在人工智能的时代，传统的数据处理方法已不能满足人类对于信息整合和知识获取的要求。而人工智能的重要基础之一——知识图谱技术，因具有强大的语义信息处理能力以及支持知识推理和分析的能力，近年来获得了广泛关注。保险行业一向重视在传统商业模式之中融入创新思维，因此知识图谱这项极具潜力的技术已成为保险业的热门话题。
知识图谱的构建是一个浩大的工程，在通用领域，构建知识图谱一般分为六个步骤：知识建模、知识抽取、知识融合、知识储存、知识推理和知识更新，保险行业同样可参考这一流程。设计者首先要基于保险行业自身的特征进行的知识图谱顶层设计，构建适用于特定领域的知识体系。此后通过多种途径、运用各种技术提取到能够纳入到知识图谱中的结构化的数据，并对数据进行整合。在此基础上，进一步探讨储存和检索知识图谱数据的有效方法，通过各种方法获取新的知识或者结论。
知识图谱具有种种优异的性质，在保险行业的应用前景十分广阔。合理的利用知识图谱技术，能在一定程度上能够缓解保险公司在风险管控中的诸多压力，避免投机者利用公司经营过程中漏洞损害公司利益，同时知识图谱技术也能优化保险行业监管，让监管层能比较准确地把握保险公司的整体经营状况，实现监管上的未雨绸缪。此外，知识图谱技术还可解决交易行为中消费者的信息不对称，获取产品信息的成本高等问题，为优化消费者服务体验提供了新的思路。
目前，知识图谱的相关研究和应用才刚刚开始，保险行业也应该对知识图谱技术进行深入的了解，不应该仅仅停留在理解概念层次，要更多地结合自身的需要把知识图谱技术融合进自身的运作模式之中，从而助力实现整个行业的良性发展。