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近日，網商銀行聯合北京交通大學信息科學研究所關于供應鏈金融的研究論文被第29屆ACM SIGKDD（國際數據挖掘與知識發現大會，簡稱 KDD）正式收錄，該論文圍繞大規模企業圖譜驅動中小微企業供應鏈金融服務的新命題，首次在中小微金融領域提出建立大規模時空圖譜，以此實現在復雜關系場景下，精準地預判供應鏈中不同企業間，在未來經營中潛在的上下游關系。其應用將進一步拓展小微企業獲得供應鏈金融服務的深度和廣度。
ACM SIGKDD是世界數據挖掘領域的頂級學術會議，由 ACM 的數據挖掘及知識發現專委會（SIGKDD）主辦，被中國計算機協會和清華大學計算機學院推薦為 A 類會議。據了解，該會議自 1995 年舉辦以來，對待論文的收錄極其嚴苛，是全球錄取率最低的計算機會議之一。KDD評審對網商銀行此次被收錄的論文《Learning Joint Relational Co-evolution in Spatial-Temporal Knowledge Graph for SMEs Supply Chain Prediction》給予充分肯定，評語指出“該論文解決了真實世界的問題，且非常具有前瞻性“。
目前，業界基于知識圖譜的關系數據建模對與中小企業（SMEs）的供應鏈關系探索中展現出了一定的有效性，但卻幾乎都忽略了對時間和地域協同相關性的考慮，基于此，網商銀行突破性地在中小微金融領域首次提出并通過建立大規模時空圖譜（STKG）來預測供應鏈中企業的上下游關系。
時空圖譜分為兩個維度：從時間維度來看，企業本身及其與其他企業之間的關系、交易等都在實時變化，靜態圖譜難以感知。引入時間維度后，可以更實時地刻畫企業之間的關系。從空間維度看，很多產業都是集群化發展，可以建立地理位置之間的抽象語義關系，把供應鏈上商品流轉路徑和軌跡建模。通過時間和空間兩個不同維度的融合，實現更精準地預測企業之間的供應鏈關系。
目前該模型已在網商銀行“大雁系統”中應用，為小微企業金融服務發揮作用。“大雁系統”是基于供應鏈關系開發的一套數字化綜合新金融解決方案，為上下游小微企業提供靈活便捷的信貸服務和資金管理等綜合金融服務。
據了解，網商銀行的“大雁系統”已接入超過 1000 家品牌企業，覆蓋了 20 余個行業。接入大雁系統的品牌，其供應鏈上下游企業的貸款覆蓋率平均從30％提升到80％，使得大量長尾的小微企業也可以被服務到。
網商智能引擎團隊高級專家陳林勛表示：“時空圖譜創新模型的提出，將助力大雁系統通過科技驅動，把企業關系圖譜做到更細更深，還原整個產業鏈的全貌，提升服務的效率和精準度，實現把供應鏈變成一個品牌、合作伙伴、服務商、小微企業都能參與的‘共贏鏈’目標。”
來源：金融界資訊
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