面有很多品種是存在比較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系的。比如說原油,，它的衍生品有燃料油,、化纖、化工類產(chǎn)品,、瀝青等等,。

一個(gè)品種的價(jià)格變動(dòng)，對(duì)相關(guān)的品種都是有影響的,，所以我們投研平臺(tái)第一步就要先要找到對(duì)應(yīng)關(guān)系,，把它在這個(gè)平臺(tái)上用圖譜形式去展示出來，然后通過一些模型的訓(xùn)練,，除了找到影響的關(guān)系之外,，還要找到影響的程度，就是它的權(quán)重,。

當(dāng)然了,，這要經(jīng)過大量的模型訓(xùn)練或者驗(yàn)證，通過找到一個(gè)品種價(jià)格變化傳導(dǎo)到其他相關(guān)品種價(jià)格的關(guān)系,，來輔助研究人員做相應(yīng)的研判,。

除了品種之間有較強(qiáng)的相關(guān)性之外，期貨行業(yè)有些相關(guān)品種的產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)潜容^強(qiáng)的,，因?yàn)樯嫌慰赡苡泻芏鄬蛹?jí),，下游消費(fèi)方可能也有很多的節(jié)點(diǎn)，所以我們以研究員的視角,，在平臺(tái)上繪制出整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的結(jié)構(gòu)圖,，目的是找到整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制。

圖上展示的就是能源板塊的一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈,。比如煤炭,，除了國(guó)家的政策會(huì)影響到煤炭的生產(chǎn)之外，衍生品的情況也有影響,。煤炭的衍生品也就是產(chǎn)業(yè)鏈下游,，就是焦煤、焦炭,，還有動(dòng)力煤,。動(dòng)力煤是用來發(fā)電的，焦煤焦炭是用來煉鋼的,，第一步先練成粗鋼,，然后粗鋼再煉成螺紋鋼和熱軋卷板，同時(shí)鋼這個(gè)黑色品種又和鐵礦石有關(guān)系,，鐵礦石除了煉鋼之外,，它還有像錳鐵錳硅之類的一些副產(chǎn),，研究人員在這個(gè)平臺(tái)上可以把這個(gè)品種的整個(gè)上下游產(chǎn)業(yè)鏈和它的關(guān)聯(lián)關(guān)系去描繪出來。

對(duì)研究人員本身來說,，他借助這個(gè)平臺(tái)可以提升自己的知識(shí),，同時(shí)這個(gè)平臺(tái)在使用過程中也會(huì)逐漸的增強(qiáng)自身的能力和價(jià)值。

場(chǎng)景二：金融事件分析

第二個(gè)場(chǎng)景是金融事件分析,。因?yàn)槠谪浶袠I(yè)的價(jià)格影響,，除了既有的產(chǎn)業(yè)鏈模型之外,，還有很多突發(fā)性事件,，類似于黑天鵝事件， 所以輿情或者資訊對(duì)商品的價(jià)格可能也會(huì)有很大的影響,。

所以我們也做了這樣一個(gè)模型,，而且這個(gè)模型會(huì)持續(xù)地去打上時(shí)間的標(biāo)簽，因?yàn)闀r(shí)間對(duì)行情的影響是有很大的影響的,，越老的資訊可能影響度就更低一些,。

舉個(gè)例子，年初的俄烏戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)期貨市場(chǎng)上的行情影響比較大,，主要影響是兩個(gè),，一個(gè)是鎳這個(gè)品種大家可能都知道或者都看到過。因?yàn)槎砹_斯是鎳主要的供應(yīng)國(guó),，發(fā)生戰(zhàn)爭(zhēng)之后,，俄羅斯的鎳不能夠給中國(guó)出口，所以導(dǎo)致鎳出現(xiàn)了極端的行情,。同時(shí),，下游產(chǎn)品像不銹鋼主要是用鎳去生產(chǎn)的，所以間接也影響到不銹鋼這個(gè)品種的價(jià)格走勢(shì),。

所以我們希望能夠以關(guān)聯(lián)這個(gè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),，從期貨行業(yè)固有的邏輯和實(shí)時(shí)事件雙管齊下，通過平臺(tái)實(shí)時(shí)洞察不同事件組合對(duì)特定商品價(jià)格影響的強(qiáng)度,，同時(shí)也隨時(shí)觀察期貨相關(guān)聯(lián)的歷史事件,。

場(chǎng)景三：合規(guī)風(fēng)控

場(chǎng)景三是合規(guī)風(fēng)控，因?yàn)槠谪浶袠I(yè)是一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè),，所以無論是監(jiān)管機(jī)構(gòu),，還是期貨公司自身的風(fēng)控要求都十分嚴(yán)格，合規(guī)風(fēng)控能力也是我們一個(gè)核心競(jìng)爭(zhēng)力,。

一般來說,，我們有兩類風(fēng)控模型，一個(gè)是不同的客戶在同一個(gè) MAC 地址下,，買賣期貨合約品種以及它的交易行為時(shí)間點(diǎn)高度一致,，它可能會(huì)存在“拖拉機(jī)賬戶”,，也就說是一個(gè)客戶操控了多個(gè)賬戶，這在期貨行業(yè)里是不允許的,。通過圖上的交叉關(guān)系或者匯聚的密集程度,，合規(guī)風(fēng)控人員很容易地去判斷出這類行為。

另外一類就是同一個(gè)賬戶,，同時(shí)存在多個(gè)交易的 IP 和 MAC 地址,，這類行為可能是有配資嫌疑的，結(jié)合其他數(shù)據(jù)和模型,，我們可以更加精準(zhǔn)地判斷它是否存在配資的嫌疑,。這對(duì)合規(guī)風(fēng)控來說，極大提高了它的判斷能力,，我們可以對(duì)這類交易進(jìn)行提前的干預(yù),，有效避免合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。

場(chǎng)景四：客戶洞察

第四類場(chǎng)景是客戶洞察,，我們基于客戶交易行為進(jìn)行匯總,，把他們進(jìn)行一些社群劃分，比如感興趣交易哪些品種,、感興趣哪類研報(bào),，我們把這些作為劃分依據(jù)，用于進(jìn)行相對(duì)精準(zhǔn)的一些推送,。

因?yàn)槠谪浶袠I(yè)服務(wù)的同質(zhì)化比較嚴(yán)重,，所以我們也希望能夠通過數(shù)據(jù)來做數(shù)字化的運(yùn)營(yíng)，給客戶提供差異化的服務(wù)和精準(zhǔn)營(yíng)銷,，實(shí)現(xiàn)更好的客戶體驗(yàn),。

場(chǎng)景五：智能運(yùn)維 AIOps

AIOps 是我們最近才梳理的一個(gè)場(chǎng)景。像我們公司有十幾個(gè)機(jī)房部署在全國(guó)各地,，可能有上千臺(tái)服務(wù)器,，整個(gè)交易系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)和日志等，而且不同的機(jī)房不同的系統(tǒng)之間網(wǎng)絡(luò)也都是通的,，一些應(yīng)用組件都是互相調(diào)用的關(guān)系,，它其實(shí)本身就是一個(gè)巨大的網(wǎng)絡(luò)。

所以我們把這些運(yùn)維的數(shù)據(jù),，服務(wù)調(diào)用的數(shù)據(jù),，還有批量作業(yè)數(shù)據(jù)設(shè)備部署的數(shù)據(jù)以及系統(tǒng)運(yùn)行的日志數(shù)據(jù)，整合到這個(gè)平臺(tái)里,，然后把他們的關(guān)系提取出來,，實(shí)體也提取出來，構(gòu)建這樣一個(gè)智能運(yùn)維的模型,。

我們可以更加細(xì)化到具體的運(yùn)維設(shè)計(jì)場(chǎng)景,，比如說故障影響分析,，當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)或設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)，和它有關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)或應(yīng)用也可能會(huì)存在問題,。接下來根據(jù)業(yè)務(wù)調(diào)用關(guān)系,，它（故障）有可能會(huì)傳達(dá)到別的系統(tǒng)，還有可能會(huì)影響到不同類型的客戶,，所以我們要把關(guān)系描繪出來,，以進(jìn)行一些系統(tǒng)切換或故障通知等等。

另外就是變更,，因?yàn)闃I(yè)務(wù)系統(tǒng) 80% 的風(fēng)險(xiǎn),，或者說它的故障運(yùn)維事件，都是因?yàn)檫@個(gè)系統(tǒng)升級(jí)變更造成的,。升級(jí)某一個(gè)組件可能會(huì)影響到哪些系統(tǒng),、哪些客戶需要哪些部門的人去做一些干預(yù)或協(xié)調(diào),、怎么更好地去應(yīng)急等,，我覺得在圖譜上都可以實(shí)現(xiàn)，以便更好地指導(dǎo)我們的日常運(yùn)營(yíng)工作,。

還有像系統(tǒng)架構(gòu)的分析,，像系統(tǒng)架構(gòu)合不合理、有沒有存在單點(diǎn)的故障,，這些我覺得都可以在圖譜這個(gè)平臺(tái)上去實(shí)現(xiàn),。

場(chǎng)景六：網(wǎng)絡(luò)安全

另外一個(gè)就是網(wǎng)絡(luò)安全，這塊我們覺得也是可以應(yīng)用到的,。因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在有這樣一個(gè)安全監(jiān)控平臺(tái),，它的規(guī)則是基于系統(tǒng)產(chǎn)生的日志，如果日志發(fā)生了或者是平臺(tái)感受到它和現(xiàn)有的規(guī)則不匹配,，系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生告警信息,。但是告警信息是一種孤島， 哪里出現(xiàn)問題哪里告警,，但是我們希望能夠把整個(gè)安全模型構(gòu)建出來,，然后找出故障的傳導(dǎo)機(jī)制，進(jìn)而分析出它可能會(huì)對(duì)哪些系統(tǒng)或者說網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境造成影響,。

另外一個(gè)就是攻擊行為或者說病毒,，通過知識(shí)圖譜可以更加方便、有效地回溯它的路徑或者預(yù)測(cè)攻擊行為,，這樣能夠更加智能化地去輔助我們的安全管理人員去做好安全管理工作,。

所以安全知識(shí)圖譜，我們認(rèn)為是作為安全領(lǐng)域的一個(gè)專用知識(shí)圖譜,，它可以結(jié)合安全知識(shí)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)發(fā)揮知識(shí)整合的優(yōu)勢(shì),，將離散分布的多元異構(gòu)的安全數(shù)據(jù)組織起來,，加速安全領(lǐng)域的智能化和自動(dòng)化。

總結(jié)&期望

作為第一家和悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫合作的期貨公司,，我們很榮幸,，也希望更多的技術(shù)專家能夠關(guān)注到期貨這個(gè)行業(yè)，能夠輸送人才去指導(dǎo)期貨行業(yè)金融科技的發(fā)展,。所以最后感謝悅數(shù)科技,，謝謝大家。

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