《中国人工智能应用趋势报告》指出知识图谱应用将全面爆发，其通过挖掘非结构化数据价值推动企业从感知智能迈向认知智能，当前已在金融、政府与公共服务行业实现规模化落地。 以下从趋势背景、技术价值、应用场景、行业实践四个维度展开分析：一、知识图谱应用爆发的背景与驱动力企业智能化转型需求激增：受经济增长放缓、竞争加剧及新冠疫情冲击，企业普遍面临成本上升与业绩增长压力，加速向数字化、智能化转型。智能化作为数字化的深入阶段，需通过机器学习、知识图谱等技术处理内外部数据，挖掘业务价值并优化流程。技术突破推动认知智能升级：知识图谱技术通过构建实体间关联关系，实现非结构化数据到结构化知识的转化，助力企业从“感知智能”（数据识别）迈向“认知智能”（理解数据逻辑并决策）。例如，在金融风控场景中，知识图谱可穿透表面数据，识别复杂关联交易中的潜在风险。二、知识图谱的核心价值与技术优势非结构化数据价值挖掘：企业非结构化数据占比达80%，知识图谱通过抽取、融合、存储技术，将分散数据转化为关联知识网络，揭示“肉眼”难以发现的关系。例如，在公共安全领域，图谱可关联人员、事件、地点等多维度数据，辅助案件侦破。智能化知识应用体系：相比传统知识工程（知识分散、关联性低、应用场景受限），知识图谱实现知识建模、抽取、融合、存储、应用的全流程闭环，并通过关联分析提升知识应用智能化水平。例如，竹间智能搭建的领域知识库，可动态延伸知识应用场景，支持复杂决策。图：知识图谱技术架构（数据层→图谱层→应用层）三、知识图谱的典型应用场景金融行业：营销与风控：通过客户画像技术，整合用户对话、行为数据，生成风险评分（贷前）或产品推荐组合（保险）。例如，银行利用图谱识别关联交易，防范团伙欺诈；保险公司根据用户画像推荐定制化保单，提升成交率。贷后管理：结合智能客服机器人，实现差异化催收策略，降低人工成本并提升高价值客群体验。政府与公共服务：公共安全：构建人员、事件、地点关联图谱，辅助案件推理与预警。例如，通过分析通话记录、资金流向等数据，追踪犯罪网络。通用领域：企业知识管理：搭建领域知识库，支持智能搜索与决策。例如，竹间智能为某银行开发的智能搜索系统，可快速定位跨部门知识，提升员工效率。四、行业实践案例：竹间智能的落地经验技术整合能力：竹间智能以知识工程技术为核心，结合自然语言处理（NLP）、语音识别等技术，实现结构化与非结构化数据的全流程处理。其AICC+平台通过“语音+语义”双引擎，为金融、零售等行业提供营销、风控、客服一体化解决方案。场景化创新：AICC+平台：人机协同：通过Emoti Mate实时推送客户画像与业务知识，动态监测服务渠道（语音+文字），实现事前预警与事后分析闭环。例如，座席服务中自动检测话术合规性，并针对短板提供对练服务。精准营销：内置多行业用户画像标签组，支持从对话、行为中挖掘潜在需求。例如，银行贷前风险评分、保险产品组合推荐均依赖图谱关联分析。智能搜索最佳实践：某银行采用竹间智能的搜索系统后，知识检索效率提升60%，跨部门协作响应速度加快40%。图：竹间智能AICC+平台功能模块（客户画像、语音机器人、实时质检等）五、未来趋势与挑战技术深化：知识图谱将与AI工程化、RPA（机器人流程自动化）深度融合，实现端到端自动化。例如，AI+RPA可自动完成数据抽取、图谱构建与决策执行，扩展业务价值。行业扩展：当前金融与政府领域应用成熟，未来将向医疗、制造等行业渗透，支持复杂决策场景（如临床诊断、供应链优化）。挑战应对：需解决数据隐私、图谱动态更新、跨领域适配等问题。例如，医疗图谱需符合HIPAA等法规，制造图谱需实时响应设备故障数据。结论：知识图谱应用爆发源于企业智能化转型的刚性需求与技术成熟度的双重驱动。其通过非结构化数据价值挖掘与认知智能升级，正在重塑金融、政府等行业的决策模式。以竹间智能为代表的厂商，通过技术整合与场景化创新，为知识图谱的规模化落地提供了可复制的实践路径。