2024年爱数智能知识管理解决方案
爱数智能知识管理解决方案 版本：V3.02024年07月 CONTENTS PART1 PART2 PART3 PART4 PART5 企业知识管理建设必要性及痛点 爱数智能知识管理方法论AnyShare助力知识管理智能化典型应用场景 典型案例分享 PART01 企业知识管理建设的必要性及痛点 企业知识管理建设的必要性 提高工作效率 促进创新和解决问题 01 04 减少错误和重复工作 提高客户满意度 02 05 促进员工学习和发展 03 保护企业知识资产 06 企业传统知识管理建设的现状 知识整理难 •知识碎片化：知识不系统地碎片式分散在企业的各个角落，缺乏统一的整合 •知识洞察难：面对海量文档，依靠人工从中筛选和梳理知识体系几乎不可能 •文档标签和分类难：传统知识管理需要人工构建知识分类体系，手动进行知识的加工、打标、入库，投入大量人力成本 使用体验差 •知识找不准：知识密集型企业通常拥有10+个应用/系统，知识分散，无法实现真正的个性化知识推荐 •知识搜不到：传统NLP技术瓶颈，导致标签难打、关系难寻、查找困难 •知识用不好：需要花费大量时间进行知识学习和理解，才能将知识转化为技能 知识运营难 •知识运营成本高：依靠领域专家做知识编目、标签标签，识别、评审高价值知识，造成知识挖掘效率低，运营成本太高，难以持续； •知识与业务脱节：知识是在业务场景中发挥作用的，缺少结合业务场景的融合与运营，知识管理终将变为一潭死水。 PART02 爱数智能知识管理建设方法论 爱数智能知识管理建设蓝图 AGI时代知识管理三步走策略 系统性建设基础文档管理与知识库体系 有序构建组织的各业务领域知识网络 融合大模型实现智能化搜索、个性化推荐、生成式问答及知识创作等应用 以业务场景为核心 爱数智能知识管理建设方法论 核心能力： •知识发布工作流 核心思想：业务与知识运营融合 核心能力： •文档协作+生成式 •WikiDoc协作+生成式 •在线表格协作 对话的场 实践创造知识知识发布 市场及需求管理行业及产品知识 •自动化分类与标签 知识运营不是一个独立的体系，而是与业务运营流程融合，知识从业务中来到业务中去，真正实现知识赋能业务与人。 核心能力： •专家画像 •问答与专家协同 创造性的场 知识交流 练习的场 核心能力： 品牌及营销运营 业务运营 研发及测试管理 客户服务管理 SECI 知识运营 项目及案例知识 品牌及营销知识 研发及技术知识 系统的场 核心能力： 理论支撑：基于SECI知识管理模型 促进显性知识、隐性知识的持续转化和积累。 技术创新：全环节AI加持 在知识管理各环节中，充分利用先进的自然语言处理技术、大模型能力加持、 自动化内容处理能力，AI驱动知识管理 •场景化AIBOT •智能搜索与问答 •知识/学习地图 •个性化推荐 知识应用 知识组织 •知识仓库 •知识集合 •领域知识网络 •自动化知识主题 自动化。 爱数智能知识管理解决之道 简化知识整理 •知识库：系统化管理企业官方知识，确保知识资产井然有序、易于访问。 •知识主题：基于特定领域、主题或业务需求而创建的内容集合，基于知识图谱关联和大模型能力加持，帮助用户快速定位和获取特定主题下的相关知识。 •知识集合：支持内部灵活定义知识组织方式（如知识地图），让知识更好的被组织、串联和应用。 提升使用体验 •更多知识入口：WikiDoc、问答、内容工作流紧密结合，让知识在知识应用价值链中流动，人人可以贡献知识。 •智能搜索：支持以文搜图、以图搜图、元数据搜索等多种形式，并能通过语义理解技术，识别用户搜索意图，智能推荐相关文档，相似结果折叠等，为用户提供更准确的搜索结果。 •知识总结：基于AnyShare认知助手对知识进行总结摘要，辅助理解。 •知识问答：基于AnyShare认知助手进行生成式搜索，懂你所问，快速找到所需答案，精准溯源。 •智能知识创作：一键引用AnyShare认知助手回答及续写扩写内容至文档中；基于选中的内容进行续写和扩写，丰富撰写内容，让知识创作更简便。 可持续运营 •自动标签/编目：利用大模型，准确识别文本内容语义，自动为内容打标签或提取编目属性，提升知识组织和检索的效率， •更直观的运营：通过可观测性，了解平台使用情况，即时进行使用效果评估。 •更有效的知识沉淀：通过认知助手进行生成式问答或向组织内专家提问，可将问答一键发布为精彩回答，围绕问题沉淀和丰富企业的知识内容 PART03 AnyShare助力知识管理智能化 AnyShare智能知识管理系统建设的四大主要阶段 五层数据资产架构 L1-业务域 L2-主题域 L3-业务对象编目 L4-标签维度 【文档和知识资产运营全景（报告）】 【文档和知识库、知识中心、AnyShare认知助手】 阶段3 3.知识应用阶段 首页、搜索、地图、主题、专家库 多人协作、表单收集、共享、消息通知、订阅与推送 共享和交流应用与创新 消息通知 阶段4 2.知识组织和发布阶段 1.知识梳理和规划阶段 L5-数据属性 阶段1阶段2 知识推荐 知识订阅 4.业务场景智能化扩展 成熟度评估 审核及标签化（编目化） 部门及部门文档库业务知识库定义 文档审核流程 场景设计 主动/事件触发 权限矩阵上线 核心业务对象编目定义标签体系预定义 用户画像模型优化 发布及知识主题关联更新 推荐算法优化 企业业务对象360°图谱 外部产业/行业认知应用 知识抽取Prompt 搜索问答Prompt和认知应用 发布、上线 方案优势1：AnyShare统一非结构化数据底座 内容内容 创建协作 内容内容 捕获处理 合规内容 留存发布 文档与知识库分类组织体系服务于数据资产管理，满足文档全生命周期管理及业务合规要求。 文档知识共享协作 服务于团队共享协作场景，提升办公效率和用户体验： 汇聚业务成果/经验知识将内容服务平台与业务系统集成，在业务流程中实现经验知识的互通和使用。 内容内容 流转获取 方案优势2：智能化处理能力，全方位提升知识利用效率 安全与风险 keyword 12 3 4 管理：文档和知识管理的智能化 价值：标签/编目工作量下降100倍 查找：搜索、问答、生成的智能化 价值：内部文档工作效率提升10倍以上 审查：内容审阅的智能化 价值：实质审核控风险+效率提升10倍 AnyShare认知助手 智能搜索问答收藏 智能问答知识推荐 搜专家 智能知识运营 辅助阅读任务规划 辅助创作内容自动化 方案优势3：以业务场景为核心，DATA+AI助力知识管理智能化 统一数据整合与归集： 1.内部数据：有效整合内部沉淀海量数据； 2.外部数据：多种方式整合外部高价值数据； 与工作流结合实时治理与处理： 1.内容分析：数据上传自动打标签与摘要； 2.工作流：与工作流结合自动化治理与编目； 3.AI赋能：AI与工作流融合处理投研复杂工作场景； 面向业务场景的智能化应用： 1.赋能大模型：充分利用现有大模型能力+知识召回； 2.认知助手：赋能具体业务场景的智能化应用； 外部数据资源 热点内容爬虫 业务市场洞察市场营销售后管理知识库应用 AnyShare认知助手 智能办公 数据管理保障体系数据治理规范 公共数据咨询公司报告 服务生成式搜索 智能问答 搜专家 内容摘要辅助撰写 Office插件 数据治理及规范 数据资产编目数据分类分级 内部业务数据 自定义工作流工作流执行管理标签/编目/摘要审核流程监控自定义代码 大模型伦理安全 OAXX系统治理 图片处理视频转换OCR 图谱关联标签编目 文档管理和规范 行业研究报告 项目报告 API 领域大模型 增强 生成知识 领域知识网络 文档管理规范 知识管理规范 企业项目材料包汇集 异构 混合数据湖GPU算力集群 内容生命周期 文档/知识地图 PART04 典型应用场景 知识赋能业务—让成功案例可以复制 Now 打通知识与知识之间、知识与人之间的链接 Before 智能问答：AnyShare认知助手可以进行问答式的搜索，基于用户提出的问题，从该用户拥有权限的文档中提取答案，并且推荐与该问题有关联的专家和相关文档。 知识卡片：AnyShare认知助手会提取文档中出现过的知识点，点击知识点会出现知识卡片，这个客户的基本信息、客户的行业属性、主营产品以及相关文档等信息可以清晰的展示出来，帮助用户扩展知识信息。 传统平台没有打通知识之间的关联，若想获得某个项目经验，基于关键字搜索只能获得有限信息，无法打通人与知识、知识与知识之间的关联。 知识赋能人—让每个新员工都有自己的AI助手 AnyShare认知助手：辅助阅读&生成式问答帮你快速获得知识要点 知识地图：清晰指引知识路径 Before 培训工作花费时间、人力成本高； 课程内容多，填鸭式学习无法达到理想效果。课程学习中遇到问题，难以第一时间获得解答。 Now 让知识结构更清晰，随时随地解答疑问 PART05 典型案例 建设背景 客户案例：AnyShare为技术团队提质增效 团队协作空间，促进知识沉淀 作为新质生产力的企业代表，该客户技术团队面临信息分散、知识孤岛以及解决问题效率低等挑战。现有的知识库分布在不同平台，导致团队成员需要在多个渠道中查找信息，效率低下且容易遗漏重要信息，进而影响了工作效率和客户服务质量。 赋能场景，知识管理建设核心应用 •统一知识门户：将组织内关键知识统一在AnyShare中进行知识管理 •团队协作空间：技术团队通过WikiDoc创建协作空间，进行知识共创和经验 沉淀；目录树形式更好的进行知识查询。 •改善知识利用率：提升服务工单自主问题解决率至60%。 智能化能力，为技术团队提质增效 智能机器人，快速获取更精准回答 基于已有知识沉淀，通过AnyShare认知助手，帮助员工更高效、更精准地使用知识，进而提质增效。 •智能问答：提供生成式问答，快速找到所需答案，精准溯源。 •智能机器人：基于技术服务知识库开展特定业务领域的精准问答。提升服务工单自主问题解决率至80%，并降低30%服务成本。 客户案例：AnyShare为律所实现业务嫁接 知识主题，连接知识与人 建设背景 赋能场景，知识管理建设核心应用 该律所在全球共有17个分支，超过2000名员工，400名合伙人。但律师在日常工作中遇到信息分散、业务不透明、历史案件归档和查询难等问题，导致合伙人之间的合作和交流受限，难以充分发挥团队协作优势。 •统一知识门户：将律所的业务新闻、专业文章、入库客户、交流活动等公开信息统一在AnyShare中进行知识管理。 •团队知识分享：通过知识主题汇聚领域专家、历史归档案件，增强团队协 作，推动业务发展。 •改善知识利用率：通过对知识内容进行标签，方便律所查询；通过问答促进团队知识分享。 智能化能力，赋能业务与人 智能化能力，为律所业务增效 基于已有知识库和专家库，基于律师画像，通过AnyShare认知助手，实现更高效的知识利用和业务合作。 •智能搜索与推荐：根据案件类型精准推荐合适律师，快速搜索同类型的其他案件。 •智能内容提取：自动总结案件关键信息。 •智能问答和辅助撰写：使用法规库做为数据源并配置法律大模型提供案件解析及法规引用问答，基于内容自动化和AI能力，实现输入案件信息并基于模版生成法律文书。律所知识获取率一年提高2600人/天。 爱数公众号 THANKS 地址：上海市联航路1188号浦江智谷8号楼2层A座 咨询热线：021-54222601服务热线：400-880-1569 客服邮箱：support@aishu.cn 爱数愿景 以数据重塑生产力，共创智能世界 Vision：Co-creatingasmarterworldwithsmarterdata
