在人工智能的時(shí)代，傳統的數據處理方法已不能滿(mǎn)足人類(lèi)對于信息整合和知識獲取的要求。而人工智能的重要基礎之一——知識圖譜技術(shù)，因具有強大的語(yǔ)義信息處理能力以及支持知識推理和分析的能力，近年來(lái)獲得了廣泛關(guān)注。保險行業(yè)一向重視在傳統商業(yè)模式之中融入創(chuàng )新思維，因此知識圖譜這項極具潛力的技術(shù)已成為保險業(yè)的熱門(mén)話(huà)題。

知識圖譜的構建是一個(gè)浩大的工程，在通用領(lǐng)域，構建知識圖譜一般分為六個(gè)步驟：知識建模、知識抽取、知識融合、知識儲存、知識推理和知識更新，保險行業(yè)同樣可參考這一流程。設計者首先要基于保險行業(yè)自身的特征進(jìn)行的知識圖譜頂層設計，構建適用于特定領(lǐng)域的知識體系。此后通過(guò)多種途徑、運用各種技術(shù)提取到能夠納入到知識圖譜中的結構化的數據，并對數據進(jìn)行整合。在此基礎上，進(jìn)一步探討儲存和檢索知識圖譜數據的有效方法，通過(guò)各種方法獲取新的知識或者結論。

知識圖譜具有種種優(yōu)異的性質(zhì)，在保險行業(yè)的應用前景十分廣闊。合理的利用知識圖譜技術(shù)，能在一定程度上能夠緩解保險公司在風(fēng)險管控中的諸多壓力，避免投機者利用公司經(jīng)營(yíng)過(guò)程中漏洞損害公司利益，同時(shí)知識圖譜技術(shù)也能優(yōu)化保險行業(yè)監管，讓監管層能比較準確地把握保險公司的整體經(jīng)營(yíng)狀況，實(shí)現監管上的未雨綢繆。此外，知識圖譜技術(shù)還可解決交易行為中消費者的信息不對稱(chēng)，獲取產(chǎn)品信息的成本高等問(wèn)題，為優(yōu)化消費者服務(wù)體驗提供了新的思路。

目前，知識圖譜的相關(guān)研究和應用才剛剛開(kāi)始，保險行業(yè)也應該對知識圖譜技術(shù)進(jìn)行深入的了解，不應該僅僅停留在理解概念層次，要更多地結合自身的需要把知識圖譜技術(shù)融合進(jìn)自身的運作模式之中，從而助力實(shí)現整個(gè)行業(yè)的良性發(fā)展。