在证券领域，我们经常会关心比如“一个事件发生了，对哪些公司产生什么样的影响？” 比如有一个负面消息是关于公司 1 的高管，而且我们知道公司 1 和公司 2 有种很密切的合作关系，公司 2 有个主营产品是由公司 3 提供的原料基础上做出来的。
其实有了这样的一个知识图谱，我们很容易回答哪些公司有可能会被这次的负面事件所影响。当然，仅仅是“有可能”，具体会不会有强相关性必须由数据来验证。所以在这里，知识图谱的好处就是把我们所需要关注的范围很快给我们圈定。接下来的问题会更复杂一些，比如既然我们知道公司 3 有可能被这次事件所影响，那具体影响程度有多大？ 对于这个问题，光靠知识图谱是很难回答的，必须要有一个影响模型、以及需要一些历史数据才能在知识图谱中做进一步推理以及计算。
八、实践上的几点建议
首先，知识图谱是一个比较新的工具，它的主要作用还是在于分析关系，尤其是深度的关系。所以在业务上，首先要确保它的必要性，其实很多问题可以用非知识图谱的方式来解决。
知识图谱领域一个最重要的话题是知识的推理。 而且知识的推理是走向强人工智能的必经之路。但很遗憾的，目前很多语义网络的角度讨论的推理技术（比如基于深度学习，概率统计）很难在实际的垂直应用中落地。其实目前最有效的方式还是基于一些规则的方法论，除非我们有非常庞大的数据集。
最后，还是要强调一点，知识图谱工程本身还是业务为重心，以数据为中心。不要低估业务和数据的重要性。
九、结语
知识图谱是一个既充满挑战而且非常有趣的领域。只要有正确的应用场景，对于知识图谱所能发挥的价值还是可以期待的。我相信在未来不到 2-3 年时间里，知识图谱技术会普及到各个领域当中。