在实际的企业活动中，如果想要更好地实现企业数据的价值，我们需要将这些行业知识积累赋予机器，使机器代替行业人员完成这些数据的价值挖掘，提高企业数据的利用价值。
企业数据包括：企业基础数据、投资关系、任职关系、企业专利数据、企业招投标数据、企业招聘数据、企业诉讼数据、企业失信数据、企业新闻数据等。利用知识图谱融合以上企业数据，可以构建企业知识图谱，并在企业知识图谱之上利用图谱的特性，针对企业业务场景有一系列的图谱应用，举例如下：
（1）企业风险评估
基于企业的基础信息、投资关系、诉讼、失信等多维度关联数据，利用图计算等方法构建科学、严谨的企业风险评估体系，有效规避潜在的经营风险与资金风险。
基于投资、任职、专利、招投标、涉诉关系以目标企业为核心向外层层扩散，形成一个网络关系图，直观立体展现企业关联。
（3）企业Z终控制人查询
基于股权投资关系寻找持股比例Z大的股东，Z终追溯至某自然人或国有资产管理部门。
（4）企业之间路径发现
在基于股权、任职、专利、招投标、涉诉等关系形成的网络关系中，查询企业之间的Z短关系路径，衡量企业之间的联系密切度。
（5）初创企业融资发展历程
基于企业知识图谱中的投融资事件发生的时间顺序，记录企业的融资发展历程。
KGB知识图谱功能在企业数据分析方面，能够实现以下几种功能：
1. 文档解析： KGB知识图谱引擎，可轻松解析多种格式与版本文档：TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF文件，可直接解析输出为word格式文件，保留文件中表格与文字格式等重要信息。对于图片信息，OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。
2. 知识抽取：KGB知识图谱引擎，可从结构化表格与非结构化文本中自适应识别并抽取关键知识（主体、客体、时间、地点、金额、条款等），准确率高达90%，实现知识的快速生成。
3. 知识关联：KGB知识图谱引擎深入挖掘知识关联，将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实。并具有强大的知识推理能力，推理出暗含的知识与结论，丰富知识图谱。
4. 知识较验：KGB知识图谱加工厂能够对知识质量智能校验，包括对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与修正，更有知识工程师进行知识精准校验，保证知识图谱的准确性。
1、跨领域可扩展：知识图谱加工厂具有通用的图谱构建引擎。知识抽取、知识关联与质量核查过程不依赖特定业务知识，结合用户知识图谱构建的需求，可以快速构建用户领域知识图谱。
2、知识质量智能核查：知识图谱加工厂实现对多种知识错误与冲突的智能核查与校验，并对知识库进行实时自动更新，保证知识图谱准确性。
3、人机结合的服务：知识图谱加工场人机构成：90%机器+10%的人工，只需要提供语料，就可以快速得到对应的知识图谱构建成果。
