為什麼說保險業需要KGB知識圖譜加持

 

知識圖譜 現在已經在保險行業得到應用，知識圖譜加工廠能夠 對保險條款中的險種、費用、天數等等關鍵知識進行抽取，透過抓取海量使用者需求進行不同險種的智慧推薦 ，今天從知識圖譜的應用優勢角度分析知識圖譜在保險行業的應用。

   KGB知識圖譜功能

KGB知識圖譜引擎，可輕鬆解析多種格式與版本文件：TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF檔案，可直接解析輸出為word格式檔案，保留檔案中表格與文字格式等重要資訊。對於圖片資訊，OCR可自動識別並抽取圖片中的文字資訊。

知識抽取：KGB知識圖譜引擎，可從結構化表格與非結構化文字中自適應識別並抽取關鍵知識（主體、客體、時間、地點、金額、條款等），準確率高達90%，實現知識的快速生成。

知識關聯：KGB知識圖譜引擎深入挖掘知識關聯，將一個個知識實體連結為具有完整意義的知識事實。並具有強大的知識推理能力，推理出暗含的知識與結論，豐富知識圖譜。

知識較驗：KGB知識圖譜加工廠能夠對知識質量智慧校驗，包括對多種知識錯誤與衝突進行自動智慧核查與修正，更有知識工程師進行知識精準校驗，保證知識圖譜的準確性。

   保險行業的知識圖譜應用場景

準確 營銷獲客 ： 隨著市場競爭加劇，能夠更瞭解客戶需求，匹配到最符合客戶的產品和服務，也將直接提升保險公司在行業的競爭力。和傳統的客戶標籤相比，KGB知識圖譜在實現準確推薦上具備明顯優勢，在改善獲客渠道方面，KGB知識圖譜能夠根據保險公司提供的客戶非結構化資料，搭建畫像體系和推薦模型，直接反映客戶相關的關係，時間和行為因子，為企業篩選出符合產品定位的客戶。

　     進行 風險預測 ：   知識圖譜能夠 對保險公司關聯關係進行挖掘，實現語義上的輿情預警，幫助保險公司掌握風險輿情資訊。 同時， 基於多維度的資料，建立起客戶、企業和行業間的知識圖譜，從行業關聯角度預測行業或企業面臨的風險。 比如， 透過機器學習，發現各個行業間的關聯度，如果某一行業發生了行業風險或高風險事件，根據關聯關係可以及時預測有潛在風險的其他行業，幫助 公司瞭解風險資訊 。

　 　 最佳化業務流程 ： 知識圖譜能夠 透過對內部半結構化和非結構化材料進行知識提取與規則建立，幫助保險公司形成內部材料快速電子化，確保資料正常流動，極大提升工作效率的同時，有助於得出對業務有益的知識。知識圖譜還可以實現資訊多維化視覺化展示的功能。透過知識圖譜的視覺化展示， 能夠將 複雜的關聯非常直觀地呈現出來， 能夠快速瞭解到文字資訊 。

在應用方面，知識圖譜加工廠有通用的圖譜構建引擎，知識抽取、知識關聯與質量核查過程不依賴特定業務知識，結合使用者知識圖譜構建的需求，可以快速構建領域知識圖譜。