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明略科技在知識(shí)管理相關(guān)領(lǐng)域的落地，大概可以分成三個(gè)環(huán)節(jié)：

1. 知識(shí)的自動(dòng)化收集
2. 知識(shí)的半自動(dòng)化整理
3. 知識(shí)的智能化服務(wù)

知識(shí)的自動(dòng)化收集：我們一定程度上把SECI模型里面的S和E這兩個(gè)動(dòng)作做了合并。我們的員工在工作過(guò)程中會(huì)產(chǎn)出各種各樣的培訓(xùn)資料、產(chǎn)品介紹文檔呀、外部PR鏈接等，以及優(yōu)秀的話術(shù)，我們會(huì)通過(guò)IM會(huì)話存檔的方式，直接錄入到企業(yè)知識(shí)庫(kù)當(dāng)中，從而解決了從個(gè)人設(shè)備里面收集數(shù)據(jù)困難的情況。

知識(shí)的半自動(dòng)化整理：這個(gè)動(dòng)作相當(dāng)于SECI模型里面的組合化部分，我們會(huì)和企業(yè)的知識(shí)管理員一起協(xié)作，去完成知識(shí)從治理、清洗、整合、抽取等相關(guān)全流程的動(dòng)作。我們會(huì)利用先進(jìn)的NLP、ASR等人工智能技術(shù)，去提升知識(shí)整理各個(gè)環(huán)節(jié)上的效率，最終完成整個(gè)流程。

知識(shí)管理員在里面最重要的動(dòng)作，就是和我們一起去定義這個(gè)組織內(nèi)部的知識(shí)結(jié)構(gòu)和知識(shí)Schema是什么樣子的。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，如果是美妝行業(yè)的話，知識(shí)管理員需要跟我們?nèi)ザx這個(gè)知識(shí)結(jié)構(gòu)，比如說(shuō)我們的產(chǎn)品是什么、產(chǎn)品的價(jià)格是什么、產(chǎn)品的成分功效、適合的膚質(zhì)是什么樣子、適合什么年齡段的人群使用等等。我們?cè)購(gòu)钠髽I(yè)內(nèi)部的培訓(xùn)資料、產(chǎn)品文檔、外部鏈接、輿情數(shù)據(jù)里面把這些知識(shí)點(diǎn)抽取出來(lái)，為下一步所用。

接下來(lái)就來(lái)到了終端用戶(hù)感知最為深刻的知識(shí)服務(wù)部分：在《如果我們知道我們所知道的：內(nèi)部知識(shí)和最佳實(shí)踐的轉(zhuǎn)移》這本書(shū)上有定義，知識(shí)管理是“把正確的知識(shí)在正確的時(shí)間推送給正確的人”，推送這個(gè)動(dòng)作在我們的產(chǎn)品體系里面，是通過(guò)搜索推薦以及智能問(wèn)答的形式去做交互的。

在檢索和問(wèn)答的過(guò)程中，我們認(rèn)為它其實(shí)是需求方發(fā)起的動(dòng)作。我們舉個(gè)例子，如果有一個(gè)美妝的用戶(hù)，想要去搜索適合敏感肌的國(guó)產(chǎn)的品牌有哪些，我們可以通過(guò)知識(shí)圖譜的這樣一個(gè)KBQA的方式完成知識(shí)的快準(zhǔn)狠的搜索結(jié)果推薦。

還有一種交互方式，是從供給端也就是知識(shí)庫(kù)本身去發(fā)起。我們會(huì)根據(jù)客戶(hù)員工的一些基礎(chǔ)畫(huà)像，以及歷史行為或者一些及時(shí)的動(dòng)作，去做細(xì)顆粒度的知識(shí)推薦，把相關(guān)的文檔、話術(shù)、知識(shí)點(diǎn)做及時(shí)的推薦，實(shí)現(xiàn)員工的learning by doing的一個(gè)過(guò)程，在員工日常工作過(guò)程中把他所需要的知識(shí)推薦給他，讓他以更高的效率完成基礎(chǔ)工作，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)快速?gòu)?fù)用。

為了促進(jìn)知識(shí)在組織內(nèi)部高價(jià)值流動(dòng)，我們產(chǎn)品設(shè)計(jì)的一個(gè)指導(dǎo)方針對(duì)應(yīng)喬哈里之窗的話，就是要不斷擴(kuò)大我們的開(kāi)放區(qū)，減少盲區(qū)和秘密區(qū)的所在，從而完成組織內(nèi)部的知識(shí)最大顯性化。

最后回應(yīng)一下我們的管理者視角，其實(shí)我們的產(chǎn)品目標(biāo)是及時(shí)地沉淀組織內(nèi)部的高價(jià)值知識(shí)和信息，同時(shí)提高員工在知識(shí)找人或人找知識(shí)上的效率。最終我們自己的實(shí)踐結(jié)果就是，我們已經(jīng)把在某一些工作領(lǐng)域里面，找資料的1.8個(gè)小時(shí)降到了1個(gè)小時(shí)以?xún)?nèi)。

總結(jié)起來(lái)看，明略科技在知識(shí)管理這個(gè)領(lǐng)域還是很有優(yōu)勢(shì)的。大家去想象一下知識(shí)管理的整個(gè)過(guò)程，其實(shí)跟我們大腦的組織結(jié)構(gòu)是非常接近的，也天然地適合知識(shí)圖譜這項(xiàng)技術(shù)。而我們從2015年開(kāi)始，就已經(jīng)基于知識(shí)圖譜這項(xiàng)技術(shù)去做知識(shí)構(gòu)建的實(shí)踐和落地了。

另外，得益于我們創(chuàng)建的比較早，所以已經(jīng)服務(wù)了大量跨行業(yè)的企業(yè)，包括營(yíng)銷(xiāo)、快消、金融、公安、電力等等。服務(wù)這些客戶(hù)的經(jīng)驗(yàn)，讓我們能夠積累很多的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，幫助企業(yè)在一開(kāi)始使用知識(shí)管理這個(gè)產(chǎn)品的時(shí)候，降低它的使用門(mén)檻。

最后，我們?cè)贏I領(lǐng)域的很多國(guó)際和國(guó)內(nèi)獎(jiǎng)項(xiàng)都獲得了非常優(yōu)異的成績(jī)，我們自己的AI技術(shù)在各種產(chǎn)品上的應(yīng)用落地也是非常廣泛的。雖然AI并不能解決所有的問(wèn)題，但是它在很多的生產(chǎn)環(huán)節(jié)上，都幫助我們大大提升了生產(chǎn)效率。

最后送給大家野中郁次郎先生的一句話：知識(shí)最初其實(shí)都是緣起于實(shí)踐行動(dòng)的。所以如果大家想要去獲取知識(shí)，一定要立刻行動(dòng)起來(lái)，即所謂的行知合一。也非常歡迎對(duì)知識(shí)管理這個(gè)領(lǐng)域有興趣的您能夠留下您的聯(lián)系方式，和我們一起去共同探索交流這個(gè)話題，讓知識(shí)管理這個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)能夠再完成一次SECI的過(guò)程。