CCF YOCSEF上海於2020年4月11日成功舉辦了主題為“自然語言處理NLP技術前沿進展”的線上論壇活動，此次線上論壇由CCF YOCSEF上海主辦，上海市數據科學重點實驗室、PlantData海乂知信息科技協辦，PlantData海乂知信息科技COO徐佳擔任論壇執行主席。活動邀請了來自復旦大學
邱錫鵬教授、清華大學劉知遠副教授、哈爾濱工業大學車萬翔教授、復旦大學熊贇教授、同濟大學王昊奮研究員與大家分享他們近期在NLP中的自注意力模型、知識指導的NLP、知識驅動的主動式開放域對話系統、多模態深度NLP、知識推理等方面的最新工作。活動吸引了來自中科院、同濟大學、復旦大學、上海交大、武漢大學、重慶交通大學、華中師範大學、南京大學、中國地質大學、華東理工大學、平安集團等單位的800餘名觀眾參加。
其中，CCF YOCSEF上海優秀AC、同濟大學特聘研究員王昊奮作了題為《知識推理的過去、現在和未來：淺析神經與符號的對立與融合》的分享報告，介紹了知識推理的主要範式和麵臨的挑戰、分享各種技術進展，並分享了PlantData對於知識推理在工業上的部分落地應用。
知識推理一般運用於知識發現、衝突與異常檢測，是知識精細化工作和決策分析的主要實現方式。目前的知識推理已經廣泛應用在各行各業如企業投資風險研究、信貸風控、智能投顧、挖掘政府人員的人際關係、農作物價格預測和動態屬性生成等方面。
企業投資風險研究
基於股權投資關係尋找持股比例最大的股東，最終追溯至自然人、國有資產管理部門或其他最終控制人，辨別由最終控制人操縱的關聯交易，洞悉商業風險。
信貸風控
當兩個貸款申請者都有異常流水，且有相同的單位，則該單位可能就是需要關注的風險點。基於知識圖譜，當統計“單位”類型節點的異常流水邊數量超過2個，即可統計出高風險單位。
智能保顧機器人
智能機器人可根據隱含知識推理：症狀——疾病——理賠範圍的邏輯去判斷髮燒可能涉及哪些疾病，而這些疾病的治療過程是否在保險理賠範圍內。
挖掘人物關係
以紀檢知識圖譜為依託，在人物通訊、軌跡、空間、社交信息構成的網絡中，發現人物關係，挖掘異常關聯。
問答機器人
基於農業領域知識圖譜和邏輯推理模型賦予問答機器人記憶、推理功能，使問答對話更加順暢自然。
動態屬性生成
快速支持業務靈活實現，智能交易中心設置統計值和計算邏輯，可實現各節點關係計算結果。
知識圖譜作為人工智能技術中的知識容器和孵化器，對AI領域的發展具有關鍵性的作用。隨著知識推理等技術的發展，知識圖譜構建技術越來越自動化，提升了服務質量和效率，解放了生產力，進一步實現企業智能化轉型。
AI 是新的生產力，知識圖譜是 AI 進步的階梯。
PlantData基於識圖譜的認知智能中臺幫助企業把多源異構數據轉化為知識，提供知識圖譜全生命週期解決方案，打造行業智能大腦，助力企業智能化轉型。
