人工智能知识管理

人工智能带来了新的技术进步，而且没有放缓的迹象。人工智能和自然语言处理技术自然而然地进入了知识管理领域。在本文中，我们将剖析人工智能知识管理的作用、好处和潜在风险。

人工智能驱动的知识管理系统旨在使查找和使用信息的过程更加高效、准确和个性化。它们可以筛选海量数据、识别模式、从用户互动中学习，并提供可能被人类忽略的见解。

什么是人工智能？

AI 或人工智能是指通过机器，尤其是计算机来模拟人类智能。这种先进技术包括学习（获取信息和使用信息的规则）、推理（使用规则得出近似或确定的结论）和自我修正等过程。

基于人工智能的技术通常分为两类：

• 狭义人工智能旨在执行狭义任务，如语音识别–苹果的 Siri 和亚马逊的 Alexa。
• 理论上，通用人工智能可以完成人类可以完成的任何智力任务。到目前为止，还不存在这样的系统。

人工智能技术包括机器学习和自然语言处理，前者通过编程让机器从经验中学习和改进，后者涉及计算机与人类语言之间的互动。其他技术包括语音识别、图像识别、规划和机器人技术。

虽然对某些人来说，人工智能可能是一个全新的概念，但它已经与我们相伴多年。1965 年，人工智能学会了下跳棋，90 年代出现了聊天机器人，而在 2010 年代，人工智能主要用于简化复杂的政策文件。现在，ChatGPT 4 已经发布，人工智能将引领我们走向何方，让我们拭目以待。

知识管理是什么？

知识管理（KM）是一个多学科领域，指的是创建、整理、共享、利用和管理组织内的知识和信息，以促进高效决策过程、问题解决、学习和创新的过程。敏捷知识管理实践的目的是通过减少重新发现知识的需要来提高效率。

在知识管理中，见解和经验构成知识。它们或体现在个人身上，或嵌入组织流程或实践中。为了让你更好地理解，以下是企业知识管理最重要的组成部分：

人工智能和知识管理之间有什么联系？

人工智能与知识管理相互关联，生成式人工智能可以提高知识管理的效率和效果。传统上，知识管理包括许多可以被视为乏味的人工任务。人工智能不仅能将这些任务自动化，还能增加许多复杂的功能。

为什么人工智能在知识管理中如此重要？

人工智能因其速度快、分析能力强、预测能力强、可访问性增强和自我完善的特性，已成为知识管理领域不可或缺的工具。在此基础上，人工智能迅速成为知识管理领域的基石。

人工智能在知识管理中的重要性，核心在于其处理和分析海量数据的能力远远超出了人类的能力。其速度、准确性和预测能力使企业能够识别和利用隐藏在数据中的重要见解，从而做出更明智的战略决策。

此外，人工智能还有助于提高信息的可获取性，确保在最佳时间将正确的知识传递给正确的人。人工智能与知识管理的这种共生关系不仅确保了数据的高效处理，还营造了一种促进创新、敏捷决策以及深入了解内部运营和外部市场动态的环境。

人工智能在知识管理中的优势

人工智能可以为企业带来许多优势。让我们深入探讨一下人工智能知识管理软件能为您的业务流程带来哪些好处。

增强决策能力

人工智能驱动的工具使公司能够做出更多数据驱动的决策。人工智能驱动的知识管理软件可以分析复杂的场景并提供建议，从而加强决策过程。

节省成本

正如我们已经提到的，知识管理可能相当繁琐。通过采用人工智能驱动的系统，您可以将常规任务自动化，从而降低运营成本，更好地为其他业务活动分配资源。

提高效率

人工智能能够以迅雷不及掩耳之势处理海量数据，它可以简化整个知识管理流程，使其更加高效，减少人为错误。

增加创新

通过分析知识库中的数据，并自主提出专门针对公司需求的改进建议，人工智能可以极大地促进组织内部的创新。这不仅能简化创新流程，还能确保所建议的变革与组织相关并对其有益。

更佳的客户服务

知识管理中的生成式人工智能可以提供更快、更准、更个性化的客户服务选项，从而大大提升客户服务工作。

生成式人工智能知识管理在客户服务中的一些最常见用途包括：具有高级对话功能的聊天机器人和自助服务选项，可提供全天候非接触式客户支持。人工智能还可以根据以往的知识文章生成指南，解决常见的客户问题，并自动对客户支持单进行分类。所有这些都能超越客户期望，提高客户保留率，帮助您实现业务成功。

增强个性化

人工智能利用复杂的算法来分析用户的行为、偏好和需求，从而提供个性化的知识。特别是，神经网络可以通过模仿人脑的工作方式来识别数据集中的关系，并提供个性化的结果，如知识文章。这种个性化水平可以改善用户和客户体验。

人工智能在知识管理中的潜在挑战

与其他任何创新和强大的系统一样，在知识管理中使用生成式人工智能也面临着不少挑战。让我们来讨论一下最紧迫的挑战。

技术复杂性

虽然生成式人工智能有可能大大加强知识管理流程，但人工智能技术错综复杂的性质可能会带来组织需要应对的挑战。一些最常见的挑战包括实施的复杂性、与现有系统的集成、数据质量和准确性，甚至是密集的资源需求。虽然基于人工智能的解决方案 并不完全是自主系统，但它们仍然非常复杂，需要高水平的专业知识。

数据隐私和安全顾虑

人工智能系统通常需要访问大量数据，这可能会引发隐私和安全问题。例如，用于医疗保健领域知识管理的人工智能系统需要访问敏感的病人数据。如果这些数据没有得到适当的保护，就很容易出现漏洞，从而可能导致严重的法律和声誉后果。

依赖人工智能的风险

过度依赖人工智能会导致缺乏人工监督和批判性思维。例如，如果公司完全依赖人工智能系统进行知识管理，那么需要人类直觉和经验的重要见解可能会被忽视。此外，如果人工智能系统出现故障或犯错，公司可能没有备份计划。

如何减轻基于人工智能系统的风险

以下是一些关于如何降低与使用人工智能知识管理平台相关的风险的提示：

人工智能在知识管理中的应用示例

既然我们已经掌握了理论知识，那就让我们来看看人工智能在知识管理中的一些实际应用案例。

智能聊天机器人

生成式人工智能在知识管理中最突出的例子之一就是智能聊天机器人的使用。这些由人工智能驱动的虚拟助手能以自然、仿人的方式与用户互动，即时回复询问，引导用户完成复杂的流程，甚至还能从过去的互动中学习，改进未来的表现。

IBM 及其人工智能平台 Watson 就是使用智能聊天机器人的典范。有趣的是，IBM 的 Watson 曾多次参加甚至赢得 Jeopardy！

强化的知识库

人工智能知识库是具有附加人工智能功能的集中式信息库。人工智能增加的功能因系统而异，但总体而言，它们有助于建立更全面、更自动化、更易于浏览的外部和内部知识库。

一个很好的现实例子是 LiveAgent 的 AI Assist – AI 驱动的知识库，它可以根据工单和以前的客户交流自动创建知识库文章。

高级搜索功能

人工智能可以筛选海量数据，快速找到精确信息。它们使用自然语言处理来理解人类语言，使知识搜索更加直观和准确。人工智能的智能搜索能力打破了知识工作者的障碍，使他们能够更高效、更有效地完成工作。

在现实生活中，Salesforce 的 Einstein 就是人工智能驱动搜索功能的典范。

交互式浏览支持

在与人工智能驱动的知识库交互时，客户或代理可以使用提示来浏览现有的知识库。与简单地在搜索栏中输入关键字相比，这样的浏览更有针对性。

通过智能搜索功能，您可以在 LiveAgent 的人工智能知识库中看到这些人工智能功能。

预测分析

人工智能使用先进的算法和机器学习技术，根据历史数据和模式对未来结果进行预测。人工智能预测分析已成为资源分配、欺诈预测、趋势分析、风险评估和流失预测等流程的重要解决方案之一。

预测分析在现实生活中的一个著名例子是 Netflix。他们在推荐引擎中使用预测分析来预测用户行为，并推荐电视节目和电影。

决策工具

人工智能驱动的企业知识管理使公司能够做出更多数据驱动的决策。人工智能驱动的知识管理软件可以分析复杂的场景并提供建议，从而加强决策过程。

例如，WordPress 的 URLsLab 插件利用人工智能分析网站上的大量数据，独立推荐相关文章、内容集群等网站元素，甚至自动生成新内容。

LiveAgent 如何将 AI 纳入知识管理？

LiveAgent 团队正在努力将人工智能应用到现有功能集和知识管理的各个方面。新的人工智能知识库和智能搜索功能将丰富知识管理功能，利用人工智能为用户创造更简化、更高效的体验。

LiveAgent 的人工智能知识库可根据客户支持票单和以往的客户沟通情况自动创建知识文章，而智能搜索则利用人工智能根据现有知识文章回答客户问题。

您可能想知道这些功能将如何惠及最终用户。让我们来解释一下。

首先，人工智能知识库可以自动生成知识文章，为企业节省时间和资源。这意味着企业可以将更多精力放在核心业务上，而不是花时间手动创建这些文章。

其次，智能搜索功能可以快速准确地回答客户的问题，从而提高客户满意度。这可以带来更好的客户体验，进而提高客户忠诚度，增加潜在销售额。

此外，这些人工智能功能还能帮助企业简化客户支持流程，提高效率。这可以节约成本，因为企业可以用更少的资源更快地处理客户询问。

最后，通过使用人工智能管理知识，企业可以确保其客户支持始终是最新和相关的。这有助于企业在市场中保持竞争力，因为它们可以快速适应变化和新趋势。

总体而言，这两项功能都与其他人工智能功能相辅相成，将极大地改进和扩展 LiveAgent 的功能。