在人工智能的時代，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已不能滿足人類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，因具有強大的語義信息處理能力以及支持知識推理和分析的能力，近年來獲得了廣泛關注。保險行業(yè)一向重視在傳統(tǒng)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已成為保險業(yè)的熱門話題。

知識圖譜的構建是一個浩大的工程，在通用領域，構建知識圖譜一般分為六個步驟：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)自身的特征進行的知識圖譜頂層設計，構建適用于特定領域的知識體系。此后通過多種途徑、運用各種技術提取到能夠納入到知識圖譜中的結構化的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行整合。在此基礎上，進一步探討儲存和檢索知識圖譜數(shù)據(jù)的有效方法，通過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，能在一定程度上能夠緩解保險公司在風險管控中的諸多壓力，避免投機者利用公司經(jīng)營過程中漏洞損害公司利益，同時知識圖譜技術也能優(yōu)化保險行業(yè)監(jiān)管，讓監(jiān)管層能比較準確地把握保險公司的整體經(jīng)營狀況，實現(xiàn)監(jiān)管上的未雨綢繆。此外，知識圖譜技術還可解決交易行為中消費者的信息不對稱，獲取產(chǎn)品信息的成本高等問題，為優(yōu)化消費者服務體驗提供了新的思路。

目前，知識圖譜的相關研究和應用才剛剛開始，保險行業(yè)也應該對知識圖譜技術進行深入的了解，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融合進自身的運作模式之中，從而助力實現(xiàn)整個行業(yè)的良性發(fā)展。