知识图谱在行业应用方面实现的突破具体表现在知识表示、知识获取和知识应用三个层面。在知识表示层面，行业应用领域知识图谱的广度、深度和粒度都和传统知识图谱有差别。知识图谱在下面一些典型的企业服务场景可以产生超出预期的效果：
供应链优化：企业生产商品的过程中通常要采购各种不同的原材料、辅料和半成品等，如何集中采购，如何找到物美价廉的供应商，如何及时了解供应商的情况，都依赖于以知识图谱技术为基础的非标准和非结构化数据分析技术。例如，自动的搜集和比对每一种原料辅料在各个电商和渠道中的价格和销量，自动的搜集和比对招投标文档找到行业中某款产品服务中标Z多或价格Z优的供应商，甚至于将不同工厂不同ERP中的原料辅料类别体系合并以进行集中采购。
财务法务：在企业的财务、税务和法务等相关环节,由于涉及到大量专业文档的处理,并对处理精度有着极高的要求,知识图谱和认知计算能发挥重要的作用。例如,快速的比对客户返回的合同与己方合同模版的差异,并强调重要的改动之处;对销售数据快速统计,并与进销存系统数字核对,计算给渠道代理商的返点,以做到及时返点;根据业务合同的内容,快速在财务系统中创建一条相应的财务记录,自动填写相关的名目并附上证据;自动搜集**政策文件查找符合企业的税收和扶持政策。
KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱引擎是自主研发的知识图谱构建与推理引擎，基于汉语词法分析的基础上，采用KGB语法实现了实时高效的知识生成，可以从非结构化文本中抽取各类知识，并实现了从表格中抽取指定的内容等。KGB同时可以定义不同的动作，如抽取动作，并能自定义各类后处理程序。利用KGB知识图谱引擎可以抽取到产品的详细报价信息，方便进行下一步的数据挖掘与图谱构建。
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。
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。
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。
KGB知识图谱现在已经在保险文本知识抽取，专业合同知识、安评报告、招投标文件的知识抽取与核查，以及上市公司的上市数据分析等行业开展了应用。
