知識圖譜廠商全景報告

知識圖譜廠商全景報告目錄一.數(shù)字經(jīng)濟浪潮來襲，知識圖譜賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)二.知識圖譜全場景地圖三.知識圖譜代表廠四.知識圖譜廠商解1.數(shù)字經(jīng)濟浪潮來襲，知識圖譜賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型隨著數(shù)字經(jīng)濟浪潮的席卷以及企業(yè)信息化建設的完善，各行各業(yè)都在擁抱數(shù)字化，利用新興技術能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中，數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟時代重要的生產(chǎn)資料，對數(shù)據(jù)的挖掘能力成為數(shù)字轉(zhuǎn)型成功的基石。在快速增長的數(shù)據(jù)中，非結構化數(shù)據(jù)占比已達80%，這些非結構化數(shù)據(jù)中涵蓋了更為廣泛和更有價值的信息，但數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)格式多樣、結構不標準且復雜等問題使得非結構化數(shù)據(jù)的處理門檻常高。知識圖譜提供了一種從海量非結構化數(shù)據(jù)中抽取結構化知識，并利用圖分析進行關聯(lián)關系掘的重要技術手段，可以洞察“肉眼”無法發(fā)現(xiàn)的關系和邏輯，支撐最終的業(yè)務決策。作為人工智能的基石，知識圖譜將不同知識之間進行關聯(lián)形成網(wǎng)狀知識結構，其本質(zhì)是在構建行或領域內(nèi)的知識，將知識賦予給機器，在實際的業(yè)務環(huán)節(jié)中運用，從而產(chǎn)生更大的價值。因此，凡是涉及到大量知識且需要挖掘關系的業(yè)務場景均可以利用知識圖譜，例如銀行的風控與銷、公安的刑偵與經(jīng)偵、品牌商的門店運營與營銷等。目前，受信息化建設水平、數(shù)字化轉(zhuǎn)型進等因素的影響，知識圖譜在各個行業(yè)內(nèi)的滲透率有所差異，金融、政務與公共服務等行業(yè)滲透較快，醫(yī)療與醫(yī)藥、零售等行業(yè)滲透較慢。愛分析認為，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上，知識圖譜將起到關鍵性的作用，未來，知識圖譜在應場景上將表現(xiàn)出以下四大趨勢：·企業(yè)級知識圖譜平臺將是未來的建設重點。知識圖譜的搭建模式有兩種：第一種是從具體業(yè)務痛點出發(fā)，為企業(yè)某業(yè)務部門搭建一套知識圖譜，迅速解決業(yè)務上的問題，不同業(yè)務場景可能會選擇同知識圖譜廠商；另一種是從全局考慮，選擇一家知識圖譜廠商，搭建全公司級別的知識圖譜平臺，先從簡單業(yè)務開始，逐漸拓展至復雜業(yè)務，最終實現(xiàn)不同業(yè)務場景之間的數(shù)據(jù)打通和關聯(lián)。全局考慮，全公司級別的知識圖譜平臺將是未來的發(fā)展趨勢，但全公司級別的知識圖譜平臺建設期較長，在項目周期規(guī)劃、知識圖譜廠商選擇、平臺靈活性等方面需格外注意?！ぶR圖譜在各行業(yè)的滲透度將不斷提升。隨著技術成熟度的提高以及行業(yè)對知識圖譜認可度的增加，知識圖譜在行業(yè)內(nèi)的滲透度將提高，特別是在醫(yī)療與醫(yī)藥、能源等知識密集型行業(yè)，知識圖將發(fā)揮巨大價值。某跨國藥企基層市場數(shù)字化經(jīng)理表示，跨國藥企對知識圖譜技術抱有積極態(tài)度基于知識圖譜搭建知識問答平臺，可以精準地為醫(yī)生推送內(nèi)容，幫助醫(yī)生合理用藥、正確治療?！そ鹑谛袠I(yè)仍將是知識圖譜滲透較快的行業(yè)。在應用場景上，除了常見的營銷、風控以外，還將拓展至市場監(jiān)管、智能投研等；行業(yè)主體也將從銀行、保險延伸至證券、基金等。某證券公司金融科部總經(jīng)理表示，不論是為零售客戶提供投資決策輔助和風險提示，還是機構客戶的內(nèi)部投顧，知圖譜技術幾乎可以應用在證券公司的所有業(yè)務上?！ぶ腔鄢鞘械慕ㄔO中知識圖譜將起到重要支撐作用。智慧城市包含民生服務、城市治理、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟等，知識圖譜作為全局知識庫，可以將城市生活數(shù)據(jù)和城市管理數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析和挖掘，作為層智能搜索、智能問答、智能推薦等應用的基礎，賦能智慧城市的方方面面，讓城市更加“聰明”。2.知識圖譜全場景地圖愛分析基于對國內(nèi)知識圖譜廠商的調(diào)研，準確定義了23個知識圖譜技術的應用場景，涵蓋金融、政府與公共服務、醫(yī)療與醫(yī)藥、能源與工業(yè)、電信、零售等六大行業(yè)，同時遴選出在這些應用場景具備成熟解決方案和落地能力的廠商，如下圖所示。（注：以下所有場景中的廠商均按音序排序）愛分析對23個知識圖譜應用場景的定義以及遴選出的代表廠商如下。2.1金融2.1.1銀行對公業(yè)務營銷與風控終端用戶：銀行對公信貸部門、公司金融部門等核心需求：·在對公業(yè)務的激烈競爭中，銀行需要增強對企業(yè)關聯(lián)關系網(wǎng)中產(chǎn)生的商機事件的洞察能力，及時抓住營銷窗口期；·隨著宏觀經(jīng)濟環(huán)境不確定性的增加，銀行需要增強對企業(yè)關聯(lián)關系網(wǎng)中傳導的行業(yè)景氣度波動、重大負面事件等風險事件的洞察能力，建立重大風險事件快速響應和應急處置機制，及時發(fā)現(xiàn)潛在險，提高風險監(jiān)測與預警能力；·知識圖譜可以為銀行對公業(yè)務實現(xiàn)跨行業(yè)和跨企業(yè)的關系網(wǎng)絡的構建，重塑對公業(yè)務營銷與風控的過程，提升風險管理和營銷管理的效率，特別是在反洗錢、反欺詐、輿情風控等環(huán)節(jié)中，知識圖可以起到關鍵作用。廠商能力要求：·銀行數(shù)據(jù)量巨大，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·快速融合銀行內(nèi)外部相關數(shù)據(jù)，快速構建銀行內(nèi)部的知識圖譜平臺；·以知識圖譜技術為核心，同時具備開發(fā)業(yè)務模型、構建客戶標簽體系等能力；·兼容性強，既可以作為獨立的知識圖譜平臺，又可以與其他平臺相對接，對外輸出知識代表廠商：零售業(yè)務營銷與風終端用戶：銀行消費金融部門、個人金融部門、網(wǎng)絡金融部門、信用卡中心等核心需求：·國內(nèi)銀行目前正在積極進行線上零售轉(zhuǎn)型，大力發(fā)展個貸、微貸業(yè)務，需要增強對零售客戶的數(shù)據(jù)洞察能力，挖掘客戶的真實需求，實現(xiàn)千人千面，從而實現(xiàn)精準觸達；·伴隨著業(yè)務的發(fā)展，背后隱藏的風險也日益凸顯，“薅羊毛”、親友集中借貸、“壘大戶”等問題頻發(fā)，因此，貸前審查和貸后管理中對于客戶之間關聯(lián)關系的識別非常重要；·通過構建關聯(lián)圖譜，打通零售業(yè)務場景下客戶從申請到貸后的全流程數(shù)據(jù)，建立零售客戶全業(yè)務周期畫像、客戶關系畫像，可以使銀行在縮短營銷周期、降低營銷成本的同時確保風險可控。廠商能力要求：·零售業(yè)務線眾多，包含信用卡、貸款、理財、儲蓄等，要求廠商具備跨渠道、跨業(yè)務打通數(shù)據(jù)的能力，不僅對各個業(yè)務線有高度的理解，還要具備良好的服務意識；·以知識圖譜技術為核心，同時具備開發(fā)業(yè)務模型、構建客戶標簽體系等能力；·在項目實施過程中需要配備經(jīng)驗豐富的業(yè)務專家、算法專家和數(shù)據(jù)專家；·兼容性強，既可以作為獨立的知識圖譜平臺，又可以與其他平臺相對接，對外輸出知識代表廠商：2.1.2保險營銷與風控終端用戶：保險理賠部門、精算部門、銷售部門等核心需求：·保險公司獲客難眾所周知，隨著市場競爭愈發(fā)激烈，如何準確理解客戶意圖，將客戶需求與自身產(chǎn)品與服務相匹配，達到精準營銷，是保險公司一直都在探索的；·相較于傳統(tǒng)的客戶畫像體系，基于知識圖譜的客戶畫像能夠更好的將客戶的關系、事件、行為等進行關聯(lián)，對客戶畫像進行動態(tài)、實時的描繪，幫助保險公司實現(xiàn)精準營銷；·風險管控一直是保險公司的核心，近年來，各種騙保形式花樣頻出，欺詐案件中往往涉及到復雜的關聯(lián)關系網(wǎng)絡，以往的單點挖掘難以識別欺詐因子；·知識圖譜可以將投保人、受益人等相關數(shù)據(jù)打通，進行深度的分析和推理，對不良行為進行跟蹤，及時關注異常節(jié)點，提高風險識別的效率和效果。廠商能力要求：·保險公司內(nèi)部數(shù)據(jù)維度單一，廠商需要快速融合保險公司內(nèi)外部相關數(shù)據(jù)，快速為保險公司構建知識圖譜平臺；·以知識圖譜技術為核心，同時具備開發(fā)業(yè)務模型、構建客戶標簽體系等能力；·兼容性強，既可以作為獨立的知識圖譜平臺，又可以與其他平臺相對接，對外輸出知識代表廠商：2.1.3證券營銷與風控終端用戶：證券零售業(yè)務部、機構業(yè)務部等核心需求：·從產(chǎn)品設計到銷售、售后的過程中，證券公司積累了大量的數(shù)據(jù)，如何將一直以來積累的數(shù)據(jù)打通，并結合業(yè)務場景，提高傳統(tǒng)業(yè)務效率，是證券公司亟待解決的問題；·基于知識圖譜的客戶畫像體系能夠幫助證券公司更好的了解客戶，確認客戶的風險偏好、投資喜好等，為客戶推薦理財策略，提供個性化的產(chǎn)品和服務，促進銷售結果的達成；·搭建以公司和機構為主體的知識圖譜體系，在對機構業(yè)務的驅(qū)動方面，可以實現(xiàn)商機發(fā)現(xiàn)以及風險管控。廠商能力要求：·證券行業(yè)存在大量多源異構數(shù)據(jù)，需要廠商具備較強的數(shù)據(jù)治理能力以及大規(guī)模知識圖譜構建能力；·以知識圖譜技術為核心，同時具備開發(fā)業(yè)務模型、構建標簽體系等能力；·知識圖譜技術在證券公司內(nèi)的應用尚處于探索階段，廠商應具備為銀行、保險等搭建知識圖譜的豐富經(jīng)驗，幫助證券公司的知識圖譜項目更快落地；·兼容性強，既可以作為獨立的知識圖譜平臺，又可以與其他平臺相對接，對外輸出知識代表廠商：2.1.4基金營銷與風控終端用戶：基金零售業(yè)務部、機構業(yè)務部等核心需求：·金融行業(yè)正全面邁入大數(shù)據(jù)時代，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務增長是所有金融機構都想要實現(xiàn)的，但基金公司受限于數(shù)據(jù)存儲的高昂成本和數(shù)據(jù)處理能力的不足，在數(shù)據(jù)的挖掘與應用上相較于銀行、保險稍慢一步；·結構化數(shù)據(jù)的處理已經(jīng)不能滿足基金公司的需求，利用知識圖譜等技術挖掘隱藏在非結構化數(shù)據(jù)中的大量信息，是基金公司接下來的業(yè)務重點，不管是在營銷獲客還是在風險管控等環(huán)節(jié)，基金公都想嘗試利用知識圖譜技術對業(yè)務進行賦能；·目前基金公司大多處于知識圖譜項目的咨詢或招投標的早期階段，需要與知識圖譜廠商一同探索更多適合基金公司業(yè)務的應用場景。廠商能力要求：·基金行業(yè)存在大量多源異構數(shù)據(jù)，需要廠商具備較強的數(shù)據(jù)治理能力以及大規(guī)模知識圖譜構建能力，為基金公司提供技術上的支持；·以知識圖譜技術為核心，同時具備開發(fā)業(yè)務模型、構建標簽體系等能力；·知識圖譜技術在基金公司內(nèi)的應用尚處于探索階段，廠商應具備為銀行、保險等搭建知識圖譜的豐富經(jīng)驗，幫助基金公司的知識圖譜項目更快落地；·兼容性強，既可以作為獨立的知識圖譜平臺，又可以與其他平臺相對接，對外輸出知識代表廠商：2.1.5銀行/保險/證券/基金等領域知識庫終端用戶：銀行、保險、證券、基金等公司的信息科技部門與業(yè)務部門核心需求：·金融機構內(nèi)部在業(yè)務運行過程中累積了大量的知識與經(jīng)驗，這些知識與經(jīng)驗存在于領域?qū)＜夷X中或技術文檔中，難以得到有效利用，很多金融機構嘗試使用知識管理系統(tǒng)，但知識管理系統(tǒng)中的知與知識之間存在信息孤島，沒有建立知識之間的聯(lián)系，知識的管理維護、更新升級等也都存在問題；·在將知識圖譜技術應用于營銷、風控等業(yè)務環(huán)節(jié)的過程中，本質(zhì)上是建立了營銷領域和風控領域的知識庫，隨著知識圖譜技術在金融行業(yè)的滲透，金融機構開始想要打造全公司級別的知識庫或知中臺，將全公司的數(shù)據(jù)進行關聯(lián)，滿足不同業(yè)務部門的需求，更好的推動業(yè)務運行。廠商能力要求：·搭建全公司級別的知識庫或知識中臺涉及到的數(shù)據(jù)量巨大，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜平臺搭建能力;·知識庫或知識中臺要支撐上層多業(yè)務部門的應用，要求廠商搭建的知識圖譜平臺組件足夠靈活；·在項目實施過程中廠商需要配備經(jīng)驗豐富的業(yè)務專家、算法專家和數(shù)據(jù)專家；·兼容性強，既可以作為獨立的知識圖譜平臺，又可以與其他平臺相對接，對外輸出知識；·各個金融機構對知識庫或知識中臺的需求存在差異，廠商需具備定制化改造的能力，同時具備良好的服務意識；·除了知識圖譜技術以外，廠商還需要具備自然語言處理、圖計算等技術能力代表廠商：智能客服終端用戶：銀行、保險、證券、基金等公司的客戶服務中心核心需求：·隨著人工客服成本的逐年上漲，客服機器人在金融領域已經(jīng)開始廣泛使用，但在金融領域使用的客服機器人不同于一般的聊天機器人，對回答準確率的要求較高，現(xiàn)階段，客服機器人只能作為人客服的輔助和補充，主要應用在人工客服人手不足或是對服務質(zhì)量要求不高的場景上；·金融機構對客服機器人的智能化水平要求不斷增加，需要客服機器人對問題中模糊的部分通過上下文對話的關聯(lián)進行意圖識別，給客戶帶來更好的服務體驗；·基于知識圖譜技術的客服機器人，可以理解用戶意圖，實現(xiàn)上下文交互的對話流程廠商能力要求：·廠商應具備對業(yè)務場景的理解能力，才能解決終端用戶在實際業(yè)務中遇到的問題；·根據(jù)實際業(yè)務場景，為客服機器人構建知識體系，實現(xiàn)基于知識圖譜的問答；·除了知識圖譜技術以外，廠商還需要具備ASR、TS、NLP等與智能客服相關的技術實力代表廠商：輿情監(jiān)控終端用戶：銀行、保險、證券、基金等公司的品宣部門、董秘辦等核心需求：·在網(wǎng)絡信息爆炸的時代，金融機構對聲譽風險的重視度越來越高，需要利用技術手段加強輿情監(jiān)控并對聲譽風險進行提前的防范和管控；·輿情監(jiān)測的范圍非常寬泛，從微觀的企業(yè)自身信息和競爭對手信息，到中觀的行業(yè)信息再到宏觀的國家政策信息，都是金融機構想要實時掌握并對可能產(chǎn)生的結果加以分析的；·知識圖譜可以為輿情監(jiān)控提供技術支撐，將所有的輿情目標作為知識圖譜的節(jié)點，將輿情目標之間的相關關系作為邊，進行可視化展示，并對輿情事件的影響進行分析，有效提高輿情監(jiān)控的廣度深度。廠商能力要求：·快速融合金融機構內(nèi)外部相關數(shù)據(jù)，構建知識圖譜，保證信息的覆蓋程度；·輿情監(jiān)控對信息實時性的要求較高，要求廠商具備構建動態(tài)知識圖譜能力；·除了搭建知識圖譜以外，廠商需要在輿情監(jiān)控領域有一定的模型積累，具備實時的數(shù)據(jù)分析能力；·輿情監(jiān)控需要結合金融機構實際的業(yè)務場景，需要廠商具備一定的行業(yè)知識沉淀；·各個金融機構對輿情監(jiān)控的需求存在差異，廠商需具備定制化能力，同時具備良好的服務意識代表廠商：數(shù)字化采購終端用戶：銀行、保險、證券、基金等公司的采購部門核心需求：·金融機構在進行采購時會遇到合適供應商難以尋找、供應商風險難以評估、投標與圍標等風險難以檢測、采購合規(guī)性和流程效率難以提升、采購標品價格難以監(jiān)控等多個問題；·隨著業(yè)務的擴大，金融機構在總部和各分支機構的大量采購要求下，也存在需要利用數(shù)據(jù)進行量化支撐、決策分析的需求；·在采購數(shù)字化的升級過程中，一些頭部的金融機構開始探索如何利用人工智能技術賦能采購流程；·構建采購領域的知識圖譜，可以根據(jù)金融機構的實際采購需求，提供智能尋源、供應商風險分析、價格監(jiān)測等功能，提高采購效率，降低采購成本。廠商能力要求：·廠商需要具備供應商庫、產(chǎn)品庫、采購合作案例等第三方數(shù)據(jù)庫，結合金融機構內(nèi)部數(shù)據(jù)，快速構建知識圖譜，保證采購相關信息的覆蓋程度；·產(chǎn)品、供應商等信息需要實時更新，要求廠商具備構建動態(tài)知識圖譜能力；·以知識圖譜技術為核心，同時具備開發(fā)業(yè)務模型、構建客戶標簽體系等能力；·采購環(huán)節(jié)對于知識檢索有一定需求，需要廠商具備一定的自然語言處理能力；·兼容性強，既可以作為獨立的知識圖譜平臺，又可以與金融機構內(nèi)部的其他平臺相對接代表廠商：2.2政府與公共服務2.2.1公安智能刑偵終端用戶：公安局指揮部、刑事部、治安防控部、支持部等部門核心需求：·目前公安行業(yè)的智能化應用主要停留在感知智能，強調(diào)前端數(shù)據(jù)的采集以及后端視頻解析能力，認知智能的應用推廣有限，導致公安數(shù)據(jù)信息規(guī)模龐大、數(shù)據(jù)復雜。辦案人員需要將海量數(shù)據(jù)快速取成知識，發(fā)現(xiàn)有用信息；·違法犯罪活動本身具備隱蔽性、團伙性等特征，在技術高速發(fā)展的背景下，又呈現(xiàn)出網(wǎng)絡化、智能化、復雜化等新特征，增加了公安人員的辦案難度。面對當前的公安業(yè)務新挑戰(zhàn)，公安部門推動安系統(tǒng)智能化改造，打破系統(tǒng)原有信息孤島，挖掘潛在隱藏信息，分析關聯(lián)關系，形成知識網(wǎng)絡通過技術手段支撐“人、事、地、物、組織”等刑偵關鍵要素；·知識圖譜技術已應用在公安領域，通過知識圖譜技術搭建公安領域知識圖譜，針對刑偵場景，實現(xiàn)重點人員關聯(lián)分析、異常事件挖掘、重點場所關聯(lián)分析、物品關聯(lián)分析、團伙關系分析、相似案推理等一系列智能輔助功能，提高公安機關辦案效率。廠商能力要求：·公安機關具有海量數(shù)據(jù)，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·各地公安機關具備自身特點，在構建知識圖譜的過程中，需要較多定制化服務，要求廠商定制化能力較強，具備較好的服務意識；·公安實戰(zhàn)經(jīng)驗需要轉(zhuǎn)換為公安知識圖譜中的應用模型，需要廠商具備一定公安行業(yè)模型積累；·公安領域內(nèi)對于知識檢索有一定需求，要求廠商具備一定自然語言處理能力；·公安領域存在大量的非結構化、半結構化信息，廠商在構建知識圖譜的過程中需要較強的數(shù)據(jù)治理能力。代表廠商：智能經(jīng)偵終端用戶：公安局指揮部、刑事部、治安防控部、支持部等部門核心需求：·經(jīng)濟犯罪本身具有隱蔽性、動態(tài)性、復雜性以及社會危害性等諸多特征。隨著經(jīng)濟社會的不斷發(fā)展，非法集資、傳銷、金融機構暴雷等違法事件給社會經(jīng)濟秩序造成巨大危害，也對執(zhí)法監(jiān)管部提出更高的業(yè)務要求。依靠技術手段輔助偵測，是經(jīng)偵部門的關鍵舉措；·案件的核心是“人”，在經(jīng)濟犯罪過程中，關鍵人員一定會留痕于關系網(wǎng)絡，但關鍵在于，面對錯復雜的海量數(shù)據(jù)，經(jīng)偵部門需要梳理脈絡，形成人員、企業(yè)等要素的關系網(wǎng)絡，搜尋關鍵線索，掘深層次信息；·知識圖譜技術已應用在公安經(jīng)偵場景，通過知識圖譜技術搭建公安領域知識圖譜，針對經(jīng)偵場景，形成重點人員關聯(lián)分析、構建企業(yè)動態(tài)關系圖譜、挖掘企業(yè)深層信息、相似案件推理等一系列智輔助功能，提高公安機關辦案效率。廠商能力要求：·公安機關具有海量數(shù)據(jù)，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·針對經(jīng)濟犯罪偵查場景，廠商應具備構建動態(tài)知識圖譜能力；·各地公安機關具備自身特點，在構建知識圖譜的過程中，需要較多定制化服務，要求廠商定制化能力較強，具備較好的服務意識；·公安實戰(zhàn)經(jīng)驗需要轉(zhuǎn)換為公安知識圖譜中的應用模型，需要廠商具備一定公安行業(yè)模型積累；·公安領域內(nèi)對于知識檢索有一定需求，要求廠商具備一定自然語言處理能力；·公安領域存在大量的非結構化、半結構化信息，廠商在構建知識圖譜的過程中需要較強的數(shù)據(jù)治理能力。代表廠商：智能反恐終端用戶：公安局指揮部、刑事部、治安防控部、支持部等部門核心需求：·受國外恐怖主義影響，我國面臨的恐怖襲擊風險上升。公安機關變事后打擊為事前預警以面對新時代背景下的業(yè)務挑戰(zhàn)；·由于暴恐事件具有團伙性、隱蔽性以及線上與線下關聯(lián)性等特征，公安機關需對重點人員布控，利用車輛與人員軌跡、同行人等數(shù)據(jù)建立風險預測模型，發(fā)掘隱性重點人員，形成團伙關系網(wǎng)絡，過團伙聚集度、活躍度、危險度等多維度信息對團伙進行布控設防；·針對網(wǎng)絡信息構建的知識圖譜幫助公安部門進行情報收集，對暴恐事件及時預測預警；·知識圖譜技術已應用在公安領域反恐場景，通過知識圖譜技術搭建重點人員關聯(lián)圖譜，加入時空與地點信息，合成分析重點人員活動痕跡，發(fā)掘隱性重點人物。同時，依靠逐步建立的全警種公安域知識圖譜，公安機關可多維分析犯罪團伙歷史，支撐布控抓捕行動。廠商能力要求：·公安機關具有海量數(shù)據(jù)，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·各地公安機關具備自身特點，在構建知識圖譜的過程中，需要較多定制化服務，要求廠商定制化能力較強，具備較好的服務意識；·公安實戰(zhàn)經(jīng)驗需要轉(zhuǎn)換為公安知識圖譜中的應用模型，需要廠商具備一定公安行業(yè)模型積累；·公安領域內(nèi)對于知識檢索有一定需求，要求廠商具備一定自然語言處理能力；·公安領域存在大量的非結構化、半結構化信息，廠商在構建知識圖譜的過程中需要較強的數(shù)據(jù)治理能力。代表廠商：治安管理終端用戶：公安局指揮部、刑事部、治安防控部、支持部等部門核心需求：·治安事件發(fā)生具有突然性，當團伙發(fā)生案件時，若不能現(xiàn)場及時抓捕，后期可通過涉案人員關系圖譜發(fā)掘潛在嫌疑人；·針對有一定犯罪企圖的重點人員，利用智能手段，建立重點人員預警模型，并通過關系圖譜與軌跡信息，及時發(fā)現(xiàn)違法活動，阻止治安事件發(fā)生。廠商能力要求：·公安機關具有海量數(shù)據(jù)，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·公安實戰(zhàn)經(jīng)驗需要轉(zhuǎn)換為公安知識圖譜中的應用模型，需要廠商具備一定公安行業(yè)模型積累；·公安領域存在大量的非結構化、半結構化信息，廠商在構建知識圖譜的過程中需要較強的數(shù)據(jù)治理能力。代表廠商：2.2.2交通智慧交通終端用戶：交通運輸廳（局、委）、綜合規(guī)劃司、公路局、水運局、運輸服務司、安全與質(zhì)量監(jiān)督管理司、技司。核心需求：·面對城市交通擁堵問題，利用知識圖譜技術，將前端感知設備采集數(shù)據(jù)形成人、車、道理的大交通關系圖譜，通過交通業(yè)務模型，利用路口信號燈實時調(diào)度城市交通系統(tǒng)；·針對突發(fā)情況導致的道路無法通行，交通部門需要快速響應進行路徑規(guī)劃，合理指揮車輛規(guī)避風險路段，將影響降到最小。將時空概念引入，利用動態(tài)知識圖譜技術，更快速的進行道路規(guī)劃；·電警、卡口、人臉抓拍攝像機的廣泛應用使得交通大數(shù)據(jù)中具有海量車牌與人臉照片，通過知識圖譜技術可以快速構建人、車關系圖譜，交管部門可以快速檢索居民與同行人的軌跡信息。廠商能力要求：·交通領域具有海量數(shù)據(jù)，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·交通領域存在大量的非結構化、半結構化信息，廠商在構建知識圖譜的過程中需要較強的數(shù)據(jù)治理能力;·針對道理擁堵、路徑規(guī)劃等應用場景需要廠商具備相應算法模型，并根據(jù)各地實際情況進行模型優(yōu)化；·在構建知識圖譜的過程中，交通領域有較多定制化需求，要求廠商定制化能力較強，具備較好的服務意識;·針對智慧交通場景，廠商應具備構建動態(tài)知識圖譜能力代表廠商：2.2.3應急管理部應急管理終端用戶：應急管理部門核心需求：·在智慧消防的建設中，物聯(lián)網(wǎng)前端設備采集大量數(shù)據(jù)，應急管理部門依托海量多維數(shù)據(jù)構建消防領域知識圖譜，對消防安全要素進行多維關聯(lián)分析，提高推理判斷準確率，輔助應急管理部門決策；·及早預防各類事故災害的發(fā)生是應急管理部門的重要工作內(nèi)容。通過對過往發(fā)生事故災害的根因分析，應急管理部門可利用知識圖譜技術關聯(lián)關鍵影響因素建立事故災害預測模型，輔助預測事故害發(fā)生；·災后的救援工作中會積累大量救援經(jīng)驗知識，但很難做到經(jīng)驗互享。通過知識圖譜技術，建立應急管理領域知識庫，為高效、專業(yè)的救援工作提供支持；·當災害事件發(fā)生時，政府機關需針對社會輿情動態(tài)及時反饋以穩(wěn)定民眾情緒。知識圖譜作為一種高級語義網(wǎng)絡計算方法，可針對海量語義進行定義、匹配與推理。政府機關將輿情信息進行分類，發(fā)現(xiàn)各類信息關聯(lián)關系，快速挖掘民眾關注焦點。利用知識圖譜技術，幫助政府機關及時針對熱事件作出反饋。廠商能力要求：·應急管理領域具有海量數(shù)據(jù)，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·針對消防領域知識圖譜、輿情分析、事故災害預測、災后救援等應用場景需要廠商具備相應算法模型，并可根據(jù)各地實際情況進行模型優(yōu)化；·在構建知識圖譜的過程中，應急管理領域有較多定制化需求，要求廠商定制化能力較強，具備較好的服務意識；·應急管理領域存在大量的非結構化、半結構化信息，廠商在構建知識圖譜的過程中需要較強的數(shù)據(jù)治理能力。代表廠商：2.2.4政務數(shù)字化電子政務終端用戶：政務數(shù)字化部門核心需求：·在政務數(shù)字化的建設過程中，政府各部門主導建立業(yè)務系統(tǒng)，導致系統(tǒng)之間形成“信息孤島”，不有效的統(tǒng)一調(diào)度。采用知識圖譜等新興技術，平臺將部門壁壘與信息孤島現(xiàn)象打破，形成統(tǒng)一的據(jù)標準規(guī)范服務業(yè)務應用；·目前各級政府部門已形成海量數(shù)據(jù)資源池，但真正能服務于業(yè)務的數(shù)據(jù)應用卻較少。采用知識圖譜技術，平臺將各部門數(shù)據(jù)抽取融合形成知識，搭建政務領域知識中臺，為上層各業(yè)務部門工作提知識支持；·政府對于社會的宏觀調(diào)控需要多維數(shù)據(jù)支撐，需要挖掘社會關鍵要素之間的隱性關系，輔助政府部門決斷。知識圖譜技術具有較強的關聯(lián)關系分析能力，通過社會要素的關聯(lián)分析與模型推算，在觀調(diào)控、社會管控、政策實施、災害防控等多方面為政府決策提供數(shù)據(jù)支撐。廠商能力要求：·政務行業(yè)具有海量數(shù)據(jù)，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·各政府部門具備自身特點，在構建知識圖譜的過程中，需要較多定制化需求，要求廠商定制化能力較強，具備較好的服務意識；·政務行業(yè)系統(tǒng)眾多，廠商應具備一定平臺對接經(jīng)驗；·政務行業(yè)對于知識檢索有一定需求，要求廠商具備一定自然語言處理能力；·政務行業(yè)對于圖譜可視化應用較多，廠商應具備一定圖譜可視化的優(yōu)化能力；·政務行業(yè)內(nèi)存在大量的非結構化、半結構化信息，廠商在構建知識圖譜的過程中需要較強的數(shù)據(jù)治理能力。代表廠商：2.3醫(yī)療與醫(yī)藥2.3.1藥企醫(yī)學翻譯終端用戶：藥企研發(fā)部門核心需求：·從藥物研發(fā)到臨床試驗再到上市推廣，醫(yī)學翻譯貫穿于藥企的整個業(yè)務生命周期中，醫(yī)療的特殊性使得藥企對醫(yī)學翻譯的專業(yè)性提出極高的要求；·過去藥企的醫(yī)學翻譯工作大多交給外部的專業(yè)翻譯公司完成，出于對資料安全性的考慮，藥企一般會在藥品或器械注冊的最后環(huán)節(jié)才將資料交給翻譯公司，翻譯公司往往需要在短時間內(nèi)交付幾十甚至幾百萬字的專業(yè)譯文，稍有延誤就可能導致送審不及時，藥品或器械上市失?。弧τ谒幤髞碚f，利用機器翻譯代替人工翻譯，既可以保證資料的安全性、保密性，又可以保證翻譯工作的實時性、高效性、質(zhì)量穩(wěn)定性；·早期的機器翻譯是將需要翻譯的句子中的每個詞翻譯后再重組成一句話，人工翻譯也是如此，只是人工翻譯會增加專業(yè)的知識體系；·基于知識圖譜的機器翻譯，通過構建專業(yè)領域的知識體系，可以極大提高醫(yī)學翻譯的專業(yè)性和準確性，使翻譯結果更加符合醫(yī)學邏輯，保證翻譯質(zhì)量。廠商能力要求：·對藥企來說，知識圖譜只是支撐上層業(yè)務場景的技術手段，搭建醫(yī)療領域的知識圖譜，需要廠商對醫(yī)療業(yè)務場景有足夠的理解；·醫(yī)學翻譯對專業(yè)性的要求極高，廠商搭建的醫(yī)療領域知識圖譜需要滿足藥企對專業(yè)性的要求；·醫(yī)學翻譯需要積累大量的專業(yè)語料庫，廠商需要具備很強的自然語言處理能力；·兼容性強，能夠與藥企現(xiàn)存的軟件系統(tǒng)完成對接；·目前醫(yī)療行業(yè)對知識圖譜的應用還處于早期，應用點多且分散，廠商需要具備良好的服務意識，與藥企共同探索。代表廠商：數(shù)字化營銷終端用戶：藥企市場部門、營銷部門等核心需求：·“4+7”帶量采購使得跨國藥企面臨藥價下調(diào)的壓力，產(chǎn)品的覆蓋力度和頻率下降，亟需快速挖掘新市場以及提高對原有覆蓋客戶的精準營銷；·在醫(yī)藥營銷“合規(guī)”的背景下，“帶金銷售”的醫(yī)藥代表模式走不通，數(shù)字化營銷成為藥企實現(xiàn)合規(guī)、高效、低成本的營銷手段；·藥企通過搭建自己的知識體系平臺或問答平臺，構建產(chǎn)品知識圖譜、疾病知識圖譜、用藥知識圖譜等，可以精準地為醫(yī)生推送其感興趣的內(nèi)容，幫助醫(yī)生正確用藥、正確做治療，提高醫(yī)生對藥企品的認可度；·同時，通過知識圖譜的積累不斷完善客戶畫像，將信息提供給市場部門和營銷部門等，進行客戶的關聯(lián)轉(zhuǎn)化。廠商能力要求：·廠商為藥企搭建知識圖譜時，使用的數(shù)據(jù)一般來自于藥企的醫(yī)學部，需要廠商具備快速構建知識圖譜并上線的能力，同時對問答的準確率有要求；·能夠通過用戶問題的反饋進行自我學習，從而更加精準甚至達到個性化推薦；·兼容性強，能夠?qū)拥剿幤蟋F(xiàn)存的軟件系統(tǒng)中；·目前醫(yī)療行業(yè)對知識圖譜的應用還處于早期，應用點多且分散，廠商需要具備良好的服務意識，與藥企共同探索應用場景。代表廠商：2.3.2醫(yī)院智能導診終端用戶：醫(yī)院門診中的導診部門核心需求：·患者去醫(yī)院就診時，經(jīng)常會遇到“知癥不知病”、“知病不知科”的問題，現(xiàn)有的導診方式一般為人工導診或基于關鍵詞的導診系統(tǒng)，導診的效率和效果有待提升；·智能導診雖然是診療過程中的一個輔助環(huán)節(jié)，但對強化醫(yī)院內(nèi)部管理、協(xié)調(diào)醫(yī)療資源、提升患者就醫(yī)體驗、提高醫(yī)療質(zhì)量，具有明顯的優(yōu)化作用；·為患者提供精準的智能導診服務，不僅可以為患者快速找到合適的科室和合適的醫(yī)生，減少患者就診時間，同時可以緩解醫(yī)務人員工作壓力、促進醫(yī)療資源合理配置；·基于知識圖譜的智能導診系統(tǒng)，借助知識圖譜的推理能力，患者只需描述癥狀或疾病，就可以為患者提供智能導診服務，匹配科室和醫(yī)生，緩解醫(yī)院導診服務的壓力，提高醫(yī)院的智能化管理水平。廠商能力要求：·醫(yī)療是典型以多源異構數(shù)據(jù)為主的行業(yè)，數(shù)據(jù)融合在醫(yī)療應用場景中更加復雜，需要廠商具備較強的數(shù)據(jù)治理能力；·醫(yī)院對智能導診系統(tǒng)的疾病判斷準確率、醫(yī)生推薦準確率和體驗度的要求較高，要求廠商不但技術實力強，在醫(yī)療領域know-how的積累更加重要；·各個醫(yī)院科室劃分、職能劃分和醫(yī)生資源分布情況不同，要求廠商的定制化能力較強，具備良好的服務意識。代表廠商：2.4能源與工業(yè)2.4.1電力/石油/工業(yè)/水務等領域知識庫終端用戶：電力、石油、工業(yè)、水務等企業(yè)的信息科技部門與業(yè)務部門核心需求：·油價的長期低迷與疫情影響對石油企業(yè)產(chǎn)生巨大沖擊，石油企業(yè)對油氣生產(chǎn)效益與成本要更加精細化管控；·作為勞動密集型企業(yè)，電力企業(yè)吸收大量勞動資源，但電力行業(yè)業(yè)務復雜，諸多環(huán)節(jié)積累大量知識，面臨知識難以積累、人員培訓難度大等痛點。電力企業(yè)需要快速建立領域知識庫；·國內(nèi)工業(yè)水平發(fā)展參差不齊，長期的行業(yè)不景氣導致企業(yè)信息化發(fā)展較慢，目前大部分企業(yè)數(shù)據(jù)粗放式管理，可用性與易用性較差，難以形成知識積累。隨著競爭加劇，以電力、石化、工業(yè)、水為代表的資源密集型企業(yè)加速向技術密集型與數(shù)字密集型企業(yè)轉(zhuǎn)型，提高企業(yè)數(shù)字化能力；·面對能源與工業(yè)行業(yè)的業(yè)務挑戰(zhàn)，企業(yè)需求將數(shù)據(jù)形成知識，創(chuàng)建支持上層業(yè)務應用的領域知識庫，在輔助業(yè)務應用的同時進行相應的知識積累。員工可通過知識庫快速獲取知識，降低培訓與發(fā)成本；·利用知識圖譜技術，企業(yè)可打通底層數(shù)據(jù)，將行業(yè)知識整合，建立領域知識庫，形成企業(yè)知識中臺，賦能上層業(yè)務應用。廠商能力要求：·能源與工業(yè)行業(yè)具有海量數(shù)據(jù)，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·能源與工業(yè)行業(yè)模型計算復雜度較高，需要廠商在行業(yè)內(nèi)有一定模型積累；·企業(yè)針對生產(chǎn)與加工流程等場景構造與業(yè)務相關的復雜關系網(wǎng)絡時，需要知識圖譜廠商具備較強技術能力以及具有一定行業(yè)知識積累；·由于傳統(tǒng)工業(yè)發(fā)展時間較早，系統(tǒng)部署情況復雜，要求廠商的知識圖譜平臺應具備較好的兼容性，能夠快速完成平臺對接工作；·行業(yè)內(nèi)各企業(yè)具備自身特點，在構建知識圖譜的過程中，需要較多定制化需求，要求廠商定制化能力較強，具備較好的服務意識。代表廠商：2.5電信2.5.1運營商領域知識庫終端用戶：運營商信息科技部門與業(yè)務部門核心需求：·市場已經(jīng)趨近于飽和的電信行業(yè)，提高服務質(zhì)量是運營商爭取客戶的重要舉措。由于人工客服的培訓流程較長且人員流動性較強，建立運營商領域知識庫是快速提高客服人員服務質(zhì)量的有效方法客服人員通過檢索知識庫獲取知識，快速、準確地回答客戶問題；·5G時代的到來，運營商更注重下沉市場。但對下沉市場的運營需要大量資源投入。建立運營商領域知識庫，一線工作人員可以通過檢索知識庫的方式快速獲取知識；·運營商利用知識圖譜技術通過對購買人的關聯(lián)關系圖譜分析，可以快速獲取潛在客戶群體，發(fā)掘隱性商機。廠商能力要求：·電信行業(yè)具有海量數(shù)據(jù)，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·針對智能客服與客服知識庫的應用場景，廠商需具備一定自然語言處理能力；·電信行業(yè)在構建知識圖譜的過程中，需要較多定制化需求，要求廠商定制化能力較強，具備較好的服務意識；·電信行業(yè)內(nèi)存在大量的非結構化、半結構化信息，廠商在構建知識圖譜的過程中需要較強的數(shù)據(jù)治理能力。代表廠商：2.6零售2.6.1品牌商智慧門店終端用戶：零售品牌商運營部門核心需求：·在零售數(shù)字化的進程中，零售商獲取了大量消費者、商品以及門店的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的價值在于發(fā)現(xiàn)三者的關聯(lián)關系。通過知識圖譜技術，零售商構建商品知識圖譜，以商品為核心，發(fā)掘三者的隱關系，輔助商品營銷；·門店選址時，品牌商要高效、準確的選擇新區(qū)域內(nèi)最佳位置。通過大量的門店數(shù)據(jù)，基于知識圖譜技術，可快速構建門店領域知識庫，幫助企業(yè)根據(jù)產(chǎn)品類型快速發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的空白市場點位，輔決策人完成門店選址工作。廠商能力要求：·零售行業(yè)具有海量數(shù)據(jù)，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·零售行業(yè)的標簽體系眾多，需要廠商具備一定的行業(yè)積累；·門店選址功能需要將空間GIS信息加入知識圖譜中，需要廠商具備構建此類知識圖譜的經(jīng)驗；·部分零售企業(yè)需要云化服務，廠商需具備SaaS解決方案；·零售行業(yè)內(nèi)存在大量的非結構化、半結構化信息，廠商在構建知識圖譜的過程中需要較強的數(shù)據(jù)治理能力。代表廠商：智能營銷終端用戶：零售品牌商市場部門核心需求：·企業(yè)需要更快速精準地定位潛在優(yōu)質(zhì)客戶。零售數(shù)字化的推進過程中，企業(yè)利用人工智能技術，從海量的數(shù)據(jù)中梳理出優(yōu)質(zhì)客戶，并通過關聯(lián)分析，形成客戶知識圖譜，深度挖掘潛在客戶；·零售企業(yè)要時刻掌握細分領域內(nèi)產(chǎn)品的發(fā)展動向，基于商品信息形成的領域知識圖譜可以幫助企業(yè)快速了解行業(yè)內(nèi)的商品發(fā)展動態(tài)；·企業(yè)可通過細分領域內(nèi)的知識圖譜快速發(fā)現(xiàn)市場空白；·企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，大量碎片化營銷數(shù)據(jù)無法應用于業(yè)務，企業(yè)需要搭建營銷知識中臺，打破信息孤島，對營銷環(huán)節(jié)進行全方面支持。廠商能力要求：·零售行業(yè)具有海量數(shù)據(jù)，需要廠商具備大規(guī)模知識圖譜構建能力；·零售行業(yè)的標簽體系眾多，需要廠商具備一定的行業(yè)積累；·部分零售企業(yè)需要云化服務，廠商需具備SaaS解決方案；·零售行業(yè)內(nèi)存在大量的非結構化、半結構化信息，廠商在構建知識圖譜的過程中需要較強的數(shù)據(jù)治理能力。代表廠商：3.知識圖譜代表廠商4.知識圖譜廠商解讀廠商介紹：阿里云創(chuàng)立于2009年，是全球領先的云計算及人工智能科技公司。目前，阿里云為200多個國家和地區(qū)的企業(yè)、開發(fā)者和政府機構提供服務。阿里云致力于以在線公共服務的方式，提供安全、可靠計算和數(shù)據(jù)處理能力。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風控金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風控能源與工業(yè)-電力/石油/工業(yè)/水務等-領域知識產(chǎn)品與服務能力：阿里云知識圖譜提供一站式的知識圖譜AI能力與解決方案。目前已在多個行業(yè)成功構建知識圖譜并落地應用。阿里云知識圖譜支持整合全球開放數(shù)據(jù)與企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，針對不同行業(yè)和應用場景，客戶提供知識圖譜一站式解決方案。典型客戶：協(xié)鑫光伏、中策橡膠、恒逸集團、攀鋼集團等客戶案例：基于阿里云工業(yè)大腦，企業(yè)可快速打造自己的智慧工廠。工業(yè)大腦只做基于數(shù)據(jù)的全局決策，而線的數(shù)據(jù)采集、分析結果與控制指令的實時下達則需要與生態(tài)伙伴合作完成。在某石化企業(yè)鍋爐能化改造項目中，企業(yè)借助阿里工業(yè)大腦讓一千多個實時變化的數(shù)據(jù)變量以秒級的速度發(fā)送到阿云端，極大提高了企業(yè)設備上云的效率。廠商介紹：埃睿迪，致力于打造更懂環(huán)保/工業(yè)的敏捷化數(shù)字孿生平臺，構建垂直行業(yè)的知識圖譜和應用。通過提供數(shù)字孿生平臺能力，賦能所有產(chǎn)業(yè)參與者，實現(xiàn)行業(yè)模式規(guī)?；瘡椭?，并與生態(tài)伙伴共同建設，使平臺成為社會化綠色生產(chǎn)力的基礎設施。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景）：能源與工業(yè)-電力/石油/工業(yè)/水務等-領域知識產(chǎn)品與服務能力：埃睿迪通過對設備產(chǎn)線的物模型、分析模型、機理模型、數(shù)據(jù)模型的擴展，將行業(yè)中的知識、方法、規(guī)則沉淀，將數(shù)字孿生技術在行業(yè)上落地和應用，利用平臺和技術構建行業(yè)生態(tài)，實現(xiàn)企業(yè)行業(yè)的賦能。典型客戶：威立雅、泉州水務、中環(huán)信、藍深環(huán)保等客戶案例：泉州水務集團被定位為泉州市水資源產(chǎn)業(yè)綜合利用開發(fā)平臺。面對水務設備管理粗放，能耗水平高；管網(wǎng)漏損、爆管；設備數(shù)據(jù)未被充分利用，未挖掘數(shù)據(jù)價值等諸多問題，泉州水務集團通過睿迪水務大腦供水智能調(diào)度解決方案，使企業(yè)實現(xiàn)年節(jié)能20-30%，年節(jié)能效益達數(shù)千萬元，既保水質(zhì)安全又提升信息化管理能力與市政服務水平。廠商介紹：愛特曼致力于為藥企（含器械）客戶提供一站式的循證醫(yī)學數(shù)據(jù)和應用平臺，幫助客戶對內(nèi)做好品戰(zhàn)略，對外做好產(chǎn)品的學術營銷。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景）：醫(yī)療與醫(yī)藥-藥企-醫(yī)學翻譯醫(yī)療與醫(yī)藥-藥企-數(shù)字化營產(chǎn)品與服務能力：愛特曼的循證醫(yī)學平臺落地醫(yī)學事務場景，為客戶提供了從證據(jù)發(fā)現(xiàn)、證據(jù)提取、證據(jù)維護、安管理、分析和結論自動生成等主要功能。平臺完全自主研發(fā)包括機器翻譯、語義搜索、知識提取知識推理與歸納、自動寫作等核心技術。典型客戶：強生、賽諾菲、羅氏、藥明康德客戶案例：賽諾菲是全球前十的醫(yī)藥健康企業(yè)，一直在進行數(shù)字化智能化升級。賽諾菲一方面要更快更全的解行業(yè)前沿，制定產(chǎn)品規(guī)劃，另一方面要針對性的理解醫(yī)患，做好產(chǎn)品的宣傳。應用愛特曼的智產(chǎn)品后，賽諾菲深度運營領域覆蓋率提升5倍，工作效能提升10倍以上，每年已為企業(yè)節(jié)省數(shù)百萬美元，同時保有新業(yè)務的巨大擴增能力。廠商介紹：百度是全球領先的人工智能平臺型公司，國內(nèi)最大的以信息和知識為核心的綜合服務公司所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景）：金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風金融-銀行/保險/證券/基金等-領域知識金融-銀行/保險/證券/基金等-智能客服醫(yī)療與醫(yī)藥-醫(yī)院-智能導診能源與工業(yè)-電力/石油/工業(yè)/水務等-領域知識產(chǎn)品與服務能力：百度行業(yè)知識圖譜平臺是百度行業(yè)知識中臺解決方案的核心組成部分，為行業(yè)客戶提供便捷、高效、智能的知識圖譜全生命周期構建與應用能力。百度行業(yè)知識圖譜平臺集成了百度在通用知識譜領域積累的策略算法、架構機制，并針對行業(yè)特點進行了系統(tǒng)的產(chǎn)品化、標準化、平臺化升級其能力涵蓋知識圖譜本體構建，知識抽取，知識清洗，知識對齊，知識融合消歧，知識存儲計算知識應用等全棧核心環(huán)節(jié)。典型客戶：某電網(wǎng)集團、中國工程院、浦發(fā)銀行、百度靈醫(yī)智惠等客戶案例：某電網(wǎng)集團是中國電力能源行業(yè)龍頭企業(yè)。集團海量的電力專業(yè)數(shù)據(jù)長期以來沒有系統(tǒng)化的工具臺進行匯聚、知識化、以及智能應用?；诎俣刃袠I(yè)知識圖譜平臺，對電力設備資產(chǎn)等6大核心業(yè)務系統(tǒng)實現(xiàn)了知識融合管理。系統(tǒng)承載10億級數(shù)據(jù)總量，基于圖譜的一系列智能搜索結果在搜索結果中占比90%+，大幅提升了全集團員工知識獲取效率。廠商介紹：深圳北斗應用技術研究院有限公司（簡稱：北斗院）是中國科學院深圳先進技術研究院于2014年9月成立的面向人工智能應用領域的專業(yè)型研發(fā)機構。北斗院致力于打造大交通行業(yè)的智能決策引擎貫通交通組織感知-認知-決策-反饋的自適應閉環(huán)，助推產(chǎn)業(yè)智能化升級。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景政務與公共服務-公安-智能刑偵政務與公共服務-公安-智能反政務與公共服務-公安-治安管政務與公共服務-交通-智慧交政務與公共服務-應急管理部-應急管政務與公共服務-政務數(shù)字化-電子政產(chǎn)品與服務能力：北斗“天樞”公共交通智慧安全立體防控平臺立足于服務公安實戰(zhàn)，通過深化大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等前沿科技創(chuàng)新應用，搭建客流引擎、軌跡引擎、公共交通多維時空檔案，構建以公共交通安管控決策引擎為核心的智慧安全立體防控平臺，建成集指揮調(diào)度、情報研判、立體防控、警務管等為一體的主動安全管理閉環(huán)，實現(xiàn)“智慧警務”的創(chuàng)新改革。典型客戶：深圳市公安局公交分局、廣州市公安局公交分局、無錫市公安局交通治安分局、蘇州公安局城市道交通治安分局?？蛻舭咐?019年北斗天樞輔助抓獲網(wǎng)逃嫌疑人2100余人，尋回走失老人和小孩200余人，保障每日1500萬人次地鐵出行安全。廠商介紹：百分點是中國領先的數(shù)據(jù)智能技術企業(yè)，構建了完整的貫穿“數(shù)據(jù)處理-分析-決策”的綜合技術體系，擁有強大的行業(yè)知識圖譜構建能力，致力于推進數(shù)據(jù)到知識再到智能決策的演進。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景政府與公共服務-公安-智能刑偵政府與公共服務-公司-智能經(jīng)政府與公共服務-公安-智能反政府與公共服務-公安-治安管政府與公共服務-應急管理部-應急管政府與公共服務-政務數(shù)字化-電子政產(chǎn)品與服務能力：百分點智能安全分析系統(tǒng)（DeepFinder）通過匯聚公共安全領域海量、多源、異構數(shù)據(jù)，構建基于人、地、事、物、組織等要素的統(tǒng)一、靈活、動態(tài)可擴展的專業(yè)知識圖譜，挖掘數(shù)據(jù)中蘊含的時規(guī)律與關聯(lián)關系，幫助公共安全和執(zhí)法部門提高預測、預警、預防能力。典型客戶：已服務江蘇、山東、江西、廣西等公安客戶客戶案例：青島上合峰會期間，會場重點樞紐區(qū)域人員密集且流動性強，但一線警力資源調(diào)配效率低，民警作壓力大。百分點高效整合了當?shù)亟兕悢?shù)據(jù)資源、幾十億條數(shù)據(jù)，并對每天新增千萬條數(shù)據(jù)進動態(tài)融合治理，減輕了民警70%以上工作量。廠商介紹：百煉智能是一家專注于B2B智能營銷自動化的人工智能技術公司，致力于通過AI技術幫助企業(yè)核心業(yè)務部門（市場、銷售、運營、研發(fā)等）提升從市場洞察、渠道拓展、潛客挖掘到精細化運營的營全流程效率。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-保險-營銷與風控零售-品牌商-智慧門零售-品牌商-智能營產(chǎn)品與服務能力：百煉智能基于知識圖譜、自然語言處理和圖像識別等AI技術，為企業(yè)提供B2B營銷自動化解決方案，深度結合行業(yè)場景，推出渠道寶、潛客寶、店店通、創(chuàng)意寶等核心產(chǎn)品，幫助企業(yè)快速拓展銷售道、挖掘潛在客戶、研發(fā)創(chuàng)意新品。典型客戶：雀巢、瑪氏箭牌、中國人壽、Dell、殼牌客戶案例：某日化行業(yè)世界500強企業(yè)是國內(nèi)銷量領先的日化洗護產(chǎn)品生產(chǎn)商和銷售商。企業(yè)希望建立除商超及電商之外的新銷售渠道，提升銷量。在使用百煉智能渠道寶后，日均實時監(jiān)測銷售渠道數(shù)據(jù)量提了30倍以上，線索收集、轉(zhuǎn)化效率也明顯提升，并可深度分析上下游渠道合作關系，直接獲取關鍵聯(lián)系人信息，提前3個月預測銷售機遇。廠商介紹：邦盛科技專注于大數(shù)據(jù)實時智能處理技術的研發(fā)及在垂直領域內(nèi)的行業(yè)應用。通過關聯(lián)圖譜、機學習、大數(shù)據(jù)實時智能處理等核心技術，提升企業(yè)反欺詐風控能力。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風控金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風金融-保險-營銷與風控產(chǎn)品與服務能力：邦盛科技關聯(lián)圖譜是基于大數(shù)據(jù)平臺的圖數(shù)據(jù)庫可視化智能分析產(chǎn)品。關聯(lián)圖譜內(nèi)置圖算法，擁社團劃分、涉黑概率預測、重要頂點發(fā)現(xiàn)等智能化手段，包含團伙識別、反洗錢/套現(xiàn)、申請反欺詐、交易反欺詐、保險反欺詐、企業(yè)內(nèi)控等應用場景。典型客戶：中國建設銀行、招商銀行、渤海銀行、新華保險、中國保信?？蛻舭咐盒氯A保險是一家全國性的大型壽險企業(yè)，2019年總資產(chǎn)規(guī)模達8789.7億元。保險機構普遍面臨理賠成本偏高、傳統(tǒng)思維做法無法滿足客戶需求的難題。在“回歸保險本源”戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型中，新華保險打造“快理賠”服務體驗，引入了邦盛科技的關聯(lián)圖譜、機器學習技術，打造基于醫(yī)療理賠的智能風險識別，自動核準比例提升2.5倍，大幅降低運營成本，優(yōu)化了審核流程，提升了風險識別的準確性。廠商介紹：百應科技首創(chuàng)推出「數(shù)智化客戶關系管理平臺」，圍繞營銷云、銷售云、服務云、分析云、智能云、協(xié)同云等六大系統(tǒng)化產(chǎn)品矩陣，為企業(yè)打造一站式業(yè)務增長引擎，并為二十余個主流行業(yè)構知識圖譜應用場景。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風控金融-銀行/保險/證券/基金等-智能客政府與公共服務-政務數(shù)字化-電子政務產(chǎn)品與服務能力：百應科技為政府、金融機構等提供「數(shù)字化客戶關系管理平臺」，幫助企業(yè)構建“AI中臺、數(shù)據(jù)中臺、云通信”三大底層數(shù)智化能力，六大云產(chǎn)品矩陣賦能企業(yè)業(yè)務經(jīng)營全流程，助力政企快速、便捷服務群眾/客戶，實現(xiàn)增長。以智能客服場景為例，百應NLP、ASR、TS等底層AI能力，結合在線客服、視頻客服等服務云產(chǎn)品矩陣，賦能政企數(shù)智化升級。典型客戶：杭州社會保險服務中心、杭州余杭區(qū)人社局、中國農(nóng)業(yè)銀行、杭州聯(lián)合銀行等客戶案例：2020年6月16日，杭州社?！耙状啊濒咧悄芊掌脚_上線，“跑零次管家式”服務正式啟動。“易窗”平臺具備智能咨詢、互動交流、業(yè)務畫像、在線窗口、決策支持等五大功能。作為獨家技術供應商，應提供了社保業(yè)務場景下的行業(yè)知識庫和話術庫支撐，并且AI能夠結合特定的場景進行自我學習，有效降低了客服人員的培訓成本，同時大幅提高了“易窗”的辦事接待效率。廠商介紹：北京道口金科科技有限公司運用企業(yè)大數(shù)據(jù)、自然語言學習和機器學習等技術，實現(xiàn)企業(yè)全景數(shù)的深度挖掘，構建從企業(yè)到行業(yè)再到產(chǎn)業(yè)的認知圖譜。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風控產(chǎn)品與服務能力：為金融機構及商業(yè)類客戶，提供企業(yè)全息畫像及信用評價為核心的輔助數(shù)據(jù)風控服務。同時，結了行業(yè)圖譜與產(chǎn)業(yè)鏈圖譜的風控評價數(shù)據(jù)維度也更為豐富。道口金科為政府/集團類客戶提供對轄區(qū)或集團內(nèi)公司的大數(shù)據(jù)監(jiān)測服務?？蛻艨蓪λ茌牱秶鷥?nèi)企業(yè)實時監(jiān)控。典型客戶：某股份制銀行、中國農(nóng)業(yè)科學院、小米金融、安徽省宣城市客戶案例：某股份制銀行，是經(jīng)國務院、中國人民銀行批準成立的首批股份制商業(yè)銀行之一，全球銀行30強、世界企業(yè)500強。銀行為響應國家普惠金融的號召，實現(xiàn)對高科技類中小微企業(yè)的信貸支持，創(chuàng)新提出使用基于信用及“技術流”的科創(chuàng)信貸產(chǎn)品。該行與道口金科在企業(yè)專題圖譜數(shù)據(jù)、風控引擎和風控模型等方面開展全面合作，為創(chuàng)新產(chǎn)品的應用上市提供了強大的數(shù)據(jù)和技術支持。廠商介紹：惠每健康是一家基于SaaS平臺專注于提供一站式賦能學術營銷解決方案的互聯(lián)網(wǎng)科技公司，為企業(yè)學術營銷、臨床科研、臨床實踐和數(shù)字化醫(yī)學服務提供決策支持以及實現(xiàn)相關項目的落地執(zhí)行。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景醫(yī)療與醫(yī)藥-藥企-數(shù)字化營銷產(chǎn)品與服務能力：惠每健康打造的iEngage平臺，基于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)計算等技術，結合MayoClinic知識體系、惠每醫(yī)生畫像數(shù)據(jù)庫、惠每醫(yī)學知識圖譜，為藥企打造了醫(yī)療數(shù)字化營銷SaaS平臺，提供智能拜訪輔助、智能會議管理、OI評估賦能、醫(yī)生觀念追蹤賦能等功能和服務。典型客戶：羅氏、安進、拜耳、BMS、瀚暉客戶案例：羅氏藥企在2020全球制藥企業(yè)排行榜中排名第一?；菝拷】蹬c羅氏合作，基于MayoClinic知識體系，結合惠每醫(yī)生畫像數(shù)據(jù)庫和惠每醫(yī)學知識圖譜，通過大數(shù)據(jù)技術和NLP等AI算法，利用iEngage系統(tǒng)共同推進新產(chǎn)品上市階段的高效醫(yī)學溝通，輔助醫(yī)學及營銷團隊進行高效的醫(yī)學信息傳遞和息評估，助力企業(yè)醫(yī)學工作的數(shù)字化和精準化變革。廠商介紹：華為云致力于為企業(yè)提供一站式、全流程的知識圖譜構建與應用平臺?？蛻艨梢噪S時進行全量、量更新，保證知識的可靠性和時效性。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景）：政府與公共服務-政務數(shù)字化-電子政能源與工業(yè)-電力/石化/工業(yè)/水務等-領域知識產(chǎn)品與服務能力：華為云為企業(yè)提供一站式知識圖譜構建平臺，包括本體設計、信息抽取、知識映射、多源融合以增量更新等功能。同時，針對下游應用，提供知識圖譜發(fā)布、查詢、可視化等便捷的接口及服務。典型客戶：中石油、中石化、某市電子政務平臺客戶案例：中石油是中國主要的油氣生產(chǎn)商和供應商。長期的石油勘探開發(fā)導致目前石油勘探難度增加，同時，面對油價的長期低迷以及疫情的影響，中石油更加注重開采過程中的降本增效。在與華為云作搭建業(yè)內(nèi)首個油氣知識計算平臺后，中石油縮短測井油氣層識別時間70%，預測異常工況準確率達到90%以上，作業(yè)維護費用降低20%。廠商介紹：青島海信網(wǎng)絡科技股份有限公司成立于1998年10月，是海信集團發(fā)展戰(zhàn)略中信息板塊的核心力量，專業(yè)從事智能交通與智慧城市行業(yè)整體解決方案、核心技術及產(chǎn)品的研究、開發(fā)和服務。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景政府與公共服務-交通-智慧交通產(chǎn)品與服務能力：海信交管云腦解決方案向城市交通管理者提供一個覆蓋交通管理全領域的開放平臺，可自由接入蓋交通監(jiān)測、交通管理、交通治理、交通安全等領域的城市運行數(shù)據(jù)及業(yè)務應用。典型客戶：北京、青島、長沙、西寧等多地智慧交通項目客戶案例：青島市與海信網(wǎng)絡科技合作，構建覆蓋全市的交通運行監(jiān)測指揮體系以緩解道路交通壓力。項目升城市整體交通運行效率和管控能力，有效增強城市交通應急反應能力，提高專項整治效果。項實施后，青島市交通事故數(shù)減少9.85%，直接經(jīng)濟損失減少12.07%。同時項目有效緩解城市擁堵，2017年青島擁堵指數(shù)下降9.66%，下降幅度在全國重點監(jiān)測的100個城市中排名全國第一。廠商介紹：北京海致星圖科技有限公司（以下簡稱海致星圖）是一家致力于利用機器學習、知識圖譜等人工能前沿技術，為金融領域提供專屬的數(shù)據(jù)、技術及業(yè)務解決方案的大數(shù)據(jù)公司，作為國內(nèi)金融知圖譜的開創(chuàng)者，擁有眾多的行業(yè)成功案例，是目前國內(nèi)知識圖譜成功實施案例最多的大數(shù)據(jù)公司。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風控金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風金融-證券-營銷與風控金融-基金-營銷與風控金融-銀行/保險/證券/基金等-領域知識庫能源與工業(yè)-電力/石油/工業(yè)/水務等-領域知識產(chǎn)品與服務能力：海致星圖知識圖譜平臺是一站式知識圖譜數(shù)據(jù)分析服務平臺，企業(yè)可依托該平臺順利完成知識圖構建的全流程服務。金融零售知識圖譜解決方案融合持卡人、賬戶、設備、交易、行為等數(shù)據(jù)源形成超大規(guī)模動態(tài)知識圖譜，應用在新戶獲取、授信風險準入、偽冒偵測、欺詐團伙識別、失聯(lián)復等領域。金融對公知識圖譜解決方案融合企業(yè)的工商、涉訴、交易、票據(jù)、信貸、擔保等多源據(jù)，實現(xiàn)涵蓋貸前審批、貸中監(jiān)控、貸后預警的全流程風控與供應鏈風險傳導預測。典型客戶：建設銀行、招商銀行、光大銀行、上海證券交易所、南方基金等。客戶案例：海致星圖為招商銀行信用卡中心打造了中國最大的銀行知識圖譜分析平臺，面向信用卡中心一線辦人員、運營及策略人員、數(shù)據(jù)科學家等用戶，接入了8000萬持卡人相關數(shù)據(jù)，形成30億+條實體數(shù)據(jù)與360億+條關系邊數(shù)據(jù)，涉及16類實體、18種基礎關系和28種挖掘類關系。知識圖譜平臺上線后，信用卡催收中心日常催收搜尋工作時長縮短25%，有效挖掘并修復的失聯(lián)客戶數(shù)提高23%；偽冒偵測中心有效識別了疑似欺詐團伙800+余起，環(huán)比提升超過20%，營銷部門的客戶觸達數(shù)環(huán)比提高18%。廠商介紹：極天信息長期專注于自然語言處理、知識圖譜與Ontology的技術研發(fā)與創(chuàng)新實踐，形成了“軟件+方法+模型”三位一體知識圖譜服務體系，高效展開智能化應用，為行業(yè)發(fā)展賦能。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景）：金融-銀行/保險/證券/基金等-領域知識庫金融-銀行/保險/證券/基金等-智能客服；電信-運營商-領域知識庫。產(chǎn)品與服務能力：極天信息“三位一體”知識圖譜服務開箱即用，為企業(yè)提供知識圖譜構建工具與解析引擎——G1Brain類腦平臺，知識圖譜構建方法——極天七步法，以及可以直接使用的通用知識圖譜SemNet與多個領域知識圖譜及業(yè)務模型，高效打造智能知識庫、智能文本分析等應用。典型客戶：華為、中國電信、中國移動、中國聯(lián)通、民生銀行客戶案例：某運營商呼叫中心每月產(chǎn)生數(shù)十萬工單，人工分析不僅效率低下且難以深入挖掘工單價值。引入天信息“三位一體”知識圖譜服務，打造智能文本分析系統(tǒng)，實現(xiàn)基于分析模型運轉(zhuǎn)對全量工單自動化分析，大幅提高業(yè)務運營與管理的效率，提升客戶的滿意度和忠誠度。將人工看單的效率提升70%，分析準確性提升85%以上。廠商介紹：南京柯基數(shù)據(jù)科技有限公司致力于通過知識圖譜技術構建大數(shù)據(jù)關聯(lián)挖掘平臺，幫助企業(yè)打通內(nèi)數(shù)據(jù)孤島，接入海量公開非結構化數(shù)據(jù)，建立關聯(lián)知識庫，將數(shù)據(jù)的價值最大化。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景醫(yī)療與醫(yī)藥-藥企-數(shù)字化營銷產(chǎn)品與服務能力：知識圖譜平臺：通過多行業(yè)應用打造的覆蓋知識圖譜構建全流程的知識圖譜平臺，可用于快速構行業(yè)知識圖譜，降低知識圖譜構建門檻。智能問答平臺：基于知識圖譜的智能問答運維和管理平臺，支持高效、簡便地構建面向智能問答行業(yè)知識圖譜，精準理解用戶的問答意圖，通過知識運維不斷提升問答效果。典型客戶：勃林格殷格翰、賽諾菲、費森尤斯卡比、藥明生物、武田制藥客戶案例：柯基數(shù)據(jù)與賽諾菲多個部門合作，基于知識圖譜構建企業(yè)級醫(yī)藥智能問答平臺產(chǎn)品，基本覆蓋賽菲全產(chǎn)品線數(shù)十個產(chǎn)品和相關疾病的幾萬個知識點，服務上萬HCP和醫(yī)藥代表，幫助藥企在面臨監(jiān)管趨嚴和“4+7”帶量采購市場壓力下加速新產(chǎn)品上市以及拓展基層市場過程中促進學術營銷傳播和品牌推廣。廠商介紹：明略科技是中國領先的數(shù)據(jù)中臺和企業(yè)智能決策平臺提供商，致力于通過大數(shù)據(jù)分析挖掘和認知能技術，推動知識和管理復雜度高的大中型企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風控金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風金融-保險-營銷與風控金融-證券-營銷與風控金融-銀行/保險/證券/基金等-領域知識政府與公共服務-公安-智能刑偵政府與公共服務-公安-智能經(jīng)政府與公共服務-公安-智能反政府與公共服務-公安-治安管政府與公共服務-應急管理部-應急管政府與公共服務-政務數(shù)字化-電子政能源與工業(yè)-電力/石油/工業(yè)/水務等-領域知識零售-品牌商-智能營銷產(chǎn)品與服務能力：明略知識圖譜平臺是一套洞察分析與知識管理平臺，包含知識建模、抽取、融合、存儲、計算及用等技術組件和功能模塊。平臺提供知識圖譜建模、抽取、存儲、計算和應用的一站式交付。明科技深耕公共安全、金融、稅務、審計、工業(yè)、營銷、零售、快消等多個領域，提供完備的解決案。典型客戶：光大銀行、某省電力公司、省市級公安局(60家以上)客戶案例：明略科技與某副省級下轄區(qū)合作，基于知識圖譜構建產(chǎn)業(yè)空間地圖，采集并匯聚整理220個園區(qū)、120多個地塊、500家大企業(yè)的相關數(shù)據(jù)，進行分析、挖掘，形成含有價值信息的圖表資源，并對資源進行監(jiān)測、預警。該產(chǎn)業(yè)空間地圖利用知識圖譜等AI技術構建企業(yè)知識圖譜，實現(xiàn)一企一冊、產(chǎn)業(yè)地圖、宏觀經(jīng)濟分析、企業(yè)數(shù)據(jù)直報等智能應用，幫助園區(qū)管理者發(fā)現(xiàn)、精準服務高潛力企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)并清退低效資產(chǎn)。廠商介紹：美林數(shù)據(jù)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務提供商，重點深耕能源、制造領域并為企業(yè)級客戶提供數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)智能應用為主的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品及增值解決方案。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景）：能源與工業(yè)-電力/石油/工業(yè)/水務等-領域知識產(chǎn)品與服務能力：美林數(shù)據(jù)致力于構建企業(yè)數(shù)據(jù)大腦，打造一站式企業(yè)級人工智能產(chǎn)品與服務平臺，集中迭代并推基于知識圖譜技術的逆向智能化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺——“希子圖鑒-數(shù)據(jù)資產(chǎn)圖譜平臺”，將知識圖譜、機器學習、語義識別等AI技術應用于企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。典型客戶：國家電網(wǎng)公司某直屬單位、國網(wǎng)某省電力公司互聯(lián)網(wǎng)部、電網(wǎng)某省電力公司電科院客戶案例：國家電網(wǎng)公司業(yè)務多、范圍廣，隨著企業(yè)信息化建設及發(fā)展步伐的愈加提速，企業(yè)對于海量大數(shù)資產(chǎn)管理提出了更高的要求。美林數(shù)據(jù)助力國網(wǎng)構建跨專業(yè)、跨部門、跨系統(tǒng)的多源異構數(shù)據(jù)的據(jù)資產(chǎn)一張圖體系，以數(shù)據(jù)賦能電網(wǎng)營銷、設備、調(diào)度、客服等業(yè)務提質(zhì)增效。廠商介紹：歐拉認知智能依托人工智能技術，提供“知識即服務”模式的認知智能平臺，利用語義化數(shù)據(jù)治理方式和圖計算框架，實現(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)、業(yè)務推理、探索洞察和實時決策等應用。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景電信-運營商-領域知識庫產(chǎn)品與服務能力：“歐拉”認知智能平臺基于知識圖譜和圖計算技術，為大型知識密集型和運營型集團提供智能知識中心、智能營銷等解決方案與服務，基于獨有的“搜索”式知識發(fā)現(xiàn)及隨需分析、實時洞察產(chǎn)品能力，有效提升企業(yè)一線業(yè)務人員直接獲得知識答案、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的效率，降低利用數(shù)據(jù)進行決策的成本。典型客戶：中國電信集團、中國移動集團、中國聯(lián)通集團客戶案例：某通信運營商希望借助中臺化架構與知識運營能力，為一線提供“倒三角”支持，降低人工成本，提升服務質(zhì)量?；跉W拉認知智能平臺搭建的智能知識平臺，為一線提供了直接到答案的知識檢索、于工單的知識分析以及人機協(xié)同的知識抽取服務。平臺的應用大大降低了一線對人工服務的依賴提高了單次問題處理的效率，并形成知識不斷的累積與沉淀。廠商介紹：PlantData率先提出行業(yè)知識圖譜全生命周期方法論并逐步成為行業(yè)標準，同時以此為基礎自主研發(fā)國內(nèi)先進的一站式知識圖譜管理平臺PlantDataGMS，廣泛應用于金融、軍工、電力、傳媒等領域頭部企業(yè)的上百個應用場景，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供知識智能服務。所屬場景（行業(yè)-主體-場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風金融-保險-營銷與風控金融-證券-營銷與風控金融-銀行/保險/證券/基金等-領域知識庫能源與工業(yè)-電力/石油/工業(yè)/水務等-領域知識產(chǎn)品與服務能力：PlantData在大量行業(yè)應用積累的基礎上，不斷豐富圖譜構建與應用能力，并進行組件化與微服務化，提供面向用戶的業(yè)務編排引擎，使用戶享受“開箱即用”的敏捷式服務。提出基于知識圖譜的新一代智能數(shù)據(jù)治理框架，自主研發(fā)萬億級“原生并行”圖數(shù)據(jù)庫與圖分析引擎PlantGraph，并以此為核心構建面向大數(shù)據(jù)治理的多態(tài)存儲引擎，助力新基建。典型客戶：中國電科、國家電網(wǎng)、中信建投、中國銀行、新華社客戶案例：某電力企業(yè)與PlantData合作搭建業(yè)內(nèi)首個電力知識圖譜平臺，基于知識圖譜集成內(nèi)外部數(shù)據(jù)，通過標注語料、訓練模型、提供API服務，為能源電力相關企業(yè)、科研院所、高校及個人提供智能檢索、科技查新、可視化分析、熱點趨勢挖掘、輔助決策等知識服務，挖掘關聯(lián)數(shù)據(jù)、體現(xiàn)知識價值，現(xiàn)從傳統(tǒng)出版服務向大數(shù)據(jù)為特征的信息服務，進而向以場景化、個性化為特征的知識服務轉(zhuǎn)型級。廠商介紹：蘇寧金科致力于為企業(yè)及個人，提供知識全流程管理，全面整合、融合及關聯(lián)各數(shù)據(jù)鏈路產(chǎn)生的據(jù)信息，助力商業(yè)應用落地。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風控金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風金融-保險-營銷與風控金融-銀行/保險/證券/基金等-智能客產(chǎn)品與服務能力：蘇寧金科打造知識全流程輸入輸出解決方案，鴻儒知識圖譜平臺包括但不限于知識導入、圖譜可化、模式構建、復雜圖分析、融合計算、圖譜監(jiān)控等功能，提供SAAS化、私有化部署、接口服務及聯(lián)合建模服務。典型客戶：中石化、蘇寧銀行、某城商行客戶案例：蘇寧金融科技與中石化戰(zhàn)略簽約，結合中石化集團企業(yè)分支機構管理平臺現(xiàn)狀，發(fā)揮“蘇E信”平臺海量數(shù)據(jù)優(yōu)勢，依托知識圖譜平臺AI智能算法支持，從企業(yè)工商數(shù)據(jù)如股東信息、企業(yè)年報、分支機構、投資出資等信息出發(fā)，為中石化集團提供整體管理咨詢服務。廠商介紹：深睿醫(yī)療源自北大信息科學院人工智能創(chuàng)新中心，通過計算機視覺、知識圖譜等AI技術以及自主研發(fā)的核心算法，為國內(nèi)外醫(yī)療服務機構提供基于人工智能和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的解決方案。所屬場景（行業(yè)-主體-場景醫(yī)療與醫(yī)藥-醫(yī)院-智能導診產(chǎn)品與服務能力：以知識圖譜及NLP技術為核心，深睿醫(yī)療從科室的角度出發(fā)，推出滿足診前的智能導診、預問診產(chǎn)品，服務診中的AI醫(yī)學影像產(chǎn)品以及應用在診后環(huán)節(jié)的智能隨訪產(chǎn)品。典型客戶：中國人民解放軍總醫(yī)院、浙江大學醫(yī)學院附屬兒童醫(yī)院客戶案例：中國人民解放軍總醫(yī)院是一家集醫(yī)療、保健、教學、科研為一體的大型三甲醫(yī)院，日接待患者量大，醫(yī)護人員工作繁忙。深睿醫(yī)療的“肝膽胰睿助”基于海量數(shù)據(jù)、構建醫(yī)療知識圖譜，在患者候診時提供智能問診服務，從患者的主訴信息中提取關鍵信息并形成標準的結構化病歷以便醫(yī)生查看，診思路、常見問題庫均基于中國人民解放軍總醫(yī)院劉榮主任團隊的經(jīng)驗總結。相較于傳統(tǒng)的就診式，“肝膽胰睿助”將醫(yī)生從撰寫病歷的時間中解脫出來，提升問診效率及質(zhì)量；同時診后為患者提供疾病知識，定制隨訪計劃，及時調(diào)整治療方案，為醫(yī)生和患者提供優(yōu)質(zhì)高效的疾病管理手段。廠商介紹：同盾科技是中國智能分析和決策領域領軍企業(yè)，以人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)三大核心技術體系基礎，將深度學習、知識圖譜等領先技術與業(yè)務場景深度融合，為多行業(yè)客戶提供智能分析與決服務。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風控金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風金融-保險-營銷與風控金融-銀行/保險/證券/基金等-領域知識產(chǎn)品與服務能力：同盾科技打造了知識圖譜全棧式產(chǎn)品業(yè)務解決方案“云圖”，包含知識圖譜構建平臺（啟明）、知識存儲體系（海納）、知識挖掘計算（神算）和標準產(chǎn)品套件四大核心模塊，為客戶提供智能反欺詐智能信貸風控、智能營銷等在內(nèi)的智能分析與決策服務。典型客戶：建信金科、光大銀行、江門農(nóng)商銀行客戶案例：某國有商業(yè)銀行擬打造信貸業(yè)務集中性風險識別平臺，解決其在團伙欺詐、全局關系維度信貸評等方面的問題。同盾知識圖譜技術賦能該行構建個體+群體防控的綜合風控解決方案。客戶在搭建識圖譜平臺后，挖掘出異常地址聚集、異常電話聚集等風險群體數(shù)十個，為該行欺詐團伙挖掘、后調(diào)查提供了有力的支撐。廠商介紹：騰訊覓影是騰訊公司首個應用在醫(yī)學領域的AI產(chǎn)品。騰訊覓影聚合了騰訊內(nèi)部多個頂尖人工智能團隊，把圖像識別、深度學習等領先的技術與醫(yī)學跨界融合。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景醫(yī)療與醫(yī)藥-醫(yī)院-智能導診產(chǎn)品與服務能力：騰訊覓影的AI輔助診斷系統(tǒng)，基于醫(yī)療文本數(shù)據(jù)與自然語言數(shù)據(jù)，應用自然語言理解、知識圖譜、深度學習和強化學習等技術，針對診前、診中、診后全流程實現(xiàn)會話管理、需求引導、知識匹配及知識推薦等業(yè)務功能，將醫(yī)生和患者提供的信息與知識庫關聯(lián)起來，在不同場景下搭建AI輔診產(chǎn)品。典型客戶：北京同仁醫(yī)院、浙江省德清縣政府、蘭州大學第二醫(yī)院等客戶案例：騰訊公司與浙江省德清縣政府簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，打造全國的縣域AI醫(yī)學示范基地，推進醫(yī)療AI向?qū)酉鲁痢I＋醫(yī)療產(chǎn)品“騰訊覓影”具備AI醫(yī)學影像分析和AI輔診兩項核心能力：利用AI醫(yī)學影像分析輔助醫(yī)生篩查食管癌、肺結節(jié)、糖尿病視網(wǎng)膜病變、結直腸腫瘤、乳腺癌等疾?。焕肁I輔診引擎輔助醫(yī)生對700多種疾病風險進行識別和預測。廠商介紹：騰訊云是騰訊集團打造的云計算品牌，面向全世界各個國家和地區(qū)的政府機構、企業(yè)組織和個人發(fā)者，提供全球領先的云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術產(chǎn)品與服務。同時，騰訊云深耕垂直領域，打造豐富的行業(yè)解決方案。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風控金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風金融-保險-營銷與風控金融-證券-營銷與風金融-基金-營銷與風政府與公共服務-公安-智能刑產(chǎn)品與服務能力：騰訊知識圖譜是一個集成圖數(shù)據(jù)庫、圖計算引擎和圖可視化分析的一站式平臺。平臺支持抽取和合異構數(shù)據(jù)，支持千億級節(jié)點關系的存儲和計算，支持規(guī)則匹配、機器學習、圖嵌入等圖數(shù)據(jù)挖算法，擁有豐富的圖數(shù)據(jù)渲染和展現(xiàn)的可視化方案。騰訊知識圖譜為金融、安全、泛互聯(lián)網(wǎng)、政府、企業(yè)等領域提供可靠高效的一站式解決方案。典型客戶：微眾銀行、QQ、天御客戶案例：微眾銀行是國內(nèi)首家互聯(lián)網(wǎng)銀行，提供純線上業(yè)務服務。微眾銀行采用騰訊云金融解決方案，利知識圖譜技術，快速整合多源信息，打造微眾專屬關系圖譜，高效挖掘客戶潛在關系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)半自動化處理，提高整體服務質(zhì)量。廠商介紹：網(wǎng)智天元致力于應用大數(shù)據(jù)智能，創(chuàng)造大數(shù)據(jù)價值，為客戶提供知識圖譜基礎平臺、管理系統(tǒng)和流程的知識圖譜構建及應用的解決方案，讓客戶更方便和更容易構建、使用知識圖譜，發(fā)揮知識價值。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風控金融-保險-營銷與風控金融-銀行/保險/證券/基金等-領域知識金融-銀行/保險/證券/基金等-輿情監(jiān)控政府與公共服務-政務數(shù)字化-電子政務產(chǎn)品與服務能力：網(wǎng)智天元為企業(yè)提供一站式知識圖譜構建與管理平臺——星圖知識圖譜平臺，包括圖譜設計、知發(fā)現(xiàn)、信息抽取、知識映射關聯(lián)、多源融合集成、多圖應用等功能。為客戶的上層應用服務提供識圖譜授權發(fā)布、搜索查詢、可視化等接口服務。典型客戶：某部委、中譯語通、平安銀行、中國人壽客戶案例：中譯語通是中國對外翻譯出版有限公司的控股子公司、全球多語種大數(shù)據(jù)與跨語言人工智能企業(yè)在大數(shù)據(jù)領域，構建了跨語言大數(shù)據(jù)分析平臺，針對金融、科技、工業(yè)、智慧城市等不同行業(yè)提了定制化解決方案。中譯語通與網(wǎng)智天元合作搭建了金融知識圖譜和新聞知識圖譜構建平臺，提了跨語言知識融合的準確率和效率，提升產(chǎn)品的體驗和解決方案的價值。廠商介紹：星環(huán)科技專注于企業(yè)級容器云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能核心平臺的產(chǎn)品研發(fā)，為用戶提供一站式交互式的知識圖譜構建工具，支持圖譜構建、知識存儲、分布式圖譜計算以及圖譜案例分析。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風控金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風金融-證券-營銷與風控金融-基金-營銷與風控金融-銀行/保險/證券/基金等-輿情監(jiān)政府與公共服務-政務數(shù)字化-電子政務能源與工業(yè)-電力/石油/工業(yè)/水務等-領域知識產(chǎn)品與服務能力：星環(huán)科技SophonG是一款集知識的獲取、融合、建模、存儲、計算以及應用為一體的自研知識圖譜產(chǎn)品，支持交互式圖譜構建、知識存儲、分布式圖譜計算以及圖譜案例分析。SophonG結合了自然語言處理和深度圖計算能力，可快速搭建語義搜索、問答系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)語義分析及智能知識務等應用，在金融反欺詐、智能客服、商業(yè)智能等場景中發(fā)揮著巨大的作用。典型客戶：某期貨交易所、浦發(fā)銀行、廈門國際銀行客戶案例：大宗商品市場化定價是建立我國健全期貨市場的前提條件。星環(huán)科技的知識圖譜平臺SophonG構建以專業(yè)領域知識圖譜（DG）為關鍵核心的圖挖掘應用，并融入自然語言處理以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡技術，實現(xiàn)大宗商品研究分析領域的首個知識圖譜場景搭建，為大宗商品的定價、輿情分析、風險導、宏觀研究提供先進、全面的技術手段。廠商介紹：一覽群智以自然語言處理和知識圖譜等認知智能技術為基礎，為客戶提供一站式AI產(chǎn)品和行業(yè)解決方案。公司自主研發(fā)智語、智慧、智圖、智策四大產(chǎn)品，滿足企業(yè)在超大規(guī)模多源異構情況下的據(jù)治理融合、不同場景下的AI建模和復雜決策分析需求；讓AI技術快速在客戶場景落地，打造客戶專屬的智能決策平臺。所屬場景（行業(yè)-主體-應用場景金融-銀行-對公業(yè)務營銷與風控金融-銀行-零售業(yè)務營銷與風金融-保險-營銷與風控金融-基金-營銷與風控政府與公共服務-公安-智能刑偵政府與公共服務-政務數(shù)字化-電子政產(chǎn)品與服務能力：一覽群智在金融行業(yè)主要服務于國有大型銀行、股份制行、城商行及非銀金融機構。主要應用人智能、知識圖譜、機器學習、自然語言處理等技術，結合業(yè)務場景，推出在智能反洗錢、智能審單、智能風控、智能運營領域的產(chǎn)品及解決方案，幫助客戶提高業(yè)務效率，降低業(yè)務成本?？蛻舭咐涸谀硣写笮豌y行中，智