什么是企业知识？

企业中存在着大量的不同形式不同载体的大量知识，企业的学习能力以及知识迅速转化成行动的能力，是最终的竞争优势。

知识全生命周期管理中遇到的问题 icon

知识全生命周期管理中我们可以做到 icon

知识应用
在实际工作和业务场景中，即时推送到工作场景中，从人找知识，变为知识找人，随时提供解决方案。作为企业知识底座，赋能企业所有业务系统，使知识可以统一流转，积累，使用，提供规范化一致性的知识体验。在知识应用过程中，不断积累挖掘新的知识，反哺知识库。

知识积累
打破知识在各系统中分别维护及流转，存储的数据孤岛。建立企业一站式的知识管理平台。员工在统一知识平台进行知识积淀，逐步形成企业核心数字资产。

知识管理
将结构化和非结构化数据进行统一管理，通过智能采编的方式将平铺的文档抽取成真正的知识，使知识与知识之间形成关联。解决了原来知识管理中最繁琐的知识采集和关联的难题。构建知识管理的体系，规范企业知识积累应用过程，形成良性循环。

知识共享
精准及时的搜索和获取想要的知识，新员工快速上手，企业人人成为专家。在知识不断的被搜索被消费中，形成知识互动社区，构建学习型组织，使知识不断丰富。

知识反馈
打破知识都在人脑子里，都在专家脑子里的知识壁垒，通过知识互动，提问，反馈，挖掘隐形知识。通过打造知识反馈机制，解决让员工有地方问知识，合适的人解答知识，知识得以沉淀复用的问题。

知识培训
新人入职不需要长时间培训，关于企业的一切知识都可以在平台即用即取，降低新人培训的成本和周期。新老员工交接，有沉淀知识和经验的平台，不用担心因为人员不稳定对公司业务造成影响。

知识全生命周期管理我们如何实现 icon

竹间知识智能化架构

竹间智能知识库解决方案全景图 icon

智能知识库应用价值

将知识碎片化形成知识图谱，提高使用便捷性；

用智能化的手段辅助知识采编、管理，效率更高；

自动知识推荐应用于各智能场景应用，如文本机器人、智能辅助等，提升客户服务效率；

以使用者为中心的知识管理模式升级，提升用户体验感

提供社区分享能力，增加知识流通性和利用率；

输出统一的标准化知识体系，快速支撑新员工培训。

学知识-练话术-解问题-找帮手-服务提升。

为什么选择竹间

知识形成
知识形态包含文本、图片、语音、视频、脑图等多种模态。从非结构化内容中自动挖掘，形成结构化知识，具备自动化沉淀知识的能力极大的简化了繁重文档处理流程，减少人工采编的工作量，提升了员工的生产力。

知识管理
智能化自动语法检查提出修改建议。通过智能审核快速发现内容风险点，提高效率。自动文档查重检查，内容重复但表述不同的内容也可识别出，减少知识内容的重复。

知识应用
利用竹间强大的NLU能力，通过精准语义理解，识别用户搜索的意图，让用户“搜的准，体验好”。从海量信息中挖掘知识之间的隐性关联逻辑，建立知识的关联图谱，让使用者快速定位知识。

知识形成：显性知识录入 icon

场景

老系统的知识怎么迁移到新的系统；

电脑本地的数据，怎么录入到知识库；

新的知识，有没有工具直接在线写（需求文档、会议纪要、操作手册）

竹间知识库方案

提供open API 批量迁移知识；

支持上传本地文件（word、ppt、excel、pdf、音频、视频、图片等）；

支持在线写知识（提供在线编辑器，可像word一样写知识）

知识形成：FAQ智能采编 icon

知识形成：结合知识图谱平台可实现产品图谱自动抽取 icon

知识形成：隐性知识的难点 icon

缺乏问题的发起点
--员工在知识库搜索不到的问题，他该怎么办？如：新员工不知道出差申请的流程。--目前通常是钉钉、微信，挨个人问，可能问了4、5个人才能找到答案

缺乏思想碰撞机会
--有个问题“POC遇到不同的竞争对手，我们的策略是什么？”--员工A有能力回答这个问题，但如果没有被问，员工A也没有思考过这个问题。

缺乏沉淀的机制
同一个问题被不同的员工问题重复提问，回答的人重复回答，浪费人力。

缺乏流动性
企业的共同智力主要取决于员工之间的idea flow （交流、传递）--如：员工A有个问题“长文本处理，我们的优势在哪里？”；这个问题怎么传递给B、C、D...，让他们也思考/交流这个问题。

知识形成：隐性知识的形成逻辑 icon

知识形成：竹间知识库对隐性知识挖掘的解决方案 icon

知识管理：知识查重、语法检查、摘要抽取 icon

知识应用：智能化搜索 icon

传统搜索

只能整篇文章搜索传统搜索的搜索结果是整篇文章、内容，需要点开,从长篇大论的内容中寻找所需段落。只能匹配关键词传统搜索基于关键匹配,很难在语义层面上帮助用户找到所需要的内容,尤其不了解专业术语的用户。只能用FAQ适配AI 传统篇章级文档无法直接给机器人使用，必须整理成FAQ ,工作量巨大，繁琐且耗费时间。

竹间智能文档搜索

搜索意图识别通过NLP解析，精准识别用户搜索意图，不同类型数据搜索重要程度，结果更准确。智能语义搜索能像机器人一样,识别用户搜索的语义，找寻相似、接近但不一定完全一样的结果。智能适配机器人抛弃FAQ整理过程,直接把篇章级文档发布给机器人,机器人自动找到段落作为答案,节省大量人工，操作简单。

竹间知识库搜索技术框架&优势 icon

优势：搜的全

其他产品：仅在标题范围内搜索，无法全文搜索。竹间知识库：搜索范围全，标题、全文、附件内容均能搜索；

搜索格式多，PPT 、 PDF 、ximd等各类格式均能搜。

优势：搜的准

算法计算相关性

利用竹间NLU的各项能力，分词更准确，准确定位知识内容。

通过算法来计算搜索内容和文档的相关性，不是简单根据词频计算。

优势：搜的准

识别搜索意图

自动识别出不同类型的搜索内容。例如相关的命名实体等，不同类型内容重要程度不同，能够精准的识别用户的搜索意图，搜索结果更准确。

优势：搜的准

优势：搜的准

知识应用：为其他产品提供知识支撑 icon

BF
经过知识库抽取文档后，直接同步到BF机器人，可直接进行机器人问答

Coach
给学员提供学习资料

Mate
根据实时对话内容，直接给坐席推荐知识

其他产品
需要知识服务的地方， KM都可以提供知识支撑

知识库系统DEMO

文档搜索的价值

搜索是企业为用户提供的便捷的信息获取方式，不仅是提高效率可以做到人做不到的语义，搜索快速精准获取知识。

客户价值

搜索是企业为用户提供的便捷的信息获取方式，不仅是提高效率可以做到人做不到的语义，搜索快速精准获取知识

客户价值

理解用户真实意图，统一的搜索入口，快速匹配正确的信息，丰富的展现效果以及智能化的排序，将用户与企业紧密连接在一起提高客户满意度。

竹间智能知识库的价值 icon

全生命周期，多渠道的知识平台，串联起企业核心业务场景，提升员工知识采编、管理效率，帮助员工探索和发现前所未有的知识洞察，助力知识迭代升级，强化企业业务运营与服务能力。

案例：全球知名无人机企业智能知识库 icon

应对挑战随着业务不断拓展，企业内部积累海量文档及数据，涵盖各个产品线，涉及中英日多语言，供大陆、日本、欧美等地区客服人员查询，以便快速回复消费者问题。前期知识库由oracle定制开发实现，不具备语义搜索能力、搜索体验极差，且对知识结构化处理、文档二次加工等无能为力。传统知识库存在的问题知识挖掘处理能力弱:不具备知识解析、知识图谱、知识审核、语义搜索等; 不具备英文模型能力; 架构设计相对固化，未来难以实现AI拓展应用端产品能力弱(除了知识库,竹间还有一站式AICC产品矩阵)。

搜索不准
客户内部对最迫切提升的知识库能力做调研，主要使体验差用者客服部门门反馈结果: 80%以上对搜索不满意。一来搜索响应慢，二来搜索结果不准确，无法支撑客服/ 技术支持人员针对C端用户提取的问题进行快速解答。

知识深度挖掘
目前采用的知识库平台仅有知识存储与管理能能力缺乏力，缺乏知识深度挖掘、知识抽取、知识生成、智能采编、图谱问答等能力设计，不具备未来扩展性，未来更多知识智能化应用场景受阻。

平台功能
排障工具、知识采编工具等均采用第三方定制碎片化工具，每年收费。整体平台功能较为零碎，缺乏统一设计管理。从而导致后端技术运维人员. 维护难度加大，且沟通成本高，可控性差。

数据未拉通
目前采用某厂商的文本机器人辅助前端服务受消费受阻理与解答工作，但其文本抽取能力缺乏，处于定制状态，维护难，比如排障处理过程中，无法准确判断产品系列和产品型号;知识库的知识无法和文本机器人打通。

案例：全球知名无人机企业智能知识库 icon

案例：全球知名无人机企业智能知识库 icon

案例：某集团信创咨询知识库 icon

背景：信创知识库收集、沉淀、整合各类资源，面向业务部门、管理部门、生态伙伴、企业领导、信创研习院学员和主管部门等人员，提供权威的产品数据，优化的信创配置建议以及多元化的项目信息。实现内外部多种形式的知识创建能力，知识智能分类处理能力，完成知识门户的规划和建设，与其生态服务平台对接。

智能搜索
知识的智能化深度应用

文档管理
非结构化文档与结构化文档的管理

技术创新
智能分类、文章摘要、知识图谱

信创智库
打造信创行业搜索引擎

案例：某知名汽车品牌一体化智能知识库 icon

案例：世界第三大轮胎制造企业英文知识库应用 icon

背景

马牌(Continental Tires )作为世界第三三大轮胎制造企业，业务众多且遍布世界各国，需要为世界各地的消费者、销售、代理商甚至是企业员工提供各项业务和技术的咨询解答。仅靠人工完成咨询需要消耗大量的人力资源，也无法24小时提供标准化服务。

解决问题

1.通过微信公众号、小程序和网站等渠道，消费者或代理可通过对话形式咨询产品问题、下单跟踪订单信息、进行售后服务，覆盖售前、售中、售后整个服务闭环； 2.内部员工通过自然语言的机器人交互获取技术性知识，为员工提供方便，专业的业务支持。

案例：三十年制造企业智能知识库应用 icon

客户背景品牌客服中心采用全人工客服为客户提供服务，为了提升服务质量、提高服务效率、降低服务成本，创维希望通过智能化手段通过智能机器人替代人工解决重复率高的问题，通过人机协作，机器人协助人工。提供效率，通过管理和经营的数据化，提升运营效率。将数据作为资产挖掘存量数据的价值，为用户提供更个性化的服务。统一管理指标标准化业务流程，提升服务的能力和效率。

解决问题 1. 建立企业智能知识库。 2. 通过呼入IVR机器人电视报装场景智能化，由机器人和用户交流，理解并预约提升电视报装效率。 3. 采用竹间微信公众号机器人，解决用户微信咨询，多渠道引流到微信平台，图文化协助客户解决电器问题。4. 智能化的语义技术在交互中提取用户意图并归类，帮护客户分析客户问题分布，优化业务流程。

公司简介

竹间智能由前微软（亚洲）互联网工程院副院长简仁贤先生在2015年创办，以独特的情感计算研究为核心，利用自然语言处理、深度学习、知识工程、文本处理等人工智能技术为基础，研发具有情感识别能力的对话机器人，提供一站式的企业服务的情感人工智能开放平台，涵盖Bot Factory™ 人工智能平台、AICC+（AI Contact & Collaborate）平台解决方案、 Gemini 认知知识推理平台、NLP自然语言理解平台、Scorpio 机器学习平台以及WFEA流程自动化引擎。目前在AI+金融、AI+医疗医药、AI+教育、AI+互联网、AI+智能终端、AI+传统产业等领域提供完整的解决方案。

公司资质和认证

作为专注人工智能 NLP 技术研发公司，竹间智能从公司创设之初，就非常重视知识产权的积累和管理工作。2020年7 月，竹间智能获得上海市专利试点企业荣誉。截止 2022年3 月，公司累计申请的商标数量达到393余件，软件著作权申请数量55件，已公开的专利数量 115件，授权专利44件，覆盖智能语义到语音情感、图像情感，乃至多模态情感识别。