【爱数】知识赋能业务的挑战与机遇报告

近日，爱数发布了一份名为《知识赋能业务的挑战与机遇》的行业研究报告。这份报告深入探讨了企业如何通过知识管理提升业务效能和员工能力，分析了当前知识管理面临的挑战，如知识沉淀困难、知识运营成本高、效果难以量化等问题，并提出了智能化知识管理的解决方案。报告指出，通过AI驱动的知识管理，可以实现岗位画像知识推荐、智能搜索与问答、场景化AI助手等功能，从而提升知识获取效率，促进业务指标达成。报告内容丰富，为企业提供了一个清晰的知识管理转型路径，对于寻求提升知识管理效能的企业来说，这是一份极具参考价值的资料。

在当今的企业竞争中，知识已成为最重要的资产之一。然而，企业在尝试提升员工能力、增强业务效能的过程中，常常面临知识管理的挑战。知识沉淀困难、知识运营成本高、效果难以量化等问题，让许多企业在知识管理项目上投入巨大，却收获甚微。根据Gartner的统计，约70%的知识管理项目以失败告终。这一现象促使我们必须重新审视和思考知识管理的策略和方法。

企业提质增效，关键在于员工能力的提升。而知识赋能，则是提升员工能力最重要的途径。有效的知识萃取和沉淀，能够赋能员工，从而提升企业业务效能。但现实中，知识沉淀困难重重，依赖于个人行为和经验，缺乏有效性，效果无法量化。专家分享、知识库、智能问答等手段，虽然提供了知识传播的渠道，但往往因为不及时、不全面、费时费力而效果有限。

知识管理的痛点，在于与业务的脱节。传统的知识管理，往往由人力资源部门主导，与实际业务场景结合的极少。此外，知识管理的价值难以量化，比如节省了多少客户服务时间，提升了多少客户满意度，这些都难以用具体的数据来衡量。技术层面上，知识组织成本高，依赖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。知识挖掘成本高，依靠领域专家做知识编目、标签，识别、评审高价值知识，造成知识挖掘效率低，成本太高，无法执行。知识查找利用难，如何高效、精准地找到合适的知识是知识利用的关键挑战。

智能化的知识管理，提供了新的解决方案。岗位画像知识推荐、智能搜索与问答、场景化AI助手等技术，能够支持多种格式文件接入、自动化标签与分类、个性化推荐等，极大地提升了知识管理的效率。基于用户有权限的文档，领域大模型自动生成问题答案，提供答案来源，推荐相关问题，多轮追加提问，构建文档、专家、标签、项目之间实体关联，基于领域知识图谱推荐相关文档和专家。

指标驱动的智能知识管理，基于企业关键KPI，找到赋能业务的关键点，紧盯业务目标和能力短板，形成基于指标的精准知识推荐。这种模式，让知识管理与业务运营相融合，通过精准知识推荐，提升知识获取效率，促进业务指标达成，让知识管理价值可衡量。

在实际应用中，以服务工程师张俊为例，他的KPI包括工单按时解决率、客户问题排查等。他希望在工作中可以直接获得相关知识/经验，缩短问题解决时长，把自己处理工单的经验沉淀下来，但不希望花费额外的工作时间来整理。基于业务指标，精准衡量绩效表现，明确关键指标达成情况，明确个人绩效完成情况，找到个人能力短板。通过大模型来进行知识内容的推荐，让知识为你所用，有效提高知识获取效率。

综上所述，智能化的知识管理，通过岗位画像知识推荐、智能搜索与问答、场景化AI助手等技术，能够实现知识的精准推荐和高效利用，从而提升企业的业务效能和员工能力。这种模式，不仅解决了传统知识管理的痛点，而且让知识管理的价值可衡量，为企业的持续发展提供了强有力的支持。

这篇文章的灵感来自于一份关于知识赋能业务挑战与机遇的报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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