如何使用生成式人工智能增强企业知识管理

生成式人工智能可以以创新的方式在内容生成方面做很多前所未有的事情，它使企业领导者能够利用这一独特现象进行知识管理。

使用正确的提示工程技术，用户能够向生成式人工智能提出正确的问题，以显示最相关和最有意义的资源。

与生成式人工智能在增强知识管理方面所能取得的成就相反，企业的信息处于孤岛状态，这使得获取信息变得非常困难，并影响了整体员工的工作效率。

麦肯锡的一份报告称，平均而言，员工每周会浪费 28% 的时间来管理电子邮件，而 20% 的时间则花在寻求合适的帮助上。

随着时间的推移，组织意识到无缝捕获、分析和传播专有数据的必要性。但是，对于继续依赖传统知识管理技术的领导者来说，知识管理的有效性无法实现规模化。

除了传统的知识管理方法外，知识共享效率低下每年还会给公司造成 270 万美元至 2.65 亿美元的损失。

知识管理是推动员工参与度和适应力的组织效能的核心，同时也扩展到客户体验，知识管理必须通过方便和直观的可访问性来创造价值。

这就是生成式人工智能介入的地方。

正如尼古拉·莫里尼·比安齐诺（Nicola Morini Bianzino）在接受《哈佛商业评论》采访时所说，生成式人工智能使用户能够快速检索、情境化并轻松解读企业知识，这是法学硕士（LLM）的一项强大的商业应用。自然语言界面与强大的人工智能算法相结合，将帮助人类更快地提出更多想法和解决方案，随后他们可以进行实验，最终获得更多、更好的创意成果。

本质上，生成性人工智能使知识管理更加灵活和可扩展，从而提高员工生产力并为企业节省底线成本。

我们的文章概述了生成式人工智能如何成为实现知识管理流程自动化的宝贵行业工具。

什么是知识库自动化？

知识库自动化意味着使用生成式人工智能和机器学习等人工智能工具来自动化流程的工作流程，以创建、更新和管理信息存储库，例如常见问题解答、故障排除指南和报告。

与传统知识库面临的信息过时、信息孤岛和不相关搜索结果等问题不同，自动化知识库能够集中管理信息。它使用智能搜索算法，根据用户查询提供准确、个性化的信息，并自动更新知识库内容。

传统知识库 vs. 人工智能知识库

传统的知识库长期以来用于存储信息，但在管理和检索信息方面效率低下。但如今，人工智能彻底改变了企业收集、组织和使用信息的方式。 

让我们了解传统知识库和人工智能知识库之间的主要区别： 

搜索方法

传统知识库对关键词搜索的依赖性非常有限，灵活性也十分有限。因此，员工在从传统知识库中查找信息时，必须输入精确的关键词才能获得相关的结果。如果搜索词的措辞稍有偏差，系统可能无法理解查询内容或获取不相关的结果。这会导致员工感到沮丧，迫使他们采取低效的知识获取方式，例如询问同事。 

人工智能知识库利用大型语言模型，像人类书写或​​说话一样理解和解读查询。这使得员工可以轻松搜索信息，无需费力匹配关键词。他们只需像与同事交谈一样输入查询，例如“如何重置我的电子邮件密码？”，即可立即获得与查询相关的答案。 

内容创作

在传统知识库中创建新知识意味着知识工作者和主题专家必须花费大量时间从头创建内容，并手动审核其准确性和纠正错误。这个过程远不止于此。新知识必须发送给利益相关者和相关团队成员以获得批准和反馈。这个过程缓慢、低效，并且需要大量的人工劳动。人工智能知识库能够利用生成式人工智能生成新内容。它可以分析企业现有信息，并通过多个数据点验证信息，从而创建可靠的新知识。

此外，借助人工智能，企业可以生成多种格式的内容，例如条形图、饼图、报告、图像等。这有助于企业轻松地为员工创建易于理解的内容。

知识库维护

传统的知识管理系统需要专人负责更新和管理知识库，这意味着随着数据量的增长，企业必须承担聘请知识工作者的额外成本。这种方法不具备可扩展性。 

另一个因素是，传统方法遵循知识库更新的定期周期，因此如果主题专家在该时间范围内不可用，员工将不得不使用过时或错误的信息，直到下一个审查周期。 

这正是 AI 驱动的知识库通过自动化流程发挥巨大作用的地方。AI 模型可以不断从用户交互和新数据中学习，并实时使用相关信息更新知识库。知识经理可以快速审核建议的更新、批准更新或提供反馈。AI 会主动执行反馈，并持续监控知识库以获取新的更新。 

知识差距识别

在传统方法中，知识工作者不堪重负，需要手动创建新内容并更新知识库。他们一半以上的时间、精力和资源都花在这些任务上，导致他们几乎没有精力去发现知识库中的漏洞。 

只有在多次用户投诉或查询经常得不到答复后，才会发现知识差距。

另一方面，人工智能驱动的知识库会不断从用户交互中学习。它会分析搜索模式，对搜索类型和重复查询进行分类，以识别差距。此外，人工智能还会主动推荐相关内容来弥补知识差距，使组织能够有效地管理知识。 

用户体验

在传统环境下，员工的查询只能得到静态且通用的答案。交互只是事务性的，系统很少考虑查询的意图。

人工智能知识库分析用户角色、行为、过去的搜索、最近的互动和偏好，为每位员工提供个性化的体验。

例如，如果人力资源部门的员工正在更新员工福利政策，AI 将建议相关内容，如上一年的政策或与福利政策相关的员工调查统计数据。 

可扩展性

在这个数字化革命的时代，几乎每个企业都面临着数据爆炸式增长的挑战。传统知识管理系统由于手工流程、静态结构和有限的适应性，在管理海量数据方面存在固有缺陷。这些系统无法应对海量的搜索查询。

相比之下，AI知识库可以处理海量数据集并从中学习。因此，随着组织的发展，AI可以整合和处理不断增长的信息，确保您的员工始终能够使用最新的信息。

此外，与传统知识库不同，人工智能知识库可以有效地处理大量员工查询。

生成式人工智能对知识管理的意义

一项调查显示，83% 的受访者表示，他们更有可能带来以数字化为中心的解决方案。毫无疑问，生成式人工智能 (Generative AI) 可能会成为这一趋势的一部分。

知识管理是一个专业领域，它可以利用生成式人工智能功能增强知识搜索、信息传播和分析。

• 客户视角

假设一位客户进行了一项新投资，必须向该客户提供所有必要的文件，以证明其对产品的投资。由于信息孤岛，修改和个性化现有文档（例如用户指南和其他必要的沟通内容，包括基于产品类型的客户入职或支持内容）将需要几天的时间。

在文件送达之前，客户会变得不耐烦，对自己的投资决定感到担忧。用户体验会受到影响。

然而，利用生成式人工智能 (Generative AI)，检索和重新利用类似的客户入职文档或用户指南变得轻而易举。您可以提出新的文档或内容，并提出解决方案。此外，您还可以创建个性化的新闻通讯，发布新的产品功能、优势或新产品，从而促进新的业务机会。

• 员工视角

类似地，生成式人工智能可以创造卓越的员工体验。传统的员工入职培训方式通常是，组织手动创建培训和技能提升文档，并将其存储在任何应用程序或员工的个人硬盘中，而组织政策文档则存储在其他地方，例如人力资源管理系统 (HRMS)。因此，知识库并非集中式的。

这是一个具体的挑战。另一个痛点是用户不知道该联系谁来获取正确的信息。

使用生成式人工智能时，可以更轻松地将任何大型数据库或知识源集成到大型语言模型中，并为您的员工提供一种更快捷的方式来搜索关键信息。

假设有一位新开发人员加入您的组织。产品知识资源是帮助新员工更好地学习和运用知识的关键，同时帮助他们全身心投入产品开发或用户体验改进。

即使学习和发展资源已经准备就绪，但在入职培训期间也常常无法随时使用，这意味着糟糕的培训体验、长时间的培训以及公司底线成本的高昂。

因此，利用LLM 特性设计的新员工培训非常令人愉快，并能推动成功采用和提高员工的工作效率。

人工智能知识库内容的类型

人工智能知识库可在统一系统中容纳各种内容类型。这有助于企业组织、更新和访问不同类型的内容，从而改进信息搜索、增强员工支持并简化整体运营。 

人工智能知识库可以包含以下内容： 

结构化内容

• 结构化内容是指以标准化格式存储的数据，包括常见问题解答、文章、故障排除指南和报告。 

• 内容以标签、编号和类别等有组织的格式存储，这使得AI更容易搜索、检索和显示相关信息。 

非结构化内容

• 非结构化内容是指没有预定义格式或结构的信息，包括存储在电子邮件线程、图像、视频和音频中的数据。 

• 人工智能运用自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等技术，从非​​结构化数据中提取可操作的洞察。这对于领导者理解特定事务的关键细节、改进决策至关重要。 

人工智能生成的内容

• AI 生成的内容是指 AI 使用海量数据集并从公司数据库中学习而生成的信息。它会根据用户互动和反馈不断更新、优化和生成内容。此外，AI 还会分析现有数据，找出差距并进行弥补。 

• 例如，如果员工询问现有知识库中未直接涵盖的主题的问题，AI 将结合现有信息来生成与查询相关的答案。 

使用生成式人工智能实现知识管理自动化的五种方法

知识管理的有效性可以提高员工敬业度、提高生产力、改变客户体验并加快业务增长。

然而，知识管理的有效性取决于知识管理的流程——创造、提炼、存储和分配。如果企业继续采用缺乏灵活性的流程，它们往往会输给那些拥有强大知识管理系统的企业。

实施生成式人工智能来自动化知识管理可以简化知识管理流程并帮助您获得竞争优势。

1. 从头开始​​创造新知识

生成式人工智能利用任意长度的任何类型的提示来生成新内容，其复杂功能令世界感到惊讶。

对于负责为企业中的多个用例创建新知识资源的主题专家或作者来说，这是一项有用的功能。

新的内容片段可以是应用软件文档、图像、代码集、歌曲等。

例如，提供 Salesforce 咨询服务的公司需要拥有知识资源来帮助其员工执行不同的操作，如集成、实施、开发等。作者可以为每个功能创建带有特定图像参考的复杂知识文档，并丰富其内部数据库。

更多实际应用示例

• 产品描述和特点

• 创建用户指南

• 故障排除文档

• 商务电子邮件创建

• 待办事项列表和演示文稿开发

• 问答保护模板

• 每月工作报告

2. 将复杂的知识转化为简单的材料

假设某个组织使用定制的企业应用程序进行内部项目管理，而该应用程序无法在组织外部访问。在这种情况下，员工无法应用现成应用程序中的常用步骤。

在这种情况下，组织需要创建个性化的知识文章。在某些情况下，如果应用指南冗长或复杂，组织可以发布精准的材料来鼓励更广泛的采用。但时间是最大的制约因素，而手动操作又是另一个挑战。

生成式人工智能使手动流程自动化，节省知识管理人员的时间，并帮助将用户指南总结为简单的步骤。

输出的示例响应

3. 将现有内容重新用于不同的格式

转化是生成式人工智能的一项强大能力，它可以增强重新创造或重新利用现有知识的过程，使其达到转化状态。

在很多情况下，组织需要简洁而精确的内容来讲述产品故事、公司政策、内部 DevOps 流程、新合作伙伴关系、并购等。

例如，一家公司致力于企业社会责任活动。作为其企业社会责任项目之一，他们致力于为缺水的内陆村庄提供清洁饮用水。为了成功完成该项目，他们为每个部门分配了不同的活动，并拥有复杂的知识资源来明确角色和职责。如果他们的员工不愿意阅读这些内容繁琐的文档，积极参与度可能会下降。

解决方案是创建一个简短的文档，例如 Excel 表格、幻灯片、单页以及任何其他简洁的版本。

Transforming 应用程序的神奇之处在于它能够减少手动工作量，并将现有版本重新创建为所需的格式。您可以将现有文档提交到 Generative AI 界面，并提示“将文档转换为 Excel 或 Slide”，从而创建文档的更新版本。这样，您就拥有了更新版本的文档。

• 使用产品描述创建项目符号常见问题解答

• 将小评论转化为客户故事

4. 提升搜索体验，提升运营效率

知识管理的有效性在于能够即时地搜索知识，从而帮助解决问题并完成工作。

内容标记是生成式人工智能的一个用例，它归因于知识资源以区分它们，为类似文档创建独特的主题，并使它们易于导航、可搜索和可立即使用。

但当知识专家需要手动创建标签时，真正的问题就出现了。除了重复且枯燥的体验之外，出错的可能性也会增加，从而影响内部员工的搜索准确性和知识检索的实时性。

生成式人工智能根据文档的功能和目的的特殊性为文档分配新的关键字，从而帮助实现内容标记过程的自动化。

LLM 驱动的界面可以识别知识资源的关键概念，在这些文档中查找关键词，并将特定关键词归因于该文档。这是一个自动化的过程，您只需在界面中上传文档，查找关键词，然后为文档分配标签即可。

通过帮助创建内容标记，生成式人工智能可以轻松地为内部员工构建更快、更有意义的知识库，并使他们能够更快地工作。

更多实际应用示例

• 电子商务产品标签

• 客户支持文档标记

• 用户手册标记

5. 加强员工之间的知识共享

知识只有蕴含丰富的信息才能产生价值，过时的信息弊大于利。

对任何 IT 问题或 HR 功能进行故障排除的现有流程发生的变化，或需要在知识库中更新的任何其他内容。

虽然检测现有 CRM、ERP 或 ITSM 应用程序的特定变化非常耗时，但生成式 AI 可以通过不断学习用户行为和提供的解决方案来识别模式，从而通过在其大型语言模型或 GPT 中处理数十亿数据，在数据点之间建立连接以显示准确的信息，即使该信息在数据库中不可用。

这不仅可以帮助主题专家更新他们的知识，而且可以使每个员工使用实时、相关和准确的信息。

另一个有效的用例是生成式人工智能允许员工即时对信息进行分类，从而增强员工的知识可访问性。

希望确定客户信息含义的支持助理可以使用生成式人工智能来建议正确的支持。

例如，一位客户已支付了BNLP计划的全部分期付款。由于节日优惠，他有资格在分期付款后获得现金返还。

以下是生成式人工智能如何快速解决这一困惑。

以下是生成式人工智能如何使用文本分类立即显示正确类别的示例响应。

更多实际应用示例

• 文本提取

• 知识管理

• 集思广益，提出新想法

Gen AI 驱动的知识管理的优势

使用生成式人工智能实现知识管理自动化为组织提供了优化组织运营和员工效率的最佳方式。

其好处包括：

• 提高生产力

生成式人工智能通过实时内容标记或文本分类减少了知识创造的时间并增强了知识发现，从而使员工能够优化时间并释放精力来完成关键任务。

• 组织成本节省

知识管理自动化通过增强自助服务功能，减轻了主题专家、支持人员和内部员工的工作量。因此，员工培训与发展或支持运营等关键资源的底线支出下降，从而促进了收入增长。

• 数据驱动的决策

LLM 支持的工作流程使用文本分类和提取简化了数据可视化，使组织能够实时提供正确的支持而不会产生太多摩擦。

• 增强用户体验

生成式人工智能确保知识资源包含高质量信息，有助于解决问题，同时最大程度地降低对运营效率的影响。此外，自动化事件检测和缓解措施可提前缓解事件。

Baklib 如何帮助增强您的知识管理计划？

Workativ 通过其对话式 AI 构建器实现了轻松的知识搜索以自动化解决问题。

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您的知识文章为解决常见的 IT 问题提供了帮助，许多关键的 IT 问题（例如密码重置、应用程序配置等）都可以快速得到解决。

在人力资源支持方面，可以使用生成式人工智能实现新员工入职、新员工合同以及其他人力资源请求（如休假管理和薪酬管理）的自动化。

要了解有关使用对话式 AI 聊天机器人实现知识管理有效性的更多信息，请联系 Workativ 销售专家进行演示。

常见问题解答

知识库有哪些类型？

知识库大致有两种类型：

• 内部知识库：此类知识库由组织创建，仅供其员工和内部利益相关者使用。它包含技术文档、财务报告和人力资源政策等专有数据。 

• 外部知识库：此类知识库专为希望了解公司产品或服务的客户或公众而创建。它包含常见问题解答、产品信息和用户手册，通常可供公众访问。 

生成式人工智能如何增强知识管理？

生成式人工智能如何帮助知识管理：

• 改进信息检索

• 增强知识共享

• 简化复杂的知识

• 个性化知识内容

• 减少知识工作者的工作量

• 降低组织成本

人工智能知识库如何工作？

AI 知识库结合使用机器学习、自然语言处理和大型语言模型来收集、处理、分类、组织和检索信息。 

如何创建AI知识库？

• 明确您的目标和目的。

• 研究并选择知识库自动化软件。关注人工智能功能、集成度和易用性

• 收集并预处理所需数据

• 选择正确的结构来设计知识库

• 创建和更新高质量的内容

• 实施AI模型 

• 训练和测试你的人工智能系统

• 持续监控以提高性能