1、知识图谱是什么？

在珠峰书《知识图谱：认知智能理论与实战》一书中对知识图谱及相关概念的定义如下：

实体（Entity）：是指一种独立的、拥有清晰特征的、能够区别于其他事物的事物。在信息抽取、自然语言处理和知识图谱等领域，用来描述这些事物的信息即实体。实体可以是抽象的或者具体的。在知识图谱中，知识点表示为实体；在图论、知识存储或图数据库中，实体表示为顶点。

关系（Relationship）：实体之间的有向的、语义化的表示。在知识图谱中，知识间的关联及联系表现为关系；在图论、知识存储或图数据库中，关系表示为边。

知识图谱（Knowledge Graph）：由实体及实体间的关系所组成的网状的图，每个实体及其关联的属性键值对用于描述知识点，而每个关系及其属性用于表示知识点间的关联关系。

目前，知识图谱技术已经进入到了各个领域并持续发展升温，包括大金融银证保、智能制造、政府、教育、营销等各个领域等，得到广泛应用。同时，随着知识图谱技术的发展，相关的行业标准、技术规范等也将逐步完善，为知识图谱技术的发展提供更好的支持。比如我参与编制的国家标准GB/T 42131-2022《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》等。

2. 知识图谱的特点

1. 结构化：知识图谱是一个结构化的知识模型，每个结点表示一个实体或概念，每条边表示两个实体或概念之间的关系。
2. 多层次：支持多层次的结构，用于表示不同概念之间的层次关系。
3. 大：知识图谱可以很大，涵盖多领域知识。
4. 可视化：通过可视化工具来展示知识图谱，便于人们理解和使用。
5. 可查询：通过查询语言（Gremlin、Cypher、SparQL 等）来获取信息，方便快捷。
6. 可扩展：实现知识的新陈代谢。
7. 语义查询：通过基于知识图谱的智能问答（KBQA） 等技术便捷获取所需知识。

3. 知识图谱在金融风控和反欺诈的应用

应用：

1. 关联关系分析
2. 规则挖掘：挖掘风险和欺诈的规律
3. 社区发现：通过已知欺诈或风险，实现团伙识别。。
4. 情境建模：建立风控或欺诈的情境模型，挖掘识别欺诈原由，实现可解释性。
5. 金融知识问答：实现金融知识的快捷获取
6. 金融投研：

价值：

1. 提高效率
2. 提高准确性
3. 可解释性

案例：

某大行使用知识图谱来建立客户信用模型、识别欺诈行为、预测欺诈风险等。

1. 该行使用知识图谱来收集、组织、分析客户信用信息，如客户的信用评级、贷款历史、还款记录等，并建立客户信用模型，用于评估客户的信用水平。
2. 通过对客户的信用信息、交易记录等进行分析，构建反欺诈模型，识别可疑的欺诈行为，上报银保监会和央行。

4. 知识图谱在精准营销方面的应用

应用：

1. 客户画像：基于知识图谱建立客户的画像模型，包括客户的基本信息、消费偏好、生活习惯等，实现精准地定位目标客户。
2. 客户分群（社区发现）：分析客户的属性和行为特征，将客户分成不同的群体，实现更加精准地进行营销。
3. 决策支持：建立营销决策支持模型，帮助企业分析市场情况、预测销售趋势、评估营销方案的可行性等，提供决策依据。
4. 营销活动管理：通过知识图谱建立营销活动管理模型，可以帮助企业规划、实施、评估营销活动，提高营销活动的效率和效果。

价值：

1. 提高营销效率
2. 提高营销准确性
3. 提高营销效果
4. 增强客户体验

5. 知识图谱在制造业上的应用

应用：

1. 产品研发支持：基于知识图谱建立产品知识库，包括产品的技术参数、结构特征、生产工艺等信息，实现更加精准地规划、开发产品，帮助工程师快捷获取所需知识。
2. 品质控制：基于知识图谱实现质量和可靠性工程保障，建立品质知识库，包括品质检测标准、不良品原因分析、缺陷预测等信息，实现质量问题的自动归因分析，实现智能 FMEA 和智能 FTA 的构建和应用。
3. 工程维修：通过知识图谱建立工程维修知识库，包括设备结构、故障原因分析、维修方法等信息，实现引导式排故等。

价值：

1. 提高生产效率
2. 提高生产质量
3. 降低生产成本
4. 增强企业竞争力

案例：

1. 某著名汽车制造商：使用知识图谱来管理其生产流程，实现对生产流程、设备参数、工艺要求等信息的精准管理
2. 某著名医疗器械龙头企业：使用知识图谱来管理其工艺、性能、FMEA、部件等知识库，包括生产流程、设备参数、工艺要求、标准、FMEA、质量等知识。
3. 某著名汽车制造商：使用知识图谱来实现维修知识的管理和使用，包括设备参数、维修手册、维修工单等，并构建引导式排故应用，帮助4s 店的维修师傅实现快速的故障排查和维修。

6. 知识图谱在IT运维方面的应用

应用：

1. 资产管理
2. 问题和工单管理
3. 变更管理
4. 应急响应

案例：

• 运维方面，在运营商和电网应用较多。

7. 进展和展望

知识图谱最新进展可参考中文信息学会发布的《知识图谱发展报告（2022）》

虽然最近 ChatGPT 等大模型的效果卓绝，但在产业应用中，人工智能要能够真正低成本落地，知识图谱还是必不可少的，至少在10年内，知识图谱还会继续发挥其关键的作用，来帮助企业更好地管理、利用知识资产，提高工作效率、解决问题、增强竞争力、提升客户服务水平、增强品牌形象、提高客户满意度等。

至于长期，凯恩斯的名言是“长远来看我们都死了(In the long run, we are all dead)”。

事实上，在当前数字化时代，知识资产的价值越来越重要，知识图谱技术也将得到越来越广泛的应用，非常看好发展前景。