以技术方面为例，知识图谱是从数据、情报到知识，最后再到智慧的过程。首先是分布式数据采集，这里面既会涉及到外部海量在线数据（像新闻，公司披露等信 息），也会有内部业务数据。并且需要把采集来的数据像刚从果园采回的鲜果一样做彻底的清洗，然后输出干净的基础数据。下一步需要对其做语义处理，因为新闻 本身可能也含有广告，所以需要通过自然语言处理识别新闻中到底谈到哪个公司，或者哪位高管，又或者提到公司的什么大事，比如中了什么标，可能会对业绩有较 大的影响。做完语义处理之后，atv直播，输出结构化标准数据，然后将行业专家的知识融合进来去建模，从而构建出各个行业的知识库。

在这个基础上，就可以做上层决策支 持系统，通过更加简易的人机交互来访问这些底层的知识图谱。比如你向同花顺i问财 提问“同花顺可以买吗？”，它首先需要理解你要问的是什么：意图是同花顺这个公司，实体是怎么样，要不要买；然后把它转化到庞大的底层知识图谱中去做搜 索，最后返回给你想要的结果，比如同类型的事件当时同花顺股票涨跌的概率等。

四、人工智能的“神奇魔杖”

你现在对知识图谱有了大致了解，那我们再以通联数据萝卜投研揭秘猪肉价格上涨背后的产业链投资机会，来看看这个类似哈利波特手中的“神奇魔杖”到底已经如何 运用到金融科技的前沿领域中了。 在2015年7月，萝卜投研的数据监控系统对猪肉价格发出异动提醒，这时我们注意到猪肉价格自4月以来，已连续上涨超过 20% 。

进一步结合供需关系来分析猪肉价格上涨的原因，可以发现相比猪肉价格不断上涨的同时，而生猪存栏量却在持续走低，养殖行业并未进行补栏。

在系统推荐的关联数据中， 仔猪价格仍旧表现平稳，因此可以预测，如果猪肉价格继续上涨，养殖者一定会跟风养猪，仔猪需求量就会上升，随之而来的就是仔猪价格的上涨。

如预测的那样，随后仔猪价格大幅飙升。

此时是投资生猪繁育行业的大好机会，那么仔猪价格的上涨是否也影响到了其上下游产业？更多潜在的投资机会也许就埋在这些关系链中。

于是利用萝卜投研的知识图谱，首先挖掘出了仔猪的上游产业——从饲料、疫苗再到维生素，这些都存在着不错的投资价值。

以维生素为例，在包括仔猪养殖量上涨等多种因素的叠加下，各类维生素价格出现了大幅度的飙升；这为主营维生素的企业提供了有力的业绩支撑。

回到知识图谱对产业下游进行观察，可以预估，到了2016年底，当这批生猪出栏之后，猪肉的屠宰业将引来业绩大爆发，这又利好相关上市公司。

可见，如果能拥借助知识图谱这个“神奇魔杖”，即使不是专业的农业分析师，也能试着从猪肉价格变化挖掘出整个生猪产业链里的投资机会。

不 过，就算让华尔街人人自危的智能投研Kensho也达不到其宣称的那样：你问的问题它都懂。但是，这也正是AI产品经理与信息类产品经理思路不同之处：比 如智能问答，没有太多UI界面设计，而是需要知道底层技术边界是什么，现在能做什么，以后能做什么，理解这套逻辑之后设计出来的产品才能不断去自我演化。 像kensho不能回答的问题，就会搜集起来，自己去演化，通过和人的交互逐步把人想了解的知识、问的问题，集成到系统里面，让底层的知识图谱逐渐去匹配 完善。这也就是为什么AI系统与传统信息系统不一样，它可能更多是搜集人机交互、外部信息，形成闭环，从而使自己像奋进不停的学习者一样不断成长演化。

五、机会之门正为你打开