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394电信诈骗频发，有没有办法在第一时间识别并及时阻拦？这个反欺诈案件中遇到的难题，正在被破解。数据显示，经过技术干预，欺诈案件的识别准确率比以往提升了20多倍，每个月有效阻止100多件电信诈骗案，有的案件甚至在打款前一分钟被成功拦截。
4月24日上午，浙江大学披露了这项技术——OpenKS（知目）知识计算引擎开源项目，目前项目已被广泛应用到安防、金融风控、智慧城市、工程教育等领域。例如，引入OpenKS后，相关企业将100多种反欺诈的专家规则、600多个欺诈案例、20多类欺诈行为，与行业数据结合进行建模应用，使反欺诈案件被实时识别得以侦破。
将大数据转化成结构化信息
在录入一些个人信息的时候，可以在表格中设计好表头，按条目分别输入姓名、年龄、出生地等信息，计算机能够很容易地读取这些信息并加以整合、应用。而如果用一段文字“小A于1982年出生在杭州”来描述的话，计算机读取信息的时候可能就会“懵圈”。
为什么？因为表格是有结构的，而文字是非结构性的。对于目前的人工智能来说，非结构性数据只是数据，还不是知识，更不能被用于决策了。
其中关键的原因就是数据与知识之间的转化还不是很顺畅。在没有“学习”之前，计算机不知道西湖区是杭州的一个城区，无法判断一个名词是人名、产品名抑或是公司名，而视频也只是一段数据流。
为了解决这个难题，2019年12月，以浙江大学计算机学院庄越挺教授作为首席科学家的科技创新2030“新一代人工智能”首批重大项目——“可泛化的领域知识学习与计算引擎”正式启动。
其中，知识图谱作为最重要的知识表示方式，成为研究热点。“简单地说，知识图谱就是对信息的结构化表达，比如把一篇文章‘改成’一个表格。”庄越挺说，“目前OpenKS已基本支持知识学习与计算全流程主要任务，涉及多模态数据知识抽取、知识表征、分布式知识学习与计算、知识服务与智能应用等环节。”
为多个行业构建知识图谱
如果你输入一段文字“我喜欢小米”，计算机能分析出“小米”指的是手机还是一个人吗？
计算机能根据高中生历年成绩与特点，提供填报高考志愿的建议吗？
计算机能提供购房、买车的建议吗？能帮人打官司吗？
……
这些年来，人工智能的迅速发展改变着人类的社会生活，但是当下的人工智能还有很多不够“聪明”的地方，在应用中往往得不到想要的结果。此次，浙大与合作单位研发的OpenKS知识计算引擎，正是指向解决“人工智能不够智能”的这个问题。
目前，项目由浙江大学牵头，联合北京大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、之江实验室等顶尖学术机构，以及百度、海康威视、同盾科技、科大讯飞等行业领军企业，帮助知识密集型行业快速地构建行业知识图谱，提供行业相关的智能规划与决策支持。
中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、浙江大学计算机学院教授潘云鹤说，OpenKS作为知识计算引擎项目中的基础软件架构，定义并丰富了知识计算的内涵，这种从跨领域知识自动归纳与迁移，到可泛化的知识演化与协同推理，再到永不停息的自主知识学习与计算服务的思路，将会加速众多知识密集型行业向智能化过度的过程，是我国在大数据人工智能方向的又一次有益尝试。
如何运用大数据智能手段助力区域产业发展升级及科技创新决策？ OpenKS给出了新路径新方法。杭州量知数据科技有限公司以OpenKS知识计算引擎为内核，研制了SuperMind智能计算平台。相较于传统人工方式，通过这个平台，最快只需一周即可构建完成高质量的产业链及创新链知识图谱。目前已服务于浙江省全球产业链精准合作招商平台、浙江省产业链数据中心和浙江省三大科创高地关键核心技术攻关数字化平台等项目。
