2020爱分析·知识图谱厂商全景报告-2020.8-71页_1mb

2020 爱分析知识图谱厂商全景报告总结

核心内容

在数字经济时代，知识图谱作为一种重要的技术手段，帮助企业从海量非结构化数据中提取结构化知识，并利用图分析技术挖掘数据间的关联关系，成为企业数字化转型的关键工具。随着技术成熟和行业认知提升，知识图谱在多个行业的应用不断深化，尤其是在金融、医疗与医药、能源与工业等知识密集型行业。爱分析认为，未来知识图谱将呈现四大趋势：

1. 企业级知识图谱平台将成为重点建设方向
   构建全公司级别的知识图谱平台，能够打通不同业务场景的数据，实现统一管理与分析。但该平台建设周期较长，需在项目周期规划、厂商选择、平台灵活性等方面谨慎处理。

2. 知识图谱在各行业的渗透度不断提升
   特别是在医疗与医药、能源等知识密集型行业，知识图谱将发挥更大价值。例如，某跨国药企通过知识图谱搭建知识问答平台，精准推送内容，辅助医生用药决策。

3. 金融行业仍是知识图谱应用较快的领域
   在营销、风控、市场监管、智能投研等多个场景中，知识图谱技术将得到广泛应用。证券公司甚至可将知识图谱技术应用到所有业务环节。

4. 知识图谱在智慧城市建设中发挥支撑作用
   通过关联城市生活数据与管理数据，知识图谱能够支撑智能搜索、智能问答、智能推荐等应用，助力城市智能化管理。

主要观点

• 知识图谱的应用场景广泛
  涉及到大量知识和需要挖掘关系的业务场景都可以采用知识图谱技术，如银行风控、公安刑侦、医院智能导诊、零售智能营销等。

• 业务需求导向是知识图谱建设的关键
  建设知识图谱应以实际业务需求为核心，避免平台与业务脱节。同时，知识图谱应具备灵活性和兼容性，便于与企业现有系统对接和数据共享。

• 技术能力与行业经验并重
  厂商不仅需要具备知识图谱核心技术能力，如自然语言处理、图计算等，还需具备行业知识沉淀和定制化服务能力，以满足不同行业、不同场景的复杂需求。

• 知识图谱的构建需要多源异构数据治理能力
  由于各行业数据来源复杂，厂商需具备强大的数据治理能力，确保数据的完整性、准确性与实时性，从而构建高质量的知识图谱。

关键信息

金融行业

• 应用场景：对公业务营销与风控、零售业务营销与风控、领域知识库、智能客服、舆情监控、数字化采购等。
• 代表厂商：阿里云、百度、邦盛科技、百应、海致星图、明略科技、PlantData、苏宁金融、同盾科技、腾讯云、Wiseweb、星环科技、一览群智、知因智慧等。

政府与公共服务

• 应用场景：智能刑侦、智能经侦、智能反恐、治安管理、智慧交通、应急管理、电子政务等。
• 代表厂商：SIBAT、Percent百分点、明略科技、百度、腾讯云、华为云、海信网络科技、阿里云等。

医疗与医药

• 应用场景：医学翻译、数字化营销、智能导诊等。
• 代表厂商：ATMAN、惠每健康、KGDATA、百度、深睿医疗、腾讯觅影等。

能源与工业

• 应用场景：领域知识库、智能运维、智能决策等。
• 代表厂商：阿里云、华为云、PlantData、星环科技、极天信息、海致星图、埃睿迪等。

电信行业

• 应用场景：领域知识库、智能客服等。
• 代表厂商：极天信息、欧拉智能等。

零售行业

• 应用场景：智慧门店、智能营销等。
• 代表厂商：百炼智能、明略科技、PlantData、海致星图等。

总结

知识图谱技术正在成为推动企业数字化转型的重要工具，其应用覆盖多个行业，尤其在金融、医疗、能源等领域表现突出。企业应根据自身业务需求，选择具备强大技术能力和行业经验的厂商，构建灵活、兼容性强的知识图谱平台，以实现数据价值的最大化挖掘与利用。