介紹
對企業而言，「運用內部知識」是一個至關重要的議題，它能顯著影響企業的競爭力。然而，現實中許多公司都面臨著「資訊分散」、「難以獲取必要資訊」以及「資訊與特定人員綁定」等問題。一種正在引起關注的解決方案是利用「聊天與人工智慧」實現新一代知識利用，以克服這些挑戰。
總之，透過運用聊天人工智慧，內部知識的獲取方式從「查找」轉變為「提取」。這種從傳統的搜尋式方法轉向對話式方法的轉變，將顯著提升營運效率、生產力和人才發展水準。
本文對聊天人工智慧進行了清晰易懂的解釋，從基礎知識到優勢和成功要點，即使是初學者也能輕鬆理解。
透過聊天和人工智慧實現知識利用的潛力
什麼是公司內部知識？簡單解釋一下基本概念。
首先，「內部知識」指的是公司內部累積的知識和資訊。具體而言，這包括操作手冊、銷售技巧、客戶服務記錄和故障排除方法。這些是公司的“知識產權”，能否有效利用直接影響公司的業績。
然而，在許多公司，這些知識並沒有得到妥善管理。它們通常分散在檔案伺服器和雲端儲存中，讓人難以確定特定位置。此外，其中許多是“隱性知識”，只存在於資深員工的頭腦中，這導致了對個人知識的過度依賴。
這裡的關鍵概念是「顯性知識」和「隱性知識」。顯性知識是指以文件或資料形式清楚記錄的知識，而隱性知識則是基於經驗和直覺的、難以言喻的知識。聊天人工智慧有潛力成為連接這兩者之間的橋樑。
換句話說，重要的是要明白，公司內部知識不僅僅是資訊的集合，而是一種資產，只有加以利用才能產生價值。
傳統知識管理的挑戰與局限性
傳統的知識管理系統主要圍繞著「搜尋」這一前提而設計，例如內部入口網站、常見問題系統和文件管理工具。然而，這些系統存在一些根本性的挑戰。
首先，也是最重要的是「對搜尋技能的依賴」問題。如果你不知道正確的關鍵字，就無法找到所需的資訊。例如，如果新員工不了解技術術語，甚至可能根本無法進行搜尋。
其次是「無法及時更新和整理資訊」的挑戰。由於知識不斷增長，雜亂無章的資訊不斷積累，最終導致「資料庫無用」。
此外，「糟糕的使用者體驗」也不容忽視。需要在多個工具間切換搜尋或閱讀冗長的文件會降低實際工作的效率。
這些挑戰可能導致寶貴的知識存在卻未被利用的情況。這對企業而言意味著重大機會的損失。
聊天人工智慧帶來的革命性變革
聊天人工智慧最顯著的特點是它允許用戶以「對話形式」獲取資訊。使用者只需用自然語言（類似於日常對話中使用的語言）提問，即可獲得所需資訊。
例如，只需輸入“請解釋一下處理客戶投訴的基本流程”，系統就會整合相關知識，並以易於理解的方式呈現。這是傳統搜尋系統難以實現的體驗。
這裡的關鍵技術是「自然語言處理（NLP）」。這項技術使電腦能夠理解和處理人類語言。它使我們能夠處理包含上下文資訊的模糊問題和詢問。
此外，由於人工智慧透過交叉引用多個資訊來源來產生最優答案，因此能夠實現「資訊整合」。這消除了使用者閱讀多個文件的需要，從而顯著提高了工作效率。
因此，聊天人工智慧有可能從根本上改變我們利用知識的方式。
實施聊天人工智慧的具體好處
資訊檢索效率提高，工作速度加快
總之，聊天人工智慧的引入顯著減少了資訊搜尋時間。傳統上，資訊搜尋過程需要“搜尋→閱讀→理解”，而藉助聊天人工智慧，則簡化為“聆聽→理解”。
例如，如果銷售代表想要尋找以往的提案案例，傳統做法是需要搜尋多個資料夾並閱讀相關文件。但是，借助聊天人工智慧，他們只需輸入“請告訴我以往成功的提案案例”，關鍵訊息就會以條理清晰的方式呈現。
這裡的關鍵概念是「使用者體驗（UX）」。使用者體驗指的是使用者在使用服務時的整體體驗。聊天人工智慧能夠顯著提升用戶體驗，使用戶能夠輕鬆獲取資訊。
因此，員工可以專注於對他們真正重要的任務，從而提高整個組織的生產力。
消除對個人專業知識的依賴，促進知識分享。
企業面臨的主要挑戰之一是「個人化」。這指的是只有特定員工了解工作內容和專業知識的情況。在這種情況下，如果這些員工缺勤，營運就有可能中斷。
聊天人工智慧可以顯著消除對個人專業知識的依賴，因為它能夠集中知識並將其轉化為任何人都可以訪問的格式。
此外，人工智慧可以從過往的互動和文件中學習，並將一些隱性知識轉化為顯性知識。這使得資深員工的專業知識更容易在整個組織內分享。
這裡的關鍵概念是「知識管理」。它指的是組織內部收集、組織、分享和利用知識的一系列流程。聊天人工智慧在自動化和簡化這項流程方面發揮著重要作用。
因此，組織的整體技能水準提高，從而能夠實現穩定的業務運作。
用於員工培訓和入職
聊天人工智慧在培訓和新員工入職方面也非常有效。新進員工通常有很多問題需要向資深員工請教，這往往會給雙方帶來負擔。
透過部署聊天人工智慧，您可以建立一個全天候提問的環境。例如，您可以立即獲得諸如“請解釋一下費用報銷流程”或“這項任務的目的是什麼？”等問題的答案。
關鍵在於提高「自主解決問題率」。自主解決問題率指的是無需依賴他人即可解決問題的人所佔的比例。聊天AI可以提高這一比例，同時也有助於降低訓練成本。
此外，人工智慧有助於保持回應的一致性，防止教學內容出現不一致的情況。這也有利於規範教育品質。
成功實施的關鍵點和用例
實施前應組織好的知識庫
充分的準備對於聊天人工智慧的成功實施至關重要。尤其重要的是，要建立知識庫。
知識庫是企業內部資訊累積與管理的基礎系統。如果沒有完善的知識庫，引進人工智慧將無法達到理想的效果。
首先，需要整理現有文件和數據，刪除重複項和不必要的資訊。此外，對資訊進行分類和標記至關重要，這樣才能創建人工智慧能夠輕鬆理解的結構。
此外，「治理」視角也至關重要。治理指的是管理資訊的規則和操作體系。透過明確定義誰負責更新資訊以及哪些資訊是正確的，就可以建立高度可靠的知識庫。
實際商業應用案例研究
已經實際應用聊天人工智慧的公司都報告了各種積極的成果。
例如，一家IT公司部署了聊天AI來處理內部諮詢，結果諮詢量減少了約40%。這使得支援人員能夠專注於更複雜的任務。
此外，在製造業中，現場工人可以使用平板電腦向聊天人工智慧提問，從而可以立即檢查工作流程並解決問題，這減少了工作錯誤。
此外，在銷售部門，人工智慧能夠展示過去的成功案例和提案資料，提高了提案的質量，並提高了成交率。
正如這些例子所示，聊天人工智慧可以應用於各個領域，不受行業限制。
成功運作和改進的技巧
實施聊天AI並非終點；持續運作和改進至關重要。首要任務是「收集回饋」。您需要了解使用者的使用情況和滿意度，並利用這些資訊進行改進。
此外，「提高響應準確率」也是至關重要的一點。由於人工智慧依賴訓練數據，因此必須定期更新其知識庫並提高其準確率。
此外，「促進使用措施」也至關重要。必須透過內部培訓和製定使用指南，創造一個員工能夠積極使用系統的環境。
最後，謹記「小步起步」也是成功的關鍵。與其一開始就力求在全公司範圍內推廣，不如先從特定部門或任務入手，這樣既能驗證效果，又能最大限度地降低風險。
摘要
利用聊天和人工智慧技術挖掘內部知識，有望顯著改變企業的運作方式。透過從傳統的基於搜尋的知識管理模式轉型為對話式整合系統，企業可以獲得許多益處，例如提高營運效率、減少對個人專業知識的依賴以及加強人才培養。
另一方面，建立知識庫和營運架構對於成功實施至關重要。妥善處理這些方面，可以最大限度地發揮聊天人工智慧的效用。
隨著人工智慧技術的不斷發展，知識利用的重要性只會與日俱增。現在正是重新評估公司知識運用並邁向下一代工作模式的最佳時機。