3.5　知识体系建设与知识治理

知识图谱不仅需要建设与存储，更需要融入业务流程，持续、稳定地创造商业价值。在知识图谱学术研究领域，围绕智能搜索、智能对话应用场景，以开放域知识图谱为主的知识体系建设已有诸多方法论。然而，当面对工业、金融、医疗等企业的用户精准营销、设备预测性维护、企业金融风险管理等应用需求时，传统的知识体系建设理论会面临巨大的挑战。

企业级的知识图谱不仅需要涉及复杂的业务需求，还需要关联复杂的业务流程经验、高专业度的领域知识，更需要关联、聚合企业海量、分散的实体状态数据。在知识图谱服务业务智能应用阶段，知识图谱还需要拥有良好的数据、知识结构，以便业务应用高效、稳定、清晰地获得在知识图谱中蕴含的知识信息。在知识体系设计与应用落地的过程中，常常存在人工智能专家不懂业务而无法设计知识体系，业务专家无法深度理解知识图谱概念而无法设计知识体系的问题。即使经过多方思维碰撞，设计出来的知识体系在使用上也出现了应用数据缺失、数据指标不准、系统无法使用等问题。上述问题都导致知识图谱的落地举步维艰。

那么，能否建设知识治理体系，推动知识体系的迭代与落地呢？