在过去的三年间，中国企业在网络强国战略的指引下，从互联网到金融、电子商务、软件服务等许多行业的企业一直在蓬勃发展，在疫情环境下不断适应高速变化，包括向混合办公和远程办公工作模式的广泛转变。远程办公成为企业运营的常态，这意味着企业需要解决一个基本问题：当员工不再同一个地方办公时，他们通过哪些方式更好的进行协作，更好的基于任务沉淀知识。
疫情应该让企业决策层清楚地知道，知识管理是必须的基础管理手段。当应对这种疫情并将其与竞争激烈的就业市场相结合时，企业应该意识到正确完成知识管理可以获得巨大的投资回报。它可以转化为更快的员工技能提升、员工保留、客户忠诚度、销售速度的提高以及交易完成率的提高等明确的业务成果。
现在的工作环境，知识是创造竞争优势的关键。虽然企业曾经很容易将各地的员工聚集在一起交流知识和想法并进行协作，但向远程办公工作模式转变使这一点变得复杂。许多员工居家办公，无法与同事及时保持沟通协作。对于企业而言，远程办公不会导致出现知识孤岛是亟待解决的。
事实上，我们已经看到商业世界正在发生“知识危机”。组织智商——关于产品、流程、客户和其他数据的宝贵情报，随着时间的推移而积累起来——长期以来一直依赖于传统的面对面操作。从 生产、销售再到客户服务，每个人都需要这些信息才能取得成功，但随着向混合和远程工作的转变，利用这些信息变得更加困难。随着劳动力离开传统办公室并分散，使许多企业顺利运行的集体智囊团也随之消失。
公司必须保持知识在人员、流程和工具之间流动，即使它们分布在不同的地区。事实上，在国外发布的2022 年知识管理调查中，76% 的受访者表示更需要对员工进行知识管理系统培训，以替代立即获得办公室内的人际知识传递。超过一半 (55%) 的企业在呼叫中心和运营中更加依赖远程员工；与此同时，45% 的受访者越来越重视自助服务支持渠道，以帮助管理不断增长的呼叫量。
知识管理系统正在成为当今远程办公公司的中枢神经系统之一。许多公司在 2020 年和 2021 年都发现了这一点，因为他们争先恐后地让人员和信息保持联系，并让客户满意。
疫情之下，这是一个好的开始，但还有更多工作要做，公司正在改进其流程和工具，以实现长期的远程办公工作，一流的知识管理平台对于这项工作至关重要——帮助人们充分发挥潜力的大脑或中枢神经系统，无论他们在哪里工作。
考虑到上述这些情况，2022年知识管理总体趋势为三个方面:
1、企业知识管理不断优化
当您看到 76% 的受访者已经实施了新的知识管理软件时，您可能会想：他们已经解决了问题！但KM的实施与发展是一个长期过程，需要时间。企业开始在改善远程员工入职和培训 (69%) ，还有更多的企业开始寻求远程员工对信息和知识的访问 (71%)——混合/远程组织正在寻求 KM 系统充当“内部 Google”，让员工能够轻松访问重要数据和服务。虽然 64% 的受访者报告说，当面向客户的员工搜索文档或 KMS 时，他们当前的系统是有效的。但这仍然是一个具有相当大的未开发潜力的领域。
尤其在企业级搜索方面，我们通常会遇到无法一站式搜索企业全部内容，系统之间孤岛现象严重；搜索准确率不高，员工不愿意使用，反而求诸互联网或者口头询问。作为企业级的知识管理利器，统一的企业搜索引擎，必须能够改善这些。
深蓝海域的小鱼智慧云搜索引擎拥有四大核心能力，从四个方面支持企业云搜索需求：
第一：满足多个系统需要搜索能力需求，企业根据业务发展会建设很多业务系统，各个系统都需要搜索引擎，重复建设很多，但自建的搜索功能不好用，又重复浪费；小鱼智慧云搜索通过多租户云服务能力，可以便捷开通多租户，一个搜索云服务，满足集团各版块、部门独立搜索需求。
第二：满足数据格式多样不统一，不便检索各业务类数据，统一整合系统数据、文件、云盘、不同格式、不同字段的业务数据；小鱼智慧云搜索通过多数据源跨库搜索能力，便捷的数据接入模版，接入数据库、文档等多种数据。
第三：满足跟类业务数据信息孤岛，无法跨库检索，各类系统、数据散落，找不到需要的资料，实现统一平台检索，一站式获取知识；小鱼智慧云搜索通过智慧搜索能力，支持智能预测、语义搜索原子搜索，让搜索更智能，更能获取结构化的结果。独创智能三轮分词机制，解决查准、查全的矛盾。支持专业词库、同义词库维护模式，支持陌生词发现，筛选后入库。分词粒度可以进行多种配置选择。
第四：汇聚系统知识数据，支持运营决策，知识内容单纯靠人工发布远远不够，汇聚各系统数据进行统一搜索，提升知识共享水平。小鱼智慧云搜索基于API接口、系统沉淀、搜索引擎配置、用户搜索行为分析进行高效管理，汇聚知识类型。
2、人工智能将更多应用于知识管理。
对于搜索和其他服务，机器学习和其他人工智能学科最终将出现，以兑现知识管理解决方案迄今为止尚未兑现的一些承诺。
所有围绕智能搜索、知识图谱或智能聊天机器人等技术的热议，调查发现大多数公司尚未将 人工智能作为其知识管理战略的一部分。只有 16% 的人表示他们今天已经在使用它。这种情况即将改变：46% 的人表示他们计划在未来 6 个月内将人工智能用于知识管理，28% 的人将在一年内这样做。
此外，59% 的组织表示，他们希望在下一财年的预算中增加虚拟助理，以帮助改善客户体验。这是扩展客户服务能力整体模式的一部分，越来越多的公司优先考虑自动呼叫路由、全渠道支持和自助服务能力等功能。
深蓝海域智能知识管理将人工智能技术应用在知识生命周期，通过智能知识采集、智能知识加工、智能知识理解、智能知识应用四个构建过程：
智能知识采集：用爬虫、萃取、知识模板等智能工具自动采集。爬虫采集基于互联网爬虫技术，设置采集网址、配置采集模型、采集深度、启停定时等参数，实现抓取目标网址信息入库。萃取采集用机器学习算法，构建知识模型，通过模型从海量信息（如工单）中筛选合格、优秀的知识内容，纳入知识库系统中。接口采集采用一键转化知识发布接口，对接系统输入知识所需主要字段，可直接发布至知识库系统中。
智能知识加工：AI自动提取标签、词句篇章、结构化处理等。自动标签针对知识库现有知识内容，通过机器学习方法对文章中重要的词汇进行提取，并作为文章的TAG关键词进行标注，为每篇知识添加核心关键词，并基于核心关键词进行知识关联、专题化。自动摘要基于深度学习的自动摘要技术，可以通过机器阅读全文根据词频、意义比重等权重关系，计算并得出文章的自动摘要。自动分类建立知识分类，录入训练数据，建立分类模型，新增知识系统可自动识别所属分类。自动查重利用算法进行检查，可以设置重复率阀值，而不是简单的比对词语，或标题。
智能知识理解：基于自然语言、用户行为理解、篇章内容理解等进行知识理解。自然语言理解基于用户搜索和阅读知识行为路径，通过神经网络计算，实现对用户行为的预测。用户行为理解基于用户搜索和阅读知识行为路径，通过神经网络计算，实现对用户行为的预测。篇章内容理解对篇章级文章进行情感理解、内容意义理解、标签化理解。实现评论分析、文章要点审核、撰稿自动组稿等功能。
智能知识应用：基于智能全文搜索、原子化智能搜索、智能知识图谱、个性化推荐等形式应用。智能全文搜索支持标题搜索、正文搜索、附件搜索等；原子化段落级搜索内容只需提供用户所需要的段落，而无需提供整篇文档。知识图谱通过图谱提取、图谱存储、图谱计算、图谱查询整合知识库，完成多种场景的图谱应用。
3、由部门到全集团知识管理。
虽然 KM 计划通常自然地从服务、市场、IT等部门运营开始，但更多的公司准备将其扩展到整个企业。
这是因为一流知识管理系统的基本优势几乎可以使所有业务线受益，尤其是在远程办公时代。优化远程员工入职和培训是任何部门的首要任务，确保无缝 7X24小时 全天候访问信息。
现代知识管理系统有助于消除数据孤岛，并确保信息流向人们和团队实现目标所需的地方。一流的知识管理系统正在成为任务关键型企业应用程序，而不仅仅是联络中心工具。
深蓝海域企业级知识管理平台为采用了SAAS化、中台化的模式，构建的多法人、多租户形式，利用知识管理的角色权限很好的融合系统，由超级管理员配置二级管理员，二级租户可以独立使用知识库。从而实现一个既能够满足租户个性化知识维护需求，又能在企业级层面统一管理的知识平台。
其核心理念“一套知识库服务多个渠道”，统一维护，联动管理，多方应用从三个方面描述企业级知识管理的渠道服务。一、统一知识维护，多个媒体渠道所需知识内容可以在同一个平台建设、维护，避免多个入口、多点维护。二、多媒体知识关联，多个渠道的知识内容具有较强的相关性、联动性，一点更新其他内容应同时联动更新，避免出现信息不一致、更新延迟。多渠道知识分发。根据不同渠道的请求，知识库可以将相应匹配的内容推送给渠道，服务更加个性化、客户化。
2022-05-24 09:48
