竹间智能助力企业自动构建知识图谱，实现业务新增长

竹间智能通过其Gemini知识工程平台，助力企业自动构建知识图谱，将多源异构数据转化为结构化知识，融入业务场景，实现销量和价值的显著提升。

• 竹间智能的核心定位与能力竹间智能自成立起便聚焦AI技术的规模化、商业化与创新化落地，以认知智能和情感智能为两大核心驱动力，将人工智能解决方案深度整合至企业业务中。其核心优势在于自动构建企业级知识图谱，突破了传统手动录入数据效率低、部门数据割裂的局限，成为少数具备这一能力的AI厂商之一。

• Gemini知识工程平台的核心功能

  全流程自动化：从原始文档到知识图谱生成，再到对话机器人自动回答，仅需1小时，显著缩短传统构建周期。

  数据整合与治理：解决企业多源异构数据难题，将分散、重复的数据“编织”为有序知识图谱，打破部门间数据孤岛。

  无缝生态连接：与竹间其他平台（如对话机器人、数据分析工具）无缝对接，形成“数据-知识-应用”闭环。

  业务价值倍增：通过知识融入业务场景，帮助企业实现销量和价值十倍级增长。

• 企业数据痛点与Gemini平台的解决方案

  痛点1：数据重复存储与孤立传统手动录入导致数据冗余，部门间数据存储割裂，难以形成统一知识体系。

  Gemini方案：通过自动化数据处理流，消除重复数据；利用知识建模本体（Ontology）画布定义业务模型，实现跨部门数据互联。例如，将销售、客服、研发部门的数据统一映射至业务模型，形成全局知识网络。

  痛点2：数据利用效率低下海量数据因缺乏结构化处理，难以支撑决策或驱动业务创新。

  Gemini方案：通过NER（命名实体识别）技术结合业务模型，将非结构化数据（如文本、邮件）转化为结构化实体；再通过关系抽取技术连接实体，形成知识图谱。例如，将客户反馈中的产品问题、解决方案、责任部门自动关联，生成可追溯的知识链条。

• 知识图谱构建的四步流程

  定义数据处理流由专业人员配置数据清洗、转换规则，确保原始数据质量。例如，提取合同中的关键条款、日期、金额等字段。

  业务模型设计业务专家在Ontology画布中定义实体（如客户、产品、订单）及其属性、关系，形成可扩展的业务框架。

  数据映射与整合将数据处理流的输出结果导入业务模型，通过NER技术匹配实体，将分散数据聚合为完整知识单元。

  关系抽取与图谱生成利用关系抽取算法识别实体间逻辑（如“客户A购买产品B”），构建知识网络，支持复杂查询与推理。

• 知识图谱的衍生应用场景

  智能客服：对话机器人基于知识图谱快速定位问题答案，提升响应速度与准确性。

  精准营销：分析客户画像与购买行为关联，推荐个性化产品组合。

  风险管控：实时监测合同条款、供应链数据，预警潜在风险。

  决策支持：通过图谱可视化展示业务关键指标（如销量、成本）的关联关系，辅助管理层决策。

• 实际案例与效果某金融企业通过Gemini平台构建知识图谱后，实现以下突破：

  效率提升：客户问题解决时间从平均10分钟缩短至2分钟。

  成本降低：减少30%的数据重复录入工作量，年节约人力成本超百万元。

  业务增长：基于知识图谱的推荐系统使交叉销售成功率提升25%，带动季度营收增长15%。

竹间智能的Gemini知识工程平台通过自动化、结构化的知识构建能力，帮助企业将数据转化为可驱动业务增长的核心资产，在提升运营效率的同时，为创新应用提供坚实基础，成为企业数字化转型的关键工具。

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