企业中台白皮书

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从数据到知识，知识中台赋能企业智能化升级 2020 年 12 月目录 1. 观点摘要.........................................................................................................................................................1 2. 企业在数字化转型中面临的问题和挑战 ............................................................................................................2 2.1 企业面临着外部环境快速变化的新问题 ................................................................................................. 2 2.2 内部管理能力和传统 IT 架构无法应对转型要求...................................................................................... 3 3. 人工智能赋予知识管理全新的内涵 ................................................................................................................5 3.1 从数字化到智能化，重塑企业发展格局................................................................................................ 5 3.2 数据的变化拓展了知识的领域和范畴 ................................................................................................... 6 3.3 人工智能算法赋予了知识全新的能力 ................................................................................................... 6 3.4 基于智能化技术的知识解决方案的领先性 ............................................................................................ 7 4. 知识中台 - 构建全新知识能力的智能化引擎 ...................................................................................................8 4.1 中台定位：能力沉淀，场景驱动，知识升级 ........................................................................................ 8 4.2 架构体系：基础技术，核心功能，产品矩阵 ........................................................................................ 8 4.3 知识产品：技术赋能，过程重塑，行业沉淀 ........................................................................................ 9 4.4 核心功能：多模数据，智能提炼，服务输出 ...................................................................................... 10 4.5 技术为纲：图谱，算法，模态，认知 ................................................................................................. 11 4.6 生态赋能：连接，融汇，开放，服务 ................................................................................................. 12 4.7 价值实现：落地方法，变革推动，资源保障 ...................................................................................... 13 5. 知识中台的行业实践和成果.........................................................................................................................15 5.1 智能关联跨领域信息，赋能数字化高效办公 ...................................................................................... 15 5.2 构建知识能力组件，助力政务服务智能化 .......................................................................................... 15 5.3 从舆情发掘洞察，知识中台引导企业运营 .......................................................................................... 16 5.4 从状态诊断到智能维修，设备管理知识化 .......................................................................................... 17 5.5 沉淀能力，聚沙成塔，推动工业智能化.............................................................................................. 17 5.6 决策逻辑智能化，科学应对突发事件 ................................................................................................. 18 5.7 数据与逻辑相融合，金融风控更智能 ................................................................................................. 19 5.8 法律案件知识化，人工智能辅助庭审 ................................................................................................. 19 5.9 从病历档案到诊断辅助，知识中台赋能智慧医疗 ............................................................................... 20 5.10 构建学习体系，定制教学方案，知识中台变革教育理念 .................................................................. 21 6. 知识中台在智能经济中担当重任 ..................................................................................................................22 6.1 智能经济，接棒下一代产业形态 ........................................................................................................ 22 6.2 重装上阵，知识中台持续提升自身能力，推动企业转型 .................................................................... 23 7. 附录：参考文献 ..........................................................................................................................................25 1. 观点摘要企业数字化转型升级，面临多重机遇与挑战。坚持数字化发展是我国现阶段秉承的发展战略。人工智能、云计算、区块链等新一代智能化信息技术正在快速发展，5G、数据中心、物联网等新型基础设施也将逐步完善。在新冠疫情突发、中美关系持续紧张的局势下，企业为了***保持竞争力，需要提高数字化水平，但面临外部和内部的双重挑战。企业面临着外部环境快速变化的新问题。互联网经济蓬勃发展，移动应用广泛普及使得形态多样的数据正在呈现几何级数的增长，信息通讯技术的发展加速了人类知识的更新速度，市场竞争的加剧使企业对信息的价值产生了深度挖掘的需求，信息的来源也随着生产力的发展而不断拓展。信息的变化导致了知识的生产和应用发生变革。开放性更强的信息使高质量的知识管理日益复杂，信息的更新速度、频率的加快使企业知识的迭代更新存在挑战，来源更广的信息则需要企业基于业务需求进行深度加工，形成环环相扣的企业知识，应用到企业经营中，验证其价值。企业内部综合治理需要革旧施某某。传统的 IT 系统多以流程和管控作为任务目标，缺少智能化的技术手段，无法有效处理和应对信息与知识的爆发，在知识的分享与应用、驱动业务增长方面存在先天的缺陷，企业急需建立全新的信息与知识处理的技术架构。首先，企业要在经营管理方式上，由资源驱动业务增长逐步转向知识驱动业务增长，以帮助企业在红海市场中提升竞争力，在蓝海市场中拓展创新业务；其次，企业要推动企业文化和员工思维的转变，并培养数字化人才队伍；最后，需要打造全新的数字化技术框架，引入中台工具，支持创新业务的快速落地和迭代。智能化是企业数字化的新阶段。人工智能算法的进步使得从海量数据中高效汲取知识成为可能。知识可以帮助企业沉淀业务逻辑，将知识以机器可以理解的方式进行组织，从而实现数据的智能化应用，推动企业智能化发展。知识中台是基于人工智能技术形成的智能化知识解决方案。它具有全链路的知识管理能力，覆盖知识的高效生产、灵活组织和智能应用。以数据为基础，知识中台能够自动化地从数据中提取知识，在业务场景的人机互动中主动推荐知识，帮助业务人员高效、精准、智能地制定决策，提升企业的经营效率与业务创新能力。知识中台，是面向企业知识应用的全生命周期、一站式、智能解决方案。知识中台架构体系分为三个层面：基础技术层、核心功能层和产品矩阵层。其中，基础技术层提供了以人工智能为核心的技术支持，是知识中台运行的引擎。核心功能层涵盖了知识生产、知识组织、知识应用的知识全生命周期。产品矩阵层封装了平台、应用、行业解决方案多层次的产品，为各行业，各场景提供服务。全球的经济形态正在由数字经济逐步发展到以人工智能为核心驱动力的智能经济新阶段。当前，全球正处于新一轮科技革命和产业变革的加速推进期，数字化、网络化、智能化技术在生产生活中广泛应用，驱动人类社会迈向智能经济新时代。智能经济是以新一代信息技术和智能技术为基础设施和创新要素，以产业创新为核心内容，具有数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享四大特征的新经济形态。智能经济在催生新需求、新业态的同时，通过人机交互方式的变革重构人类的生产方式、生活方式、社会运行及政府治理方式，引领经济社会的创新发展。知识中台在产业智能化升级中，担当重任。知识中台作为新经济形态下的智能化方案，将持续从技术、行业应用、生态合作的角度进行提升，更好地赋能企业，为企业在智能经济中取得先机持续提供动力。技术方面，知识中台的数据处理能力将由结构类、文档类数据，拓展至图片、音频、视频在内的多模态数据；知识中台将提升复杂知识表示和快速构建技术，提升数据知识化的效率。应用方面，知识中台将由搜索、问答、推荐，升级至辅助决策、预测、推理等各类业务场景的知识深度应用，满足企业产品与服务的自动化定制需求，驱动产业智能化升级。 1 / 26 2. 企业在数字化转型中面临的问题和挑战中共中央于 2020 年 10 月 29 日会议通过的《“十四五”规划建议》强调了要加快数字化发展，加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。在此政策背景下，单纯依靠传统的基础设施不能有效支撑数字化发展，以 5G、人工智能、工业互联网、物联网等新一代技术构成的新型基础设施应运而生，支撑传统产业向数字化、网络化、智能化方向发展。同时，企业面临着复多.杂变的市场环境。新冠疫情使个人消费者和企业的行为发生改变，人们的生活方式、企业办公方式逐步从线下转移到线上。数字化能力不足的企业，由于缺乏大数据的支撑，无法精准洞察客户行为变化，线上线下业务难以打通，导致企业经营受到影响。国际方面，中美近年来频频发生摩擦，逐步从贸易演变到科技、金融等多个领域的全面对抗，美国已开.经始加大对中国技术出口的限制，国内企业需要尽快实现基于自主技术的解决方案，摆脱对外资技术和产品的依赖。无论是国家政策的推动，还是国际复杂局势的影响，企业都需要加快数字化转型，优化供给侧改革，提升技术创新能力，探索新业务和运营模式，满足市场对优质产品和服务的需求，提高自身经营效率，助力发展数字经济，达到数字产业化和产业数字化融合的国家经济发展目标。 2.1 企业面临着外部环境快速变化的新问题随着社会的发展，移动互联应用、人工智能、自动驾驶等新兴科技及应用，正在飞速的进入大众的生活。在全新的数字时代下，企业需要能够理解并处理比以往更多、更快、更复杂的信息，才能利用最新的技术成果，提升企业运行效率和决策智能化水平，在复杂的竞争环境中得以生存发展。鸱数字化时代，市场竞争日趋激烈，企业产生和处理的信息形态多样、数据量呈几何级数增长互联网经济蓬勃发展，移动应用广泛普及，数据正在呈现几何级数增长。在数字化时代，企业需要处理的信息已经远远超出传统的经营管理范畴。信息的承载形式从结构化数据拓展到非结构化数据，包括日志、文档、图像、音视频等。同时，信息的受众不再局限于人，而是广泛用于人与人的交流，人与机器的交流，以及机器与机器之间的交流。信息形态的多样化，带来了信息量的指数级增长。预计到 2025 年，全球数据量将比 2016 年的 16.1ZB 增加十倍以上，达到 163ZB。其中，根据中国信息通信研究院的《大数据白皮书》(2019)披露，仅中国在 2018 年的数据产生量就占到了当年全球数据产量的 23%，约为 7.6ZB，约等于一千万亿个大小为 8MB 的文档。鸱信息的更新速度加快，深度挖掘需求增加，来源广度延展，都对处理的实时性提出更要.高求信息通信技术加速了人类知识更新的速度。联合国教科文组织曾经做过一项研究：在 18 世纪时，知识更新周期为 80-90 年；19 世纪到 20 世纪初，缩短为 30 年；上个世纪 60-70 年代，一般学科的知识更新周期为 5-10 年；而到了上个世纪 80-90 年代，许多学科的知识更新周期缩短为 5 年；进入 21 世纪，众多学科的知识更新周期已缩短至 2-3 年。除了通用学科知识的更新周期在缩短，人类、机器的信息刷新速度也在不断突破极限，需要实时处理。例如，双十一购物节期间，某电商平台订单创建峰值可达到 58.3 万某某/秒；为保障无人驾驶安全，车载传感器和行驶指令的传输和发送，必须是毫秒级。深度挖掘信息价值的需求，也在随着市场竞争的加剧而逐步显现。企业的信息处理方式正在逐步升级：从运营流程到经营模式，从报表汇总到智能分析，从分类标签到市场洞察。深度挖掘信息的价值、实时洞察市场变化的先机、发现组织管理的优化方式，能够帮助企业在竞争中立于不败之地，并保持长期、可持续发展。 2 / 26 信息来源的广度也在不断拓展。随着商品流通的发展，生产工具的升级，以及资本的不断积累，生产力的发展正在不断推动产业分工更加细致与复杂化。产业链上下游的各个环节需要协作完成产品与服务的交付。因此，企业不仅要掌控自身经营管理的信息，也要拓展信息来源的广度。例如，沿着价值链获取并处理多源、交互、实时信息，从供应链到生态合作，从专业服务平台到生态体系平台，从行业深耕到跨界创新。鸱知识需要更多的走向业务前台，更加深度的融入到企业的生产经营活动中知识是企业管理者和员工做出业务决策的重要依据。知识需要逐步走向前台，深度融入并支撑企业的生产经营活动，助力企业提升核心竞争力。在数字化时代，知识的生产和应用也随着信息的变化而发生着变革。知识的高质量管理模式日益复杂。通过互联网，任何人/机构都能成为信息的生产者、发布者、传播者和使用者，使信息具有比以往更强的开放性，丰富的信息并不一定能够为企业带来高质量的知识。在被动检索模式下，多由人工自主判断知识的相关性；在主动推荐方式下，要求系统能够自主判断知识的准确性、与业务的适配性，以防止对业务人员造成过多干扰，对知识质量的要求更加严格。高质量的知识加工，是实现知识智能化高效应用的重要前提。知识的迭代更新存在挑战。数据的来源已不再局限于传统的数据库，而是包含所有数字化应用中的实时动态数据。信息的更新速度、频率都在加快，并不断产生新的知识。此外，数据的模态也由单一的文本方式，拓展到覆盖图像、语音、视频等多媒体形式。针对来源丰富、形态多样、更新速度较快的数据和知识，企业需要具备新旧数据资产的差别化管理能力，既能做到实时积累新知识，也能迭代保留部分有价值的旧知识。知识的价值应用需要探索。在新经济背景下，企业拓展了更多的业务场景，需要提供多样化的产品与服务，以满足不同细分市场的个性化需求。在客户至上的时代，为用户提供良好的体验，是企业的生存之本。企业需要基于业务需求，深度加工信息并生成知识，然后用知识驱动业务的智能决策。知识价值需要并能够在前台业务中获得内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。生态合作几个层次持续提升和发展，但是企业需要从今天开始思考，启动文化和认知转变，搭建知识中台，识别试点领域，培养人才，在未来建设成全新的知识型组织，在智能经济时代获得发展先机。 24 / 26 7. 附录：参考文献 1. 德勤，全球人工智能发展白皮书， 2019 2. 德勤， 2020 技术趋势报告， 2020 3. Deloitte, Knowledge Management and the Digital Native Enterprise, 2019 4. Deloitte, The social enterprise at work: Paradox as a path forward， 2020 5. 德勤，2020 德勤全球人力资本趋势报告，2019 6. 德勤，国企数字化转型全面增质提效（上），2020 7. 中国信通院，大数据白皮书， 2019 25 / 26 致谢本报告由百度与德勤管理咨询共同完成。如您有任何关于本报告的疑问或建议，请通过邮件联系，mpks_contact@baidu.com。 26 / 26 [文章尾部最后500字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]请点击下方选择您需要的文档下载。

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