1.2-知识图谱有什么用（）知识图谱

知识图谱经过几年的发展已经得到广泛的应用。当知识图谱遇上人工智能，更加突显出了它的优势和价值。
最先应用于搜索
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最典型的就是在谷歌搜索引擎里面应用。谷歌是在2012年率先提出来知识图谱的概念，提出这个概念的最主要的目的就是用于改善它的搜索引擎的体验。
我们从这个图就可以看到，用户搜索的是泰姬陵，泰姬陵是印度的非常著名的，也是世界八大奇迹之一的景点。
这里面不一样的地方是它在搜索引擎的右侧，会以知识卡片的形式来呈现跟泰姬陵相关的结构化的信息，包括泰姬陵的地图、图片、景点的描述、开放时间门票等等，甚至在下面会列出跟泰姬陵相类似或者相关联的景点，比如中国的万里长城同样是世界的几大奇迹，包括金字塔等等。这样的知识点，可以非常好的把知识组织和关联起来。

现已广泛应用于金融风控

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反欺诈是风控中非常重要的一道环节，也是知识图谱适合应用的场景。反欺诈的核心是人，这就要求把与借款人相关的数据源打通，然后抽取该借款人的特征标签，
从而将相关的信息整合成结构化的知识图谱。其中，不仅可以处理记录借款人的基本信息，还可以把借款人日常生活中的消费记录、行为记录、关系信息、网上浏览记录等整合到知识图谱里。在此基础上，对该借款人的借贷风险进行分析和评估。
反欺诈的应用不仅体现在贷前阶段，还可以应用在贷中阶段，通过构建已知的主要欺诈要素(如手机、设备、账号和地域等)的关系图谱，全方位了解借款人风险数据的统计分析，对潜在的欺诈行为作出及时的反应。当然，这要求能够获得借款人全方位的各种类型的信息，并且利用机器学习和自然语言处理技术从数据中提取出符合图谱规格的数据。
相比虚假身份的识别，组团欺诈的发现难度更大。一般来说，团体欺诈往往隐藏在非常复杂的关系网络里，很难识别。只有把其中隐含的关系网络梳理清楚，
才有可能去分析出其中潜在的风险。知识图谱，因为天生用来描述关系网络，因而具备了分析组团欺诈的便捷手段。

电商营销方面大显身手

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行业预测上的应用不容小觑

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基于多维度的数据，从而建立起客户、企业和行业间的知识图谱，从行业关联的角度预测行业或企业面临的风险。例如，通过对行业进行细分，根据贷款信息、行业信息建立行业间的关系模型；通过机器学习，可发现各个行业间的关联度，如果某一行业发生了行业风险或高风险事件，根据关联关系可以及时预测有潜在风险的其他行业。从而可以帮助金融机构做出预判，尽早地规避风险。
除此以外，通过知识图谱，也可以将行业和企业之间数据进行连接，借助对行业的潜在风险的预测，能够及时发现与该行业风险或系统性风险相关联的企业客户。
例如，某地区某行业连续出现了多笔逾期贷款，通过对行业和客户的知识图谱进行分析，可以及时发现该地区相关行业存在潜在风险的客户。

还有知识搜索、智能问答方面

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基于知识图谱，我们也可以提供智能搜索和数据可视化服务。智能搜索的功能指的是，知识图谱能够在语义上扩展用户的搜索关键词，从而返回更丰富、更全面的信息。比如，搜索某个人的身份证号，可以返回与这个人相关的所有历史借款记录、联系人关系和其他相关的标签（如黑名单等）。这些结果可以用图形网络的方式展示，从而把复杂的信息以直观明了的图像呈现出来，让使用者对隐藏信息的来龙去脉一目了然。
【1.2-知识图谱有什么用（）】问答系统可分为面向任务、面向知识和面向聊天三类，从关键技术上分，还可以把其分成基于搜索技术的问答系统、基于协同的问答系统、基于知识库的问答系统。面向知识的问答系统可用于闭域和开放域，通常使用以数据为驱动的信息检索模型。该类方法基于从问答知识库中查找与提问问题最匹配的知识。一份最新的研究工作尝试使用基于神经网络的方法实现问题间的匹配。最常用的一种方法是基于知识图谱与信息检索相结合的方法，检索知识图谱可给出高准确率的问答，并以信息检索为补充。

目前国内有代表性的企业应用