根据金融巨头美国道富银行首席科学家David Saul的观点，未来金融机构进行风险评估的方式将会改变，这其中的一个重要因素就是语义数据库技术的兴起。

Saul在道富银行担任高级副总裁已经有多年的时间，大约一年前，他被任命为公司的首席科学家（Chief Scientist）。Saul认为，提高风险评估效率只是语义数据库带给金融服务机构的诸多好处之一。

　　“语义数据库（semantic database）”是一种数据模型，它使得用户能够评估并分析来自不同数据源的信息。语义数据库衡量数据之间的关系，以便帮助用户对“what if”场景进行识别和分析。根据Saul的观点，正是语义数据库衡量关系的能力，使得它特别适用于金融服务行业。

　　为此，TechTarget网站对Saul进行了专访，让他来谈一谈对语义数据库的理解。在本文中，您将看到语义技术的定义与好处，以及道富银行的语义数据库试点项目等内容。

　　您如何来理解语义数据库技术？

　　David Saul：我第一次接触到语义数据库的概念应该是很久以前了，那个时候互联网技术刚刚兴起，人们都在讨论Internet的话题。现如今，互联网已经融入到每个人的生活中，已经没有人把它当做一个热门话题来讨论了。我们只是访问一个站点，然后点击超链接到另一个站点。能够实现这样的连接，是因为有一个标准存在。HTTP标准实际上同语义数据库是一个概念基础。我认为语义技术就是为我们提供数据之间的连接性，这一点就像是万维网为我们提供不同地点的连接一样。

　　语义技术从诞生到现在已经有很长的时间了，但是貌似到最近几年才被人们重视起来，您认为其中的原因何在？

　　Saul：其中一个原因是，语义技术同其他许多技术类似，已经逐渐成熟起来。另外，随着存储、处理器等硬件设备的价格不断下降，使得语义技术得以更加轻松的实现，在这之前，它的硬件需求是非常昂贵的。

　　您能不能给我们举个例子，语义数据库在金融服务机构中是如何起到作用的？

　　Saul：这样的例子有很多，其中一个比较典型的就是在风险评估方面。目前我们有许多内部的风险评估项目要做，而其中的风险信息可能是从多个交易系统中得来的，还有许多外部的数据源，甚至有可能是电子邮件这样的非结构化数据。现在假设我们想要找到某一特定地理环境的总体风险，那么其中一种方式就是把所有系统中的报表调出来，然后人工地分析风险信息。当然这样做的工作量是非常大的，效率很低而且容易出错。对于更大的需求，可能采取的措施就是从多个系统中抽取出风险数据，然后建立一个风险库（另外一个数据库），然后开发一系列的报表，这也许会让整个进程变得更漫长。

　　那么语义数据库技术是如何加快这一进程的？

　　Saul：语义数据库所能做的，就是让数据呆在它原来所在的地方。我们不用将它抽取出来，也不用创建其他的数据库。它会有一个数据的完整映射，用户使用语义工具可以仔细查看任何一部分，然后把它们放到一起回答任何有关的风险问题。它还能够自动化地进行风险评估，这样的方式是我们之前无法实现的。利用语义数据库技术，能够加快风险评估的速度，并能够更快地适应快速变化的需求。

　　这是道富银行正在做的项目吗？

　　Saul：我们目前正处在试点阶段，在内部测试以便将来能够利用到我们的客户身上，因为不管是我们自己还是客户，所要面对的问题大体上是一样的。下一步就是将其应用到更大型的生产环境当中，然后尽快地同一些客户一起来做，把我们的数据和他们的整合起来。我们将语义数据库视为与客户协作的非常重要的领域。

　　您认为语义数据库最关键的优势和好处是什么？

　　Saul：时间是一个因素，我认为它是最关键的，因为语义技术为用户提供了快速集成多个数据源的能力。此外，就是准确性。利用语义数据库比人工的准确性要高很多，我们要解决的问题在每个金融服务机构都会有。我们的数据量很大，如果能够更好地集成并关联数据，并把它们转化为真正有用的信息，那么我们就可以以最快的速度做出明智的决策。

　　您对实施语义数据库项目的用户有什么样的建议呢？

　　Saul：我的建议是马上动手启动项目，因为它能够从很小的规模做起。另外，用户不应该仅仅将其视为一个IT项目，因为更多的好处是业务部门来享受的，那么才是数据真正的“消费者”。在项目前期就要让业务部门的人参与进来，他们是最懂得数据语义的人群。数据是属于业务部门的，因此他们能够最好地描述数据。