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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(chǔ)之一——知識圖譜技術(shù),因具有強(qiáng)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(guān)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(xiàng)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(lǐng)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(shè)計者首先要基于保險行業(yè)自身的特征進(jìn)行的知識圖譜頂層設(shè)計,構(gòu)建適用于特定領(lǐng)域的知識體系。此后通過多種途徑、運(yùn)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(jìn)行整合。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)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(yīng)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(fēng)險管控中的諸多壓力,避免投機(jī)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(zhǔn)確地把握保險公司的整體經(jīng)營狀況,實(shí)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(fèi)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(fèi)者服務(wù)體驗(yàn)提供了新的思路。

目前,知識圖譜的相關(guān)研究和應(yīng)用才剛剛開始,保險行業(yè)也應(yīng)該對知識圖譜技術(shù)進(jìn)行深入的了解,不應(yīng)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(jìn)自身的運(yùn)作模式之中,從而助力實(shí)現(xiàn)整個行業(yè)的良性發(fā)展。

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