知识图谱通常应用于自然语言处理和人工智能领域，常用于提高机器学习模型的准确性和效率。它还可以用于数据挖掘、信息检索、问答系统和语义搜索等领域。近年来知识图谱在电子商务、金融、公安、医疗等行业逐步开始落地，在这些行业的渗透、深入中，知识图谱愈来显现其基础性作用。
知识图谱广泛应用于金融行业，在于其基础设施好、信息化较早且成熟，数据标准化程度高；业务由数据驱动，应用范围较广；市场规模大，金融机构在数据业务的付费意愿高，付费能力强。
基于知识图谱深度感知、广泛互联孤立数据、高度智能共享分析等优势，客户可扩展现有数字资源的广度和深度，支撑智能应用，建立知识图谱、补全因果链条，解决和打破信息茧房，为智慧金融建设提供了一种可行的方案。
以银行为例，我们可以看到知识图谱在金融全场景中的重要应用价值。
基于强大的语义处理与开放互联能力，知识图谱对医学领域而言，能够建立较系统完善的知识库并提供高效检索；面对知识管理、语义检索、商业分析、决策支持等方面需求，医学知识图谱能推进海量数据的智能处理，催生上层智能医学的应用。
知识图谱在医疗领域中的应用优势
当前医疗保健费用、需求的增长与优质医疗资源不足间的问题在不断突出，随着近几年来人工智能的飞速发展，以及精准医疗、智慧医疗的提出，医学知识图谱应用关注度在日益上升，辅助诊疗大有可为。
知识图谱在公共安全及政务领域应用在于处理源源不断的海量数据。引入知识图谱技术将很好的打破了行业的数据孤岛难题，同时在将数据进行连接之后，挖掘出数据背后更多有价值的信息，科技挖掘数据背后的故事。
以公安知识图谱为例，公安知识图谱通过数据采集、处理、数据库重构、知识转化和实战应用，运用分布式存储、关联算法、语义推理等技术，再基于实体的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等建立相互的关系，即可构建一张具有公安特性的多维多层的实体与实体、实体与事件的关系网络，实现公安技术与业务的深度融合。
工业知识图谱是基于工业产品研发、生产、运行、保障、营销和企业管理等运行规律建立的关系网络，用于更好地组织、管理和理解工业体系的内部联系，是知识图谱的重点发展方向之一。
就工业领域中构建的知识图谱来看，可以分为两类，一类是已有设备信息、生产信息的数字化知识图谱，诸如将设备维护手册、故障应用案例、一线专家经验数字化，并构建相应的知识图谱；另一类则是将设备信息、设备及数字化系统工作过程信息，甚至整个生产流程部分或全部数字化，并将其中不同垂直领域的数据关联起来，构建相应的知识图谱。
随着消费升级，人们对产品的需求消费愈来个性化，服务商需要精准满足用户的个性化消费体验。在电商行业，知识图谱广泛地应用于搜索、前端导购、平台治理、智能问答、品牌商运营等核心、创新业务。知识图谱通过建立联系赋能搜索推荐实现个性化推荐满足用户需求。
帮助电商透视全局数据，协助平台治理运营发现问题商品，帮助行业基于确定的信息选品，做人货场匹配提高消费者购物体验等等，电商搭建知识图谱可为新零售、国际化提供可靠的智能引擎。
第一、在画像、推荐、搜索中通过长期的前期数据和技术的积累，知识图谱逐步完成了业务落地，未来会逐渐传播扩散到传统企业以精准搜索为例的场景。
第二、在智慧金融领域，知识图谱对于风控有天然优势，能快速吸引资本与企业踏入，积累行业垂直的数据与技术应用能力。
第三、在智慧医疗、智慧政务、智慧能源等新兴爆发领域，知识图谱通过知识关联、视觉化展示，能够帮助客户梳理整理业务知识以及提供辅助预判等服务。
