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

1. 知識的自動化收集
2. 知識的半自動化整理
3. 知識的智能化服務

知識的自動化收集：我們一定程度上把SECI模型里面的S和E這兩個動作做了合并。我們的員工在工作過程中會產(chǎn)出各種各樣的培訓資料、產(chǎn)品介紹文檔呀、外部PR鏈接等，以及優(yōu)秀的話術(shù)，我們會通過IM會話存檔的方式，直接錄入到企業(yè)知識庫當中，從而解決了從個人設備里面收集數(shù)據(jù)困難的情況。

知識的半自動化整理：這個動作相當于SECI模型里面的組合化部分，我們會和企業(yè)的知識管理員一起協(xié)作，去完成知識從治理、清洗、整合、抽取等相關(guān)全流程的動作。我們會利用先進的NLP、ASR等人工智能技術(shù)，去提升知識整理各個環(huán)節(jié)上的效率，最終完成整個流程。

知識管理員在里面最重要的動作，就是和我們一起去定義這個組織內(nèi)部的知識結(jié)構(gòu)和知識Schema是什么樣子的。舉個簡單的例子，如果是美妝行業(yè)的話，知識管理員需要跟我們?nèi)ザx這個知識結(jié)構(gòu)，比如說我們的產(chǎn)品是什么、產(chǎn)品的價格是什么、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。我們再從企業(yè)內(nèi)部的培訓資料、產(chǎn)品文檔、外部鏈接、輿情數(shù)據(jù)里面把這些知識點抽取出來，為下一步所用。

接下來就來到了終端用戶感知最為深刻的知識服務部分：在《如果我們知道我們所知道的：內(nèi)部知識和最佳實踐的轉(zhuǎn)移》這本書上有定義，知識管理是“把正確的知識在正確的時間推送給正確的人”，推送這個動作在我們的產(chǎn)品體系里面，是通過搜索推薦以及智能問答的形式去做交互的。

在檢索和問答的過程中，我們認為它其實是需求方發(fā)起的動作。我們舉個例子，如果有一個美妝的用戶，想要去搜索適合敏感肌的國產(chǎn)的品牌有哪些，我們可以通過知識圖譜的這樣一個KBQA的方式完成知識的快準狠的搜索結(jié)果推薦。

還有一種交互方式，是從供給端也就是知識庫本身去發(fā)起。我們會根據(jù)客戶員工的一些基礎畫像，以及歷史行為或者一些及時的動作，去做細顆粒度的知識推薦，把相關(guān)的文檔、話術(shù)、知識點做及時的推薦，實現(xiàn)員工的learning by doing的一個過程，在員工日常工作過程中把他所需要的知識推薦給他，讓他以更高的效率完成基礎工作，從而實現(xiàn)知識快速復用。

為了促進知識在組織內(nèi)部高價值流動，我們產(chǎn)品設計的一個指導方針對應喬哈里之窗的話，就是要不斷擴大我們的開放區(qū)，減少盲區(qū)和秘密區(qū)的所在，從而完成組織內(nèi)部的知識最大顯性化。

最后回應一下我們的管理者視角，其實我們的產(chǎn)品目標是及時地沉淀組織內(nèi)部的高價值知識和信息，同時提高員工在知識找人或人找知識上的效率。最終我們自己的實踐結(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個小時降到了1個小時以內(nèi)。

總結(jié)起來看，明略科技在知識管理這個領(lǐng)域還是很有優(yōu)勢的。大家去想象一下知識管理的整個過程，其實跟我們大腦的組織結(jié)構(gòu)是非常接近的，也天然地適合知識圖譜這項技術(shù)。而我們從2015年開始，就已經(jīng)基于知識圖譜這項技術(shù)去做知識構(gòu)建的實踐和落地了。

另外，得益于我們創(chuàng)建的比較早，所以已經(jīng)服務了大量跨行業(yè)的企業(yè)，包括營銷、快消、金融、公安、電力等等。服務這些客戶的經(jīng)驗，讓我們能夠積累很多的領(lǐng)域知識庫，幫助企業(yè)在一開始使用知識管理這個產(chǎn)品的時候，降低它的使用門檻。

最后，我們在AI領(lǐng)域的很多國際和國內(nèi)獎項都獲得了非常優(yōu)異的成績，我們自己的AI技術(shù)在各種產(chǎn)品上的應用落地也是非常廣泛的。雖然AI并不能解決所有的問題，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：知識最初其實都是緣起于實踐行動的。所以如果大家想要去獲取知識，一定要立刻行動起來，即所謂的行知合一。也非常歡迎對知識管理這個領(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話題，讓知識管理這個領(lǐng)域的知識能夠再完成一次SECI的過程。