人工智能发展正旺，随之而来“知识图谱”的出现率逐渐增多，有人可能会疑问这个知识图谱是个啥？知道它有何用？
大多数人都听说过人工智能，但并不能清晰地概括出人工智能是什么，有点抽象，概念又有点模糊。（对，是有点）
而知识图谱就好比一把神奇的钥匙，能够帮你打开人工智能这扇“令人眼花”的大门，让你豁然开朗明白啥是AI。此外，知识图谱也是人工智能的精髓所在，想在AI里玩得转，知识图谱的东西怎么也得get些。
下面小融就带大家一起来了解：知识图谱是什么，及其用途何在？
此处脑补音效吧
什么是知识图谱？
知识图谱在本质上，是一种揭示实体之间关系的语义网络。
首先我们要先区分信息和知识的不同，我们经常能看到或听到客观事实是信息，而知识是对外部客观规律的梳理和总结。
- 例：这有一块铁，它现在是20度。——这是信息
- 例：铁在1538度的时候会熔化。——这是知识
这么看可能还不太直观，业界有一种经典的解读，来区分“信息”与“知识”，看下图。
以此来推论，我们很容易理解，只要将信息与信息之间建立起某种联系，就能形成“知识”。这个知识，在某种程度上把它也可以看成是一件事的事实（Fact），其中一个知识/事实往往由一个主、谓、宾的组合所构成。而茫茫多的知识/事实有机组成的即为知识图谱。
知识图谱干嘛用？
说起这个，先让我们把时间拨回到2012年5月份，那时由Google正式提出了知识图谱（Knowledge Gragh）概念，其当时的初衷是为了优化搜索引擎所给出的答案，以及提升用户体验和搜索质量用的。
例如：小李想知道“李嘉诚的大儿子”是谁，度娘一下，搜索引擎就会精准反馈李泽钜的信息，说明搜索引擎理解了小李的意图，知道他要找“李泽钜”，而不是仅反馈关键词为“李嘉诚的大儿子”的网页。
随着知识图谱的技术不断发展，知识图谱为互联网上海量、动态、结构不同的数据进行组织、管理和表达，提供了一种更为有效的方式，这让网络的智能化水平更高。从而衍生出智能搜索、智能问答机器人、个性化推荐等应用产品。
同时纵向垂直各个领域，在金融证券、电子商务、医疗、能源、交通、电信等需要海量大数据分析的行业，知识图谱能够更及时高效地提供领域知识，降低操作风险，完善用户消费体验等。总之，其在带来便利的同时能够大幅降低企业运营成本，提升效率。
知识图谱体系架构
那么，看似一个挺简单的知识图谱，其背后的构建过程是怎样的呢？
常规的海量知识库的构建需要多种智能处理技术的支持。构建的流程大体为，首先通过知识抽取技术，从一些公开的半结构化、非结构化数据中提取出实体、关系、属性等要素；再通过知识融合技术，可消除实体、关系、属性等其之间的歧义，形成高质量的知识库；最后会应用到知识推理技术，则是在已有知识库中进行深度挖掘隐含的知识，丰富并扩展知识库。（了解更多，或免费体验AI机器人产品，请关注公众号：融汇金信）
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到此，细心的朋友可能已经发现了，知识图谱说到底关键在“更新”上，人们的知识边界、认知领域、业务需求都会随着时间不断变化和增进，因此，知识图谱的内容也要“与时俱进”，不能原地踏步，无论是什么行业的知识图谱，都需要不断更新，扩展增加新的知识内容。
国内首创自学习财经知识图谱
目前，我国的知识图谱构建技术大部分还基于手工建立，因此当领域覆盖广泛时，构建知识图谱非常耗时，且准确率极低。以财经领域为例，据了解，目前没有其他企业构建的知识图谱可以覆盖产业的所有细分领域。
融汇金信是国内首家通过自学习和深度学习技术，自动构建财经领域知识图谱的人工智能企业。通俗上讲就是不通过人为的数据维护和添加，靠自主学习进行抓取补充、组织和管理知识。相比传统依靠手工来构建的知识图谱，在海量的数据面前，自学习知识图谱大幅提升操作效率，同时也避免了不必要的人工失误风险。
融汇金信自学习知识图谱
据样本统计，目前融汇金信的知识图谱已能识别公司供货商及客户关系、行业公司所属关系、行业上下游关系、行业产品细分关系、公司产品所属关系等累计共2873万种关系。已累计生成知识库实体规模达到367万。知识库的自动生成知识准确率超过95%。
融汇金信自学习知识图谱
依托自学习建立的知识图谱，可帮助企业快一步掌握商业交易背后的关系和规律、盈利关键点、自身的优势及潜在风险等，有效提升企业核心竞争力。未来，融汇金信将持续在知识图谱领域深耕细作，引领本土知识图谱技术在今后的创新道路上快速前进。
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