拥抱知识图谱，迎接AI应用新时代
近几年，人工智能可谓是锋芒毕露。从AlphaGo战胜围棋选手李世石，到百度、阿里巴巴开展无人驾驶技术研发，人工智能理论和技术日益成熟，应用领域也在不断扩大。当前的人工智能可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等），知识图谱就是认知智能中主要的技术之一。近两年知识图谱也备受关注，助力了很多热门人工智能场景的应用，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。
从使用范围来看，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景；领域知识图谱的应用目前集中在搜索、推荐、问答、解释和辅助决策等方面，也有企业将知识图谱作为云平台或数据中台的基础数据服务提供给上层应用消费。
在垂直领域中，知识图谱涉及到很多行业，比如金融、医疗、教育等，其实只要有关系存在，知识图谱就有发挥价值的地方。
知识图谱应用于教育培训
知识图谱在教育培训行业的应用，在一定程度上可以改善教育资源分配不均费用高昂、个性化学习问题。通过搭建知识图谱，根据在线互动、在线测评分析来定位学员知识薄弱点，结合学员的学习情况，合理规划学习路径，提高学习效率。
1、搭建知识图谱，测评知识薄弱点
百度副总裁王海峰曾在2017世界人工智能大会上提到：构建知识图谱的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界，才能更好地与世界交互，为人类服务。
通过搭建知识图谱，让机器快速了解知识点，根据在线测试，可以准确地定位到学员的薄弱知识点，然后给出学习建议，借助名师、名校课堂等优质资源共享，加深巩固知识。
2、合理规划学习路径体现知识图谱价值
除了测评学员的知识薄弱点，学习路径的合理规划也是体现知识图谱价值的地方。知识图谱让机器具备认知能力，可以自动判断知识点的相关性、难易程度，结合学员的情况为其规划合理的学习路径。随着收集到的数据越来越多，机器也会越来越聪明，既节省学员学习时间，又提高学习效率。
知识图谱的逻辑结构是类人脑模式，符合人的思维模式，可以为人工智能应用提供基础环境。云视互动也通过知识图谱的应用，为精细的大数据分析提供有力的基础支持，通过在线直播培训、互动、测试等方式收集学员信息，了解学员薄弱环节，提高了大数据分析的精确性，针对学员的学习情况提供个性化服务，规划学习路径，帮助学员快速掌握知识。
知识图谱应用于在线客服
除了在教育培训行业应用广泛，知识图谱在在线客服领域也是声名鹊起，“知识图谱+智能客服”的应用，推动了从传统的单一客服转换为智能在线客服的发展趋势，以满足客户日益增长的多样化需求。
1、提高人工客服工作效率，降低人工成本
例如云视互动全渠道客服平台，通过计算机对自然语言处理和人机交互等人工智能技术运用的客服机器人，可以在行业中构建细分场景知识图谱，提供行业知识库，以此来进行自动客服服务和互动应答，解决日常客户问题，减轻人工客服工作，降低时间成本和人工成本；同时客服机器人作为人工客服的辅助，帮助人工客服理解，给出参考答案，缓解人工客服的压力，提升人工客服工作效率。
2、以知识图谱打造智能CRM系统
通过内部整理客户各类信息，数据规范化管理，融合外部企业数据，内外数据有效互补，多维度获取客户信息。通过业务标签、特征属性将客户归类，利用机器学习技术，建立知识图谱，从收集客户信息，到基于客户标签的客户画像，应用于不同场景，在过程中不断补充完善客户信息。基于知识图谱应用，从客户信息的维度，打造一个智能CRM知识平台。
目前知识图谱的应用场景和方式比较有限，为了保证知识图谱的准确率，在知识图谱构建过程中，仍然需要采用较多人工干预。如何有效实现知识图谱的应用，利用知识图谱进行深度知识推理，需要继续发掘用户需求，让知识图谱发挥应有的价值，以便更好地为人类服务。（部分内容来源于网络，侵删）
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