保险业使用KGB知识图谱的受益点在哪里

知识图谱现在已经在保险行业得到应用，知识图谱加工厂能够对保险条款中的险种、费用、天数等等关键知识进行抽取，通过抓取海量用户需求进行不同险种的智能推荐，今天从知识图谱的应用优势角度分析知识图谱在保险行业的应用。
KGB知识图谱功能
KGB知识图谱引擎，可轻松解析多种格式与版本文档：TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF文件，可直接解析输出为word格式文件，保留文件中表格与文字格式等重要信息。对于图片信息，OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。
知识抽取：KGB知识图谱引擎，可从结构化表格与非结构化文本中自适应识别并抽取关键知识（主体、客体、时间、地点、金额、条款等），准确率高达90%，实现知识的快速生成。
知识关联：KGB知识图谱引擎深入挖掘知识关联，将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实。并具有强大的知识推理能力，推理出暗含的知识与结论，丰富知识图谱。
知识较验：KGB知识图谱加工厂能够对知识质量智能校验，包括对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与修正，更有知识工程师进行知识精准校验，保证知识图谱的准确性。
保险行业的知识图谱应用场景
准确营销获客：随着市场竞争加剧，能够更了解客户需求，匹配到符合客户的产品和服务，也将直接提升保险公司在行业的竞争力。和传统的客户标签相比，KGB知识图谱在实现准确推荐上具备明显优势，在改善获客渠道方面，KGB知识图谱能够根据保险公司提供的客户非结构化数据，搭建画像体系和推荐模型，直接反映客户相关的关系，时间和行为因子，为企业筛选出符合产品定 位的客户。
　 进行风险预测： 知识图谱能够对保险公司关联关系进行挖掘，实现语义上的舆情预警，帮助保险公司掌握风险舆情信息。同时，基于多维度的数据，建立起客户、企业和行业间的知识图谱，从行业关联角度预测行业或企业面临的风险。比如，通过机器学习，发现各个行业间的关联度，如果某一行业发生了行业风险或高风险事件，根据关联关系可以及时预测有潜在风险的其他行业，帮助公司了解风险信息。
　　优化业务流程：知识图谱能够通过对内部半结构化和非结构化材料进行知识提取与规则建立，帮助保险公司形成内部材料快速电子化，确保数据正常流动，极大提升工作效率的同时，有助于得出对业务有益的知识。知识图谱还可以实现信息多维化可视化展示的功能。通过知识图谱的可视化展示，能够将复杂的关联非常直观地呈现出来，能够快速了解到文本信息。
在应用方面，知识图谱加工厂有通用的图谱构建引擎，知识抽取、知识关联与质量核查过程不依赖特定业务知识，结合用户知识图谱构建的需求，可以快速构建领域知识图谱。