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傳統知識管理5大痛點

  • 存量盤活不夠

    大量知識需要人工上傳分類、流程復雜繁瑣，存量異構系統相關知識內容接入不夠，造成知識浪費

  • 知識類型單一

    大量知識以非結構化文檔形式存在知識倉庫，缺乏多樣的知識呈現及結構化的利用，知識利用不足

  • 搜索效率低下

    傳統知識庫通常依賴關鍵詞匹配來搜索，會導致搜索結果不夠精準或者相關度不高，用戶體驗較弱

  • 難以貼近業務

    缺乏貼近業務場景的AI 應用，大量知識在倉庫里，只能人找知識，不能知識找人，場景應用不足

  • 難以支撐決策

    以往知識更多起到參考作用，缺少面向特定業務對象或應用場景的知識數據的融合，輔助決策不夠

擊破傳統KM痛點 藍凌推出aiKM解決方案

▲藍凌aiKM方案能力框架總圖

▲藍凌aiKM方案“雙能”驅動場景應用全景圖

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8大核心場景 讓知識管理更智能、高效

  • 多主題知識庫構建，實現知識科學存儲管理
    藍凌aiKM方案提供知識建模工具，可定義知識模板、編號規則等，支撐面向不同場景的多主題知識庫的構建和應用，包括產品信息庫、解決方案庫、項目資產庫等，從而實現組織知識內容的統一存儲和管理
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  • 多渠道知識智能采集，快速收集最新情報
    通過RPA采集等，可對政策法規、行業動向、競爭情報、技術前沿等外部知識，以及內部異構系統的知識進行自動采集，并將采集到的知識與知識庫無縫集成，推送到知識庫，展示在“知識門戶”中，支持各項專題分析工作
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  • 知識智能入庫，大幅提升入庫效率
    基于NLP算法和大模型技術，可實現對于項目成果、產品知識、市場調研報告等各類知識文檔的自動化處理，包括：自動分類、智能標簽、智能摘要提取以及轉換成在線可查看格式等，減輕入庫人員的壓力，大幅提升知識入庫效率
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  • 智能入圖，快速構建知識圖譜
    針對研報、公告、案例經驗等非結構化文件，可通過知識抽取、數據清洗、知識校準、知識入圖等智能服務編排，將其轉化為結構化的知識圖譜，直觀展示知識之間的關聯性，幫助組織更好地理解和利用知識，提高業務決策的準確性和效率
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  • 知識圖譜建模，提升知識應用水平
    藍凌aiKM方案可提供行業知識圖譜生命周期各階段的存儲與構建、知識圖譜視圖探索、知識圖譜的應用服務，包括本體建模、關系構建、圖譜管理、語義搜索、知識圖譜場景應用等
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  • 私有化語料與知識生成，打造企業專屬問答機器人
    基于專屬語料庫構建，企業可打造出專屬的智能問答機器人，支持多輪互動、提問與問答聯動，領會用戶問題，整合知識圖譜、文圖、表格、視頻等多模態數據，為用戶提供更貼合組織、業務情況的精準問答
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  • 智能搜索，讓知識查找更精準、深入
    基于自然語言處理技術的語義搜索，可從關鍵詞、上下文、用戶歷史記錄、用戶反饋等多方面分析用戶的搜索意圖，以提供更多相關聯的搜索結果和信息。如提問“今年最新的公司介紹PPT”，自動將今年轉化為2024年、將公司理解為“藍凌”，并優先匹配ppt文檔
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  • 多崗位多角色智能助手，提升全員協同效率
    根據企業需求構建流程助手（AI助手語義理解調取所需流程，自動識別并抽取用戶對話中的關鍵信息，自動填寫到對應表單中）、新人助手（為新員工提供專項服務解答）、制度助手、報表助手等，為員工打造24小時在線AI導師
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眾多行業標桿選擇藍凌知識管理

  • 賽力斯

    攜手藍凌在集團內部全面建設知識管理門戶系統，構建研發專業社群，通過社群運營，強化同行協助、知識共創及經驗沉淀；實現智能搜索、智能問答等功能，打造AI智能助理，幫助員工更高效、更精準地查找、使用知識，賦能研發創新創效

  • 中控技術

    知識管理平臺上線以來，已形成七大知識倉庫、三大知識門戶，統籌管理和運營超過900門課程和7400份知識，超過93%的員工和日均近千次的登錄。此外，結合AI算法及大模型技術，上線了中控百科、智搜、智問、知識推薦等內部知識創新應用，進一步助力公司降本增效和綜合競爭力提升

  • 中科星圖

    攜手藍凌開啟知識管理項目平臺建設，深入融入業務與AI技術，搭建知識倉庫、AI研發助手、星圖百科等，構建BOM圖譜，實現對知識從沉淀到共享、查找、復用、創新全周期管理，提升知識利用效率，全面提升企業核心競爭力，有效支撐集團戰略落地