企业AI应用关注点

现象

如某B端电商公司运营业务2年，日常工作都是微信，没有文档管理，知识管理。太多传统中心企业数据管理过程缺失，没有完备的信息系统，文档积累缺失。

• 数据散落在微信群中
  
• 缺少文档化
  
• 知识管理缺乏，知识不可传递。
  

落地方案

       笔者目前的思考如下

     在企业知识管理体系中，实现内部数据向结构化知识的转化是核心环节。这一过程需重点关注隐性知识的显性化 —— 大量存储于专家群体认知体系中的经验性知识、决策逻辑及行业洞察，需通过系统化的萃取机制进行沉淀。可借助知识图谱构建、专家访谈结构化记录、案例情景还原等方法论，将分散的隐性知识转化为可复用、可传递的显性知识资产，纳入企业知识中台进行统一管理。​
     针对历史沉淀的 Office 格式文档（包括 Word、Excel、PowerPoint 等类型），需实施全维度的索引化处理以提升知识检索效率。具体而言，应通过自然语言处理（NLP）技术对文档内容进行深度解析，提取关键实体、核心观点、数据指标等结构化信息；同时建立多维度索引体系，涵盖主题分类、业务场景标签、知识关联度权重等要素，结合全文检索引擎实现精准定位。此外，需构建文档版本管理机制，确保索引信息与文档内容的实时同步，为知识复用提供可靠的检索支撑。​
基于微信的办公协助工具

指那些依托微信平台，为用户提供办公相关功能和服务的软件、小程序或应用，以下是一些常见的基于微信的办公协助工具：
协同办公类
      腾讯文档：支持多人同时在线编辑Word、Excel、PPT、收集表等，实时保存，历史版本可追溯，评论、@提醒功能完善，方便团队协作完成文档编辑、数据收集等工作。
      企业微信：与微信具有同样的沟通体验，内置了丰富的集成办公应用功能，可支持移动办公和内部协同办公，具备连接微信生态的能力，帮助企业连接内部、生态伙伴和消费者，还支持文字、语音、视频通话等多种沟通方式，以及考勤、审批、汇报、公告、会议室预定等功能。
数据收集类
      金数据：是一款表单设计和数据收集工具，可创建各种表单用于数据收集，如调查问卷、报名表、反馈表等，支持多种题型和数据验证规则，能生成统计报表和可视化图表，方便用户分析数据。
      橙子表单：易用的表单设计和数据收集工具，特别适合行政各种信息收集需求，提供精细的权限控制和数据管理功能。

将AI技术与业务需求紧密结合，通过数据和经验积累不断优化技术，实现与人的高效协作。

FAQ

在企业中，大模型如何能被看得见并发挥作用？
大模型的应用可以通过结合RPA（机器人流程自动化）来实现，例如解决银企直联接口开发速度慢、无法预知未来需求的问题。智能体能够生成各种规则，并与原有自动化能力结合，降低实现复杂业务流程的成本。

在落地AI应用时，哪些方面是企业内部需要做好的准备？
企业内部需要将数据转化为知识并适配大模型，同时要解决复杂文档结构信息的理解问题，并且要有专家经验和非结构化知识的支持。目前业界普遍存在的问题是企业内部数据对大模型的适配度不够好。

对于企业落地AI应用来说，除了数据准备和专家知识整理外，还有哪些重要因素？
除了数据和专家知识外，企业内部是否存在推动AI落地的阻力也是一个重要因素，包括高层决策者的态度、人力资源投入以及内部流程调整等。

对于AI在企业中的应用，首要目标是什么？未来关注的技术趋势又有哪些？
首要目标是让AI通过迭代进化，在高重复度、高频、标准化程度高、决策复杂度低的任务上取代人工，从而解放人力去做更复杂的工作。技术趋势上，AI将不断迭代提高推理能力，并且可以与系统结合，也可以与人结合，为人类提供高效助手服务。同时，AI的发展将推动知识工作者不断提升自己，适应新的工作形态。



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作者：Petter Liu
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