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(shù)，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(shù)已成為保險業(yè)的熱門話題。

知識圖譜的構(gòu)建是一個浩大的工程，在通用領域，構(gòu)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(gòu)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(shù)提取到能夠納入到知識圖譜中的結(jié)構(gòu)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(jié)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(shù)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(shù)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(shù)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(jié)合自身的需要把知識圖譜技術(shù)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。