在數位化浪潮徹底改變了人們的工作型態，隨著存放在電腦或雲端資料的急遽增長，包含大量結構性和非結構性資料，企業面臨前所未有的資訊管理挑戰。AI知識庫作為新型態的知識管理系統，可以結合人工智慧與知識管理系統，自動化處理大量繁雜的資料，更能提供即時、精準的知識檢索與問答服務。本文將帶大家深入探討AI知識庫的運作原理和優勢，幫助企業更加了解這項劃時代的知識管理解決方案。
什麼是知識管理？為什麼知識管理對企業這麼重要？
在探討AI知識庫相關的概念前，我們必須先了解企業知識管理的核心概念與價值。
知識管理是什麼？
知識管理（Knowledge Management）是指利用系統化方式收集、組織、儲存和應用知識的過程，從知識的創造、篩選、儲存到應用，都涵蓋在這一套管理體系內，目的在於將企業內部的知識結晶轉化為實際的競爭優勢，並讓員工以更加快速、高效的方式進行工作。
知識管理對企業的重要性
- 保護知識資產：系統化的知識管理能夠幫助企業用更安全而有條理的方式保存各式重要的資訊，避免關鍵訊息因為人事異動而遺失，維持營運的穩定性。
- 提升營運效率：有效的知識管理能夠減少工作流程的重複或錯誤，提升決策與日常工作的效率，並大幅降低了人力和時間成本。
- 促進協作與創新：好的知識管理系統能讓不同部門的團隊更好地進行知識分享與協作，活化思維，進而提升企業創新能力和市場競爭力。
理解企業知識2大框架，輕鬆掌握知識管理邏輯
想要建立有效的知識管理系統，首先必須了解企業知識的2大框架和其特性，才能夠針對不同類型的知識採取最合適的管理策略。
＊可左右滑動表格進行查看！
| 知識類型 | 特徵 | 管理重點 | 範例 |
|---|---|---|---|
| 顯性知識 | 可明確表達和記錄的內容 | 標準化儲存與檢索系統 | 作業程序、技術文件、政策規範 |
| 隱性知識 | 難以書面化的個人經驗或技能 | 經驗分享與傳承 | 判斷力、實務經驗、商業思維邏輯 |
清晰的知識分類邏輯是企業進行知識管理的重要基礎，顯性知識最容易記錄和傳遞，可以輕易透過文件管理系統進行歸納，也可以快速被學習；隱性知識則較難被書面化和系統性地紀錄，通常需要透過Mentor-Mentee制度的傳承、或是內部工作坊等方式來進行傳承。
什麼是AI知識庫？AI知識庫如何運作？
有別於傳統企業知識庫單純作為一個儲存和歸納資料的空間，AI知識庫更像是一個具備智慧思考能力的知識管理生態系統。
AI企業知識庫整合了自然語言處理、機器學習、搜尋引擎等智能技術，能夠自動理解、分析和處理各種形式的知識內容，甚至可以自動識別資料的語意和彼此間的關聯性，提供更快速且精準的服務。
AI企業知識庫如何運作
運作主要依靠以下2大機制進行：
- 自然語言處理技術（NLP）：AI企業知識庫的自然語言處理技術能讓系統更準確理解人類的自然語言表達，並掌握使用者的上下文和提問的意圖，而不像傳統的知識管理系統需要受限於特定的關鍵字或搜尋格式。
- 機器學習演算法：AI企業知識庫會運用機器學習技術來進行智能分析、識別和搜尋結果的優化。透過使用者每次的資料輸入，AI將持續學習與和使用者互動的技巧，並根據使用者的回饋改善決策判斷的準確性和回答品質。
導入企業知識庫有什麼好處？不可不知的AI知識管理5大優勢
AI知識庫擁有自動化、客製化等5大優勢，解決了傳統知識管理系統的痛點，更為企業的知識管理帶來了革命性的改變。
優勢1：自動化搜尋功能
AI知識庫最顯著的優勢就是極高的自動化程度，能夠24小時不間斷地提供知識服務。使用者只需要用自然語言提出問題，AI知識庫就能自動搜尋相關資訊，並提供快速且準確的回答。
優勢2：客製化回應請求
AI知識庫能夠根據使用者的職位、查詢紀錄和語言習慣，提供個性化的知識服務。例如，對於技術人員的查詢，系統會提供詳細的技術操作細節；對於管理階層的查詢，則會著重於提供策略性的觀點和決策參考資訊，大幅增加使用者的工作效率與便利性。
優勢3：處理非結構化資料
傳統知識管理系統往往只能處理結構化的資料，無法針對電子郵件、會議記錄、研發報告等存放大量知識的非結構化資料進行統整；而AI知識庫不但能有效處理這些複雜的資料類型，更能夠從中提取有價值的內容，協助企業完整保存這些珍貴的價值資產。
優勢4：即時更新和動態調整
AI知識庫具備動態學習與調整能力，能夠即時更新企業知識庫的內容，確保企業知識庫始終保持在最新狀態。同時，AI知識庫也會隨時監控外部的資訊，主動提醒相關人員進行資料更新，確保企業的決策始終立基於最新的資訊基礎上。
優勢5：直觀介面降低操作難度
AI知識庫能提供十分直觀的使用者介面，員工不需要學習複雜的語法或規則，只要跟平時一樣使用自然語言輸入需求，就能輕鬆獲得所需的知識，因此大幅降低了使用門檻，也讓系統可以廣泛普及到公司大多數的員工。
如何導入AI 知識庫？3大流程一次解析
在企業導入 AI 知識庫時，需依循以下3大流程：
1. 資料盤點
首先，要全面盤點企業知識庫內外部資料的來源，並依格式區分為結構化、半結構化與非結構化的資料、以及統一專業術語的使用方式，避免出現語意上的誤差。最後，也要在資料盤點階段針對個資和商業機密進行加密處理，避免出現資料外洩的風險。
2. AI-KM能力評估
再來，需測試和訓練所使用的AI模型，讓模型能理解專業領域問題並給出正確的回答，並需確認該模型支援是否支援跨系統整合、權限管理與API串接等需求，同時也要確認權限管理和審計功能是否已趨完善，沒有違反法規的疑慮。
3. 情境評估
針對企業知識庫的使用場景作分析與評估，找出使用頻率和商業價值較高的情境，並優先針對這一類情境做部署和訓練，以快速驗證導入AI企業知識庫的投資效益（ROI）。
除了導入流程外，企業應應思考AI知識庫系統的部署方式，常見選擇包含「雲端部署」和「地端部署」兩種，前者將資料上傳至雲端，可以有效節省硬體成本和提高使用彈性；後者則是將數據全數保存在本地電腦內，可以確保機敏資料的安全。
也有企業會選擇適用折衷的「混合部署」形式來建置企業知識庫，也就是將機敏資料保留在地端、其他資料則上傳至雲端，並透過安全閘道與加密方式來確保資料存取和交換的安全。
實際案例：用AI知識圖譜平台打造智慧藥品資料庫
導入AI知識庫有助於提升企業的營運效率和競爭力，例如：精誠資訊就成功結合知識圖譜與生成式 AI，協助台灣的生技醫療業者的研發與法規部門大幅提升了查找資訊的效率。
由於在藥品研發過程中，需要頻繁參考許多分散在 FDA、EMA、ClinicalTrials.gov 等平台的藥品仿單與臨床數據，過去以人工進行搜尋的方式耗時且費力，但在導入AI知識庫後，以知識圖譜結構化藥品資料，並結合GraphRAG 架構與生成式 AI 模型，可以直接識別使用者的自然語言問題（如：「有哪些經 FDA 核准的口服 JAK 抑制劑？」）並生成精準的回應，還能要求AI附上資料來源與推理路徑，將過去數小時的工作時長縮短為數秒鐘，分析查詢效率提升超過80%，還能確保知識的一致性與準確度，強化研發的決策品質、加快法規部門的審核速度。
由此可見，AI知識庫除了能協助企業打造真正智慧且可擴充的知識管理平台，更能加速企業的創新研發能力、強化市場競爭力。
建立AI知識庫，首選精誠資訊
AI知識庫可以為企業提供更高效且便捷的知識管理和檢索服務，大幅增加工作的效率。在選擇導入AI知識庫時，企業需要多方考慮系統的技術成熟度、安全性、介面使用難易度等不同面向。精誠資訊的Enterprise AI Platform(EAP)正是專為企業打造的AI知識庫的解決方案，它結合了自然語言查詢、與即時決策功能，更使用兼顧安全和效率的雲端x地端部署架構，讓員工能自主應用數據、管理者也能快速做出決策，資安與創新能力一起再升級。
Enterprise AI Platform(EAP)，讓企業知識庫不再只是靜態的資料集合，而是成為推動企業達成安全、敏捷、創新指標的智慧寶庫！
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