從IT時代到DT時代，企業(yè)知識管理面臨諸多挑戰(zhàn)，而知識圖譜等新興技術(shù)的應(yīng)用，將可以幫助組織解決傳統(tǒng)知識管理所面臨的困境，助力企業(yè)進(jìn)一步挖掘知識的價值，藍(lán)凌基于知識圖譜的智能知識管理平臺（IKM）應(yīng)運而生。

DT時代，企業(yè)知識管理亟待升級

DT時代，組織的知識范圍類型、構(gòu)成形式、應(yīng)用場景、服務(wù)模式、業(yè)務(wù)價值已發(fā)生巨大改變，傳統(tǒng)知識管理已然難以滿足組織的3大核心需求：

1.知識沉淀：如何快速采集、加工文檔、圖片、視頻等多模態(tài)知識？

2.知識查找：如何更為精確且高效地查詢到想要的知識，并呈現(xiàn)知識的關(guān)聯(lián)關(guān)系？

3.知識利用：如何在業(yè)務(wù)過程中及時地獲取知識？

▲DT時代，企業(yè)知識管理需求已發(fā)生巨變

為助力組織更好地進(jìn)行知識管理，提升市場核心競爭力，藍(lán)凌作為《知識管理國家標(biāo)準(zhǔn)》參與制定者、中國MIKE大獎聯(lián)合主辦方之一，結(jié)合在知識管理領(lǐng)域21年的經(jīng)驗沉淀，推出基于知識圖譜的智能知識管理平臺。

▲基于知識圖譜的智能知識管理平臺

6大應(yīng)用場景，助力組織構(gòu)建智能知識庫

藍(lán)凌基于知識圖譜的智能知識管理平臺采用輕量級圖譜引擎，支持自上而下、自下而上兩種建模方式，通過知識智能采集、加工、搜索、推薦、推送、問答等知識應(yīng)用場景，幫助組織搭建智能知識庫，減省人工繁瑣操作，賦能組織提效降本，提升知識效益。

▲知識圖譜引擎

▲智能知識庫業(yè)務(wù)邏輯總圖

1.知識智能采集，減少人工整理成本

藍(lán)凌IKM采用數(shù)據(jù)爬蟲、機(jī)器學(xué)習(xí)以及NLP技術(shù)，支持多網(wǎng)頁數(shù)據(jù)格式采集、組件化流程配置、任務(wù)可預(yù)覽、監(jiān)控等，實現(xiàn)企業(yè)存量知識內(nèi)容自動化采集以及自動化加工，高效獲取海量知識，極大程度節(jié)省了知識上傳以及人工整理的成本。

▲采集器總體架構(gòu)圖

針對增量知識，知識創(chuàng)建支持多渠道知識來源，包括單文件導(dǎo)入、模板導(dǎo)入、多文件批量導(dǎo)入、通過第三方系統(tǒng)寫入、外部網(wǎng)盤鏈接分享及移動端直接上傳等多種方式。

2.知識智能加工，自動進(jìn)行分類、標(biāo)簽提取

對于自動采集的存量知識、手動新增的知識以及批量上傳的知識，在其發(fā)布時，IKM平臺會自動處理相關(guān)知識內(nèi)容，根據(jù)知識標(biāo)題、摘要及附件內(nèi)容，對知識自動歸類、標(biāo)簽智能抽取、轉(zhuǎn)換在線可查看格式、生成文檔圖譜等。

▲智能加工

3.知識智能搜索，讓搜索結(jié)果更精準(zhǔn)

傳統(tǒng)的知識管理系統(tǒng)多采用關(guān)鍵字匹配搜索模式，搜索結(jié)果較多，不夠精準(zhǔn)。藍(lán)凌IKM采用知識圖譜作為底層能力支撐，支持基于關(guān)系、推理、語義分析的搜索，支持基于知識云圖的多級關(guān)聯(lián)搜索，可以根據(jù)站內(nèi)所有知識內(nèi)容自動生成N個主題圖譜，讓搜索結(jié)果呈現(xiàn)更多相關(guān)的知識，搜索結(jié)果匹配更為精準(zhǔn)。

▲智能搜索

4.知識智能推薦，打造千人千面的智能門戶

藍(lán)凌IKM根據(jù)用戶的搜索、閱讀、點評、收藏等知識行為，結(jié)合員工的崗位角色、用戶畫像等相關(guān)數(shù)據(jù)，為其推薦個性化的知識內(nèi)容，并根據(jù)員工后續(xù)的知識行為不斷進(jìn)行“修正”，為用戶打造千人千面的智能門戶。

▲智能推薦

5.知識智能問答，構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部“知乎”

企業(yè)可以基于“智能問答”模塊，構(gòu)建自身的內(nèi)部“知乎”。針對提問環(huán)節(jié)，平臺支持圖文并茂式的提問，也支持簡單提問；用戶可以對所有人提問，也可以對專家個人或所選領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行提問。知識管理員可對知識問答進(jìn)行類別梳理及設(shè)置，所有問答按分類進(jìn)行存儲；同時支持設(shè)置不同分類下的專家團(tuán)隊，以便提問者隨時找到合適的專家進(jìn)行問題回復(fù)。

值得提及的是，藍(lán)凌IKM基于語義識別，整合知識圖譜、文圖、表格、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，為用戶提供更為精準(zhǔn)的問答服務(wù)。

▲智能問答

6.知識智能推送，讓知識更好地服務(wù)業(yè)務(wù)

藍(lán)凌IKM采用知識圖譜式推送，將知識點進(jìn)行拆解后又建立廣泛的聯(lián)系，讓用戶獲得精準(zhǔn)的知識支持。譬如，基于知識圖譜，系統(tǒng)可將每個流程節(jié)點需要依照的制度（章節(jié)、條目）自動推送到當(dāng)前審批人的審批頁面處，指導(dǎo)流程和成果的規(guī)范性，使制度真正落地。

▲知識智能推送

案例展示

國電大渡河公司：作為大型能源企業(yè)，針對知識倉庫中海量文檔，構(gòu)建關(guān)系型圖譜搜索，讓不同文檔中相關(guān)屬性以知識卡片在圖譜中展示，讓知識獲取更便捷。

國網(wǎng)江蘇電力公司：作為國家電網(wǎng)公司系統(tǒng)規(guī)模最大省級電網(wǎng)公司之一的江蘇電力，基于知識圖譜構(gòu)建了業(yè)界領(lǐng)先的電力知識平臺，助力電力服務(wù)更高效。