從中國標(biāo)準(zhǔn)化研究院、清華大學(xué)技術(shù)創(chuàng)新研究中心、香港理工大學(xué)知識管理和創(chuàng)新研究中心、浙江大學(xué)、北京大學(xué)、中國銀聯(lián)數(shù)字化學(xué)習(xí)中心等10余家機(jī)構(gòu)在2022年2月發(fā)布的《2021 中國知識管理調(diào)查報告》針對調(diào)查者在知識管理專業(yè)方面希望獲得的支持情況中得知（圖1）：知識管理未來的發(fā)展，主要面向3個方面：人工智能的技術(shù)應(yīng)用、知識管理從業(yè)者能力提升、業(yè)務(wù)知識場景化應(yīng)用。

圖1 知識管理從業(yè)者希望在知識管理專業(yè)方面中獲得的支持情況

知識管理的構(gòu)建流程

構(gòu)建知識管理有著五個必不可少的手段（圖2）；第一要有不同來源數(shù)據(jù)采集的手段；第二要有知識生產(chǎn)和知識挖掘的手段；第三要有組織知識的能力；第四要有大規(guī)模知識場景應(yīng)用、知識盤活的方法；第五要有知識運營方法論支撐，形成一個良性的知識創(chuàng)新、運營環(huán)境。

圖2 達(dá)觀知識管理業(yè)務(wù)處理流程

達(dá)觀知識管理產(chǎn)品介紹

達(dá)觀數(shù)據(jù)知識管理基于公司成熟的人工智能全棧技術(shù)，提供面向企業(yè)知識應(yīng)用全生命周期管理的一站式解決方案，實現(xiàn)企業(yè)知識生產(chǎn)、組織、利用和運營的全生命周期管理，打造“企業(yè)知識大腦”，助力企業(yè)全面提升運營效率和決策智能化水平，提高企業(yè)整體創(chuàng)新能力（圖3）。

圖3 達(dá)觀知識管理平臺架構(gòu)圖

01數(shù)據(jù)對接

達(dá)觀知識管理不僅支持界面化對接企業(yè)內(nèi)部不同類的數(shù)據(jù)源，保障數(shù)據(jù)快速對接（圖4），也支持采集外部數(shù)據(jù)豐富企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。平臺持續(xù)收集監(jiān)管、銀行、金融、證券等行業(yè)數(shù)據(jù)，并采用自然語言處理、知識圖譜和ETL（圖5）等技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、關(guān)聯(lián)，致力于構(gòu)建全面完整的外部數(shù)據(jù)庫，讓用戶開箱即用。同時支持億級容量及彈性擴(kuò)展，橫向擴(kuò)容一鍵式部署，混合存儲架構(gòu)可按需組合，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲，有序管理。

圖4 企業(yè)數(shù)據(jù)源快速對接

圖5 簡單配置ETL任務(wù)，開箱即用

02知識生產(chǎn)

達(dá)觀提供數(shù)據(jù)從加工、校驗、入庫的完整工具（圖6）?；谕耆灾餮邪l(fā)的 OCR 和富文檔處理技術(shù)，對企業(yè)數(shù)據(jù)中無法解析的圖片、證照、PPT、PDF、表格進(jìn)行識別和知識提?。换谥R圖譜的知識挖掘、關(guān)聯(lián)、標(biāo)注、推理等技術(shù)對知識進(jìn)一步提煉，分析出數(shù)據(jù)中的對象、屬性、問答對、段落語義，持續(xù)豐富企業(yè)知識資產(chǎn)。

圖6 知識智能重組、提煉過程

基于達(dá)觀自然語言處理技術(shù)，在發(fā)布知識之前對知識進(jìn)行錯別字、敏感詞、語法和庫內(nèi)知識查重檢測并提醒（圖7）；通過對知識內(nèi)容完整性、涉政、無實意、知識前后一致性檢測等對知識進(jìn)行智能輔助審批，提高知識管理員審核效率；避免低級錯誤發(fā)生和降低知識庫內(nèi)知識重復(fù)率。通過對企業(yè)內(nèi)部文件進(jìn)行深度挖掘、分析和提煉，幫助員工自動識別出信息內(nèi)的主要類別，形成高價值的數(shù)據(jù)底座，持續(xù)豐富知識資產(chǎn)。

圖7 知識庫發(fā)布知識智能校驗過程

03知識組織

如果知識處于無序狀態(tài)的話，那么使用知識將是一件吃力的工作，通過業(yè)務(wù)驅(qū)動、易用性和MECE法則方法論，構(gòu)建企業(yè)知識目錄、標(biāo)簽體系。當(dāng)知識數(shù)量非常大時，手工維護(hù)難以應(yīng)對，基于達(dá)觀知識管理自動分類技術(shù)精確地根據(jù)非結(jié)構(gòu)化文本中的概念進(jìn)行分類，賦予標(biāo)簽（圖8），從而有效控制成倍增長的信息，使其能夠持續(xù)一致，并且按照業(yè)務(wù)邏輯對分類、標(biāo)簽體系進(jìn)行結(jié)構(gòu)化重組，改善知識的利用。平臺可對算法效果進(jìn)行調(diào)優(yōu)，持續(xù)的對知識組織效果進(jìn)行運營，可以使知識使用者不至于淹沒在浩瀚的知識汪洋里。

圖8 知識智能組織過程

04知識利用

很多不考慮企業(yè)實際情況和員工對知識的實際需求，費了很大精力將知識進(jìn)行梳理、歸納形成了知識倉庫，最后知識庫淪落為知識墓地，核心是沒有做到“有用”。達(dá)觀遵循了“知識從業(yè)務(wù)中來，知識到業(yè)務(wù)中去”的產(chǎn)品理念，將正確的知識，在正確的時間，以正確的形式，推送給正確的人（圖9）并構(gòu)建場景化知識應(yīng)用。

圖9 達(dá)觀智能推薦平臺支撐知識場景化應(yīng)用

例如“合同簽訂流程”（圖10），圍繞這個場景去總結(jié)和提煉對應(yīng)的知識，形成模板、規(guī)范、案例等，使用達(dá)觀智能推薦技術(shù)將知識推送到合同簽訂場景中，將業(yè)務(wù)場景標(biāo)準(zhǔn)化、制度化。

圖10 合同簽訂場景知識應(yīng)用

著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家卡爾·夏皮羅曾經(jīng)定義了網(wǎng)絡(luò)價值等于(N平方-N)， 當(dāng)一個人加入網(wǎng)絡(luò)時，由于無法和他人溝通，該網(wǎng)絡(luò)價值為 0，當(dāng)?shù)诙€人加入網(wǎng)絡(luò)時，兩個人可以互相溝通，該網(wǎng)絡(luò)價值變?yōu)?，當(dāng)?shù)谌齻€人加入網(wǎng)絡(luò)時，網(wǎng)絡(luò)價值為6，當(dāng)越多人加入網(wǎng)絡(luò)時， 其網(wǎng)絡(luò)價值越高。達(dá)觀知識管理通過構(gòu)建知識社區(qū)（圖11）、知識百科等模塊更好地將個人隱性知識顯性化，以便為更多的人分享，極大的提高知識觸達(dá)效率。

圖11 知識社區(qū)促進(jìn)隱性知識顯性化

05知識創(chuàng)新

達(dá)觀知識管理提供基于本地office插件智能創(chuàng)作工具（圖12），可對知識庫中的知識進(jìn)行智能搜索并快速引用，也可將本地文件一鍵發(fā)布至知識庫，旁征博引令知識可復(fù)用，顛覆傳統(tǒng)office創(chuàng)作模式，邊寫邊搜，一鍵引用，快速行文，輔助用戶創(chuàng)作，提高用戶效率。

圖12 智能創(chuàng)作工具

06知識運營

企業(yè)知識如果沒有運營支撐不能流動起來，就像一潭死水變腐。通過專家問答（圖13）等模塊協(xié)助員工解決具體問題，并將業(yè)務(wù)流程知識沉淀至知識庫實現(xiàn)知識共享和利用。知識運營的目標(biāo)是提高知識分享的積極性，營造良好的分享和貢獻(xiàn)高質(zhì)量知識的氛圍。達(dá)觀知識管理圍繞：“人”、“財”、“料”三要素建立運營體系：“人”即需要企業(yè)相應(yīng)的組織和決策人員支持并形成文化或制度以保證運營工作順利進(jìn)行；“財”即采用了積分激勵、勛章、年度獎、證書等激勵機(jī)制，促進(jìn)員工分享知識；“料”即保證知識庫含有精華、高質(zhì)量、熱門的知識提高員工對系統(tǒng)的粘性。

圖13 專家問答

達(dá)觀知識管理產(chǎn)品是基于人工智能技術(shù)創(chuàng)新的知識智能化解決方案，可為企業(yè)提供高效便捷的知識生產(chǎn)、組織和應(yīng)用能力，解決企業(yè)缺乏構(gòu)建和運用知識能力的痛點。在未來，達(dá)觀數(shù)據(jù)還將繼續(xù)拓展和深化知識領(lǐng)域的應(yīng)用，助力企業(yè)實現(xiàn)智能化升級。