2020知识图谱厂商全景报告_71页_1mb

2020 爱分析知识图谱厂商全景报告总结

核心内容

随着数字经济的发展，企业面临数据量激增带来的挑战，知识图谱作为一种从非结构化数据中提取结构化知识的技术手段，正在成为推动企业数字化转型的重要工具。知识图谱通过构建网状知识结构，帮助企业在营销、风控、智能客服、舆情监控等多个业务场景中挖掘数据价值，实现更精准的业务决策。

主要观点

1. 知识图谱的建设重点
   企业级知识图谱平台将成为未来建设的重点，平台应具备跨业务场景的整合能力，同时兼顾灵活性和兼容性。

2. 行业渗透趋势

   • 知识图谱在金融、政务与公共服务等领域的渗透速度较快，尤其在营销、风控等场景中应用广泛。
   • 医疗与医药、能源与工业等行业正在逐步接受知识图谱技术，其在知识密集型行业的价值日益凸显。

3. 应用场景拓展

   • 知识图谱不仅限于传统的业务场景，还拓展到智慧城市、智能客服、舆情监控、数字化采购等新兴领域。

4. 技术要求与厂商能力
   厂商需具备大规模知识图谱构建能力、数据治理能力、跨行业知识迁移能力，以及自然语言处理、图计算等技术实力。

5. 业务导向建设
   知识图谱应以业务需求为导向，避免与业务脱节，确保知识图谱能有效支撑实际业务流程。

关键信息

1. 知识图谱的应用场景

• 金融：银行、保险、证券、基金等行业的对公与零售业务营销与风控、智能客服、舆情监控、数字化采购等。
• 政府与公共服务：公安的智能刑侦、经侦、反恐、治安管理；交通的智慧交通；应急管理部的应急管理；政务数字化的电子政务等。
• 医疗与医药：药企的医学翻译、数字化营销；医院的智能导诊等。
• 能源与工业：电力、石油、工业、水务等行业的领域知识库。
• 电信：运营商的领域知识库。
• 零售：品牌商的智慧门店、智能营销等。

2. 厂商能力要求

• 技术能力：具备大规模知识图谱构建能力、数据治理能力、跨业务场景整合能力。
• 行业经验：熟悉特定行业的业务流程与需求，具备相关模型积累。
• 服务意识：能够提供定制化服务，满足不同行业、不同场景的个性化需求。
• 平台兼容性：支持与现有业务系统的对接，具备良好的开放性和扩展性。

3. 代表厂商与应用场景

建议与展望

1. 以业务为导向：知识图谱建设应围绕业务需求展开，确保与业务环节紧密融合。
2. 关注行业差异：不同行业对知识图谱的需求存在差异，厂商应具备行业定制化能力。
3. 重视技术融合：厂商需具备自然语言处理、图计算等技术能力，以支撑多场景应用。
4. 注重平台灵活性：平台应具备良好的兼容性，便于与其他系统对接和扩展。
5. 推动知识图谱普及：随着技术成熟与行业认知提升，知识图谱将在更多领域发挥关键作用。