今天的时代是人工智能的时代，随着人们对信息集成和知识获取的需求不断增加，传统的数据处理方法已经被拉伸。为了满足人们快速、准确、高效地获取知识和信息的需要，众多专家学者对此进行了研究，建立了一套系统的知识表示理论。知识图谱技术作为人工智能的重要基础，由于其强大的语义信息处理能力和知识推理和分析能力，近年来引起了人们的广泛关注。
那么知识图谱指的是什么呢?我们首先来看看它的本质。据小编了解到知识图谱本质上是一种大规模语义网络，整个网络由无数个节点和节点之间的连线组成，每个节点代表现实世界中的一个实体，而节点之间的连线则代表不同实体之间的关系，一般采用SPO的表示形式。
保险行业一直以来都注重将创新思维融入到传统商业模式之中，所以知识图谱这项极具潜力的技术早已在保险业内成为炙手可热的话题。但是由于目前相关技术尚不成熟、相关领域的复合型人才的匮乏以及技术与业务的契合点尚不明晰等原因，使得目前大多数保险公司或者保险科技初创公司在知识图谱技术上的实践仅仅停留在十分初级的阶段，打出知识图谱的口号也只是出于营销的目的。
长期以来，保险行业与其他行业都存在着千丝万缕的联系，这种联系大大加强了保险行业自身的复杂性。正因如此，保险公司在经营业务时，不可避免地会产生一些漏洞，而这些漏洞常常被一些投机者利用，从而严重损害了保险公司的利益。合理的利用知识图谱技术在一定程度上能够缓解这个问题。保险公司在建立知识图谱时，如果加入自身消费者维度的数据，就能够很容易地对消费者的不良行为进行跟踪，及时对异常节点予以关注。例如，原本在图谱中毫无关系的消费者节点，在很短的时间内，建立起了相对复杂的联系，从而导致其在图谱中的结构发生了显著变化，那么这可能意味着潜在风险的提高，值得保险公司提高警惕并采取必要的措施，从而将风险扼杀在摇篮之中。
到目前为止，知识图谱的相关研究和应用才刚刚开始，现有的知识图谱远远不能满足实际应用的需要。同时，保险业也要对知识图谱技术有深入的了解，不仅要停留在对概念的理解层面，还要根据自身的需要，将知识图谱技术融入自身的运营模式中，从而实现整个行业的健康发展。