明略科技创始人、CEO 吴明辉
明略科技资深科学家 张杰
随着信息化、网络化、智能化的到来,通过互联网、物联网采集到的数据呈爆炸式增长,全世界步入了数字经济时代。在数字经济时代,数据已经成为关键生产要素。近些年,随着数据意识的觉醒,很多企业开始构建数据仓库、数据中台,一些企业已经具备了较好的数据基础。
然而,数据本身并不产生知识,数据只是现实世界在虚拟空间中留下的痕迹。知识高于数据,知识才更贴近事物本质。在一个充满不确定性的经济环境中,企业持续竞争优势的一个确定来源就是知识。在经历了信息化转型、大数据时代、数据治理三个阶段之后,或早或晚,任何组织最终都会走上利用数据创造新知识的道路。越来越多的企业开始意识到,创新力主要来源于自身拥有的知识资产的多少,其重要性超过数据资产甚至财务资产。知识成为企业核心资产和核心驱动力的时代已来临,越来越多的企业管理者开始重视知识的管理运营。
在知识复杂度高的行业里,没有不做知识管理的企业。现阶段,很多企业通过员工培训、文档管理和数据管理来间接地管理知识,普遍缺乏更高效的知识管理系统,面临不少问题,比如,知识难留存,知识难挖掘,知识难管理,知识难传承。
随着知识工程、云计算等技术的快速发展,将知识作为一种资源进行整合,便于业务专家们基于任务以分布式协作的方式解决问题,成为实现知识的交流、共享和创新的途径。知识中台应运而生,建设知识中台最直观的交付物是知识服务系统(Knowledge as a Service,KaaS)。
明略科技根据在营销、金融、工业、零售等行业的数字化转型实践经验,撰写了《知识中台:数字化转型中的认知技术》,目前已由电子工业出版社出版。书中提供了一套构建知识中台的方法论,其核心内容可总结为两类用户、三类知识和六步建设法。
两类用户包括知识官和知识工程师。知识官往往是企业内的高级专家,负责定义全局概念体系和管理知识。知识工程师往往是业务一线的基层管理者,负责贡献单条知识。
三类知识包括事实知识、原理知识和技能知识。以往的研究主要集中在事实知识上,原理知识多是按照技术路线区分,技能知识多是从管理学视角出发,很少科技公司能够给出IT方面的实现方案。
三类知识与两类用户的关系如图1所示。
图1 两类用户与三类知识的关系
六步建设法,指从各类包含显性知识和隐性知识的数据源中,抽取出陈述性知识和程序性知识,并做形式化表示,然后以多种方式提供知识服务,最后促进已有知识的迭代和新知识的产生。
具体包括以下步骤:
第一步,知识建模。
为了有效组织领域内业务活动中的几类关键数据,需要建立起知识的模型,定义出两个概念体系。一个是类别体系,包含领域内的类别、类别所包含的属性及其约束、类别间的关系类型;另一个是任务体系,包含领域中要面对的场景、场景下的细分任务、处理任务所需考虑的判断条件和工作流程等。有些领域在国家主管部委或行业联盟组织的推动下建立了相应的国标、行标,便于成员间的数据共享和流程标准化。
第二步,知识抽取。
知识抽取的目的是从数据源中抽取出知识片段,理解其语义后,做有序的组织和存储。涉及的知识通常是明确定义的、事实性的信息,这些信息来自不同的数据源、具有不同的结构。不同数据源的知识抽取方法各有不同:从结构化数据中获取知识的操作常被称为映射(Mapping),需要编写映射脚本,其难点在于复杂的关系表的处理,包括嵌套表、多列、外键关联等。从半结构化和非结构化数据中获取知识的操作单元常被称为包装器(Wrapper),其难点在于包装器的生成、更新和维护,其中从非结构化文本中抽取知识时就是广义上说的抽取器(Extractor),其中三个最重要的子任务是:实体识别、关系抽取和事件抽取。
第三步,知识管理。
广义的知识管理被定义为“对知识、知识创造过程和知识的应用进行规划与管理的活动”。此处的狭义的知识管理作为知识中台的一项系统功能是指,通过提供用户交互接口对事实知识库、原理知识列表、技能知识库中的知识条目做体系化组织,如增删改查、推荐、问答、订阅分享等操作,并最终存储于数据库中。
第四步,知识计算。
三类知识除了供人类用户使用,还应该被计算机无歧义的调用执行,为上层的应用系统提供API接口调用。由于三类知识经过体系化的整理,相当于人工的建立起更多的结构关联,拉近了相似知识片段间的语义距离,从而使其超越了字符串匹配式的语义计算方法,作为一项基础服务进一步提升上层应用系统的性能。
第五步,知识应用。
知识在真实条件下经过有效性和稳定性验证后,可在组织内部进一步推广应用,应用层常见的使用方式有两种,一种是较为通用的技术型应用,如可视化洞察、信息检索、推荐系统、问答系统等;另一种是具有行业特色的解决方案型应用,如金融反欺诈、快消品营销、工业维保等。无论以何种形式服务于用户或应用层系统,均需收集实际的应用反馈结果,以用于上述步骤的更新优化,从而形成闭环。
第六步,知识演化。
知识的有效应用并不是终点,知识中台带来的一项额外的增值是促进知识的动态演化,形成良性循环。随着内外部新知识片段不断加入到统一的知识体系中来,系统及时发现已有知识之间相似性、主动的推送给最有可能与之产生交互的人,从而对已有知识进行更新、促进新知识的应用和启发式创新。
图2 六步建设法
相较于数据管理、文档管理的方式,知识中台在许多方面将带来更大价值。
通过知识表示技术,使知识同时表示为人类语言和机器语言,可解释性更强;通过知识抽取技术,建立企业内部全局统一视图,便于全员达成概念共识;通过知识增强技术,提升下游应用的准确性,包括可视化洞察、信息检索、推荐系统、任务型问答、具有行业特色的解决方案型应用等。
放眼未来,数字化转型要实现进一步突破,一个必经阶段就是在数字化基础上搭建知识中台。各类知识密集型行业均需建立自己的行业大脑,行业大脑将会成为企业在市场竞争中的战略控制点,由企业自身运营维护,知识作为企业资产不断地沉淀和更新。知识中台将会成为数字化转型中打通底层数据和上层应用的关键组件,帮助企业解决知识难留存、难挖掘、难管理、难传承的问题,为新经济环境下的市场竞争做战略布局。
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