當下，確保數據科學和機器學習平臺符合治理規則與政策，已成為一項至關重要的挑戰。通常，治理規則隱藏于冗長繁雜的文件之中，給相關工作帶來諸多不便。在Altair，我們采用了一種創新的方法，將知識圖譜作為合規決策的核心依據。

Altair RapidMiner數據分析和人工智能平臺構建了一套包含兩層架構的AI架構體系。

其中，第一層是數據架構，它能夠通過數據抽取、清洗、關聯等一系列流程將企業的基礎數據生態系統整合為一個集成化、協調化且可擴展的知識圖譜。

第二層是智能分析執行層，借助它，用戶能夠輕松設計工作流，通過ETL（提取、轉換、加載）、傳統機器學習以及AI模塊，對知識圖譜中的數據進行分析與豐富。這兩層緊密集成的數據架構為智能分析執行層提供數據基礎，為維護治理規則和政策的合規性帶來了顯著優勢。

構建合規知識圖譜

數據架構擁有出色的擴展性，旨在打造專門用以存儲合規信息的知識圖譜。其構建根基在于對多渠道合規數據的深度發掘與融合。起始階段，從企業內部的合規制度文件、業務操作中涉及合規的流程記錄，以及外部行業規范和法律法規條文等共同構成的綜合資料集入手，啟動非結構化數據處理流程。

這些處理流程以分布式方式運作，依靠并行且極具擴展性的處理體系，能夠有效應對因法規變更、業務范疇擴大等引發的數據規模和類型的持續動態變化。

流程中配備了豐富且可定制的解析工具。簡單的像正則表達式，能快速定位符合特定合規格式的數據；復雜的如前沿的自然語言處理（NLP）技術，可精準識別數據里的合規相關實體（如具體法規條款、合規流程中的關鍵步驟）以及它們之間的關聯。

比如，從企業業務流程數據里，解析工具能提煉出“接觸客戶敏感信息前需完成三級安全認證”這類關鍵合規準則。

數據處理流程的產出是一個合規知識圖譜數據集，其中完整涵蓋了從多源數據中精心提取的合規規則與關聯。

此數據集被導入數據架構后，用戶可在此對數據進行映射與協調，并將其與財務數據庫（用于核對財務領域合規數據關聯）、供應鏈數據庫（關聯供應鏈環節的合規要點）等其他核心數據源相互連通，進而構建出一個全面、完整且緊密關聯的合規知識圖譜。

例如，當該數據集與財務數據庫整合后，能清晰梳理出資金流動環節里涉及的合規規則及關聯，像每一筆重大資金調動所對應的合規審批流程和相關法規依據。

最終形成的“操作規則與合規性圖譜集市”，在人工智能工廠中承擔著中央控制的關鍵職責。它在人工智能工作流程及操作過程中，保障治理的合規性，確保企業運營嚴格契合內部合規管理要求與行業通行的合規標準。

創建具有合規集成的AI工作流

AI工作流不僅能夠查詢數據，還可以查詢知識圖譜中存儲的合規信息。Altair CoPilot 是一款利用知識圖譜的對話助手，其工作流與數據架構實現了無縫集成。

任何智能代理工作流程都可以對“運營商規則與合規圖譜”進行查詢，以此確保用戶請求符合企業和國家的相關指導方針。

例如，當AI工作流請求包含地址、姓名或其他個人身份信息的數據時，由于這些數據被標記為高風險數據，系統響應會觸發人工審批流程。在數據訪問方面，從完整數據集到單個數據點，都可以在靈活的粒度級別上進行限制、標記或分類。

一旦出現不當的數據請求，會在工作流中直接被標記并處理，同時詳細記錄用戶、相關法規等元數據。這些日志還可以進一步存儲在數據架構中，以便進行全面的合規性分析。

治理合規性的未來

Altair RapidMiner 通過將數據架構中創建的知識圖譜與AI工作流相結合，構建出完整的AI Fabric，形成了一個強大的系統，以此確保治理合規性。這種集成式的方法，不僅保障了合規性，還使企業能夠快速適應不斷變化的監管環境。

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本次演講將詳細分享知識圖譜分析結構化數據的優勢、解剖Altair GraphStudio平臺的架構、展示大模型智能問答的應用場景，幫助大家了解大模型對BI領域的變革意義，并掌握ChatBI在數據查詢與分析上的應用。

會議時間：3月14日 9:30-18:00

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