Для современного цифрового предприятия данные – это фундамент для выработки эффективных управленческих решений, как оперативных, так и стратегических. Однако на пути к принятию решений «сырые» исходные данные превращаются в корпоративные знания. Сегодня мы видим несколько направлений такой трансформации, как на уровне аккумулирования цифрового опыта компании, так и на уровне самих данных.
Аналитики Gartner выделяют отдельную группу ИТ-решений – платформы цифрового опыта (Digital Experience Platforms, DXP), для которых ежегодно выпускается «Магический квадрант».
В своем анализе DXP-платформ аналитики Gartner, в первую очередь, фокусируют внимание на интеграции клиентских данных из различных источников. Так, в числе лидеров рыночного сегмента – компания Adobe, у которой, по мнению Gartner, – зрелое решение DXP, включающее управление контентом, аналитику и функции персонализации. Компания Salesforce вошла в число лидеров, поскольку сделала частью своей экосистемы систему управления контентом, CRM, а также функционал автоматизации маркетинга. Аналитики Gartner считают, что платформа Salesforce DXP вместе с CRM и CDP (Customer Data Platform) обеспечивает наиболее полную экосистему услуг цифрового опыта.
Еще один интересный участник Магического квадранта Gartner DXP – компания Liferay. Ее разработка – Liferay DXP – отличается высокой способностью к интеграции (обширный набор API и разъемов, готовые функции для поддержки сценариев использования B2B и B2E), а также наличием open source версии. Она дает возможность дополнять исходный код своими разработками и создавать закрытые коммерческие продукты. Например, по этому пути двигается российская компания L2U – она разработала на базе СПО Liferay базу корпоративных знаний InKnowledge и омниканальную платформу L2U.
Корпоративные СУЗ.
Термин «системы управление знаниями» (СУЗ) начал использоваться еще в середине 1990-х годов в связи с задачами, возникшими при обработке больших объемов информации в крупных корпорациях. Он связан с поддержкой процессов создания, распространения, обработки и использования знаний внутри предприятия.
Задача СУЗ — накапливать не разрозненные данные, а структурированные и формализованные знания, то есть правила, закономерности и принципы, позволяющие решать реальные производственные задачи. Это дает возможность сделать глубокие корпоративные знания доступными для сотрудников и повторно их использовать на уровне всей большой корпорации. При этом знания классифицируются и распределяются по категориям в соответствии с конкретной архитектурой и системными подходами к управлению знаниями.
• Система управления знаниями InKnowledge.
По оценке разработчиков, InKnowledge – это система, которая структурирует знания и направлена на улучшение пользовательского опыта. Она заточена под хранение и организацию контента: статьи, новости, документы, скрипты, переиспользуемые фрагменты (например, реквизиты компаний) и другие виды контента, структуру которых пользователь создает самостоятельно. Все загружаемые файлы хранятся во внутренней медиа-библиотеке InKnowledge и имеют уникальный идентификатор, что позволяет, например, при необходимости в один клик заменить изображение или документ во всех местах, где он используется.
Размещаемые знания в системе распределяются по различным тематическим областям, которые либо пересекаются, либо строго изолированы. Кроме этого, система предназначена для интеграции с другими системами, ботами, виртуальными помощниками, чтобы выступать для них единым поставщиком информации.
Структура Базы знаний InKnowledge имеет форму дерева страниц, причем, каждая страница собирается из виджетов и может выглядеть по-разному в зависимости от того, к каким категориям контента принадлежит. В этой системе реализованы также гибкие поисковые возможности, включая полнотекстовый, морфологический поиск (по корням слов), математический поиск (с использованием специальных символов), автопродление поискового запроса и поиск с игнорированием опечаток.
База знаний помогает компаниям сократить время на поиск актуальной и достоверной информации и предоставить доступ к ней для клиентов, партнеров, собственных филиалов и представительств. Кроме этого, с помощью Базы Знаний можно настроить портал самообслуживания для клиентов и закрыть линии техподдержки без участия операторов и менеджеров
• База знаний CraftTalk KMS.
Корни этой платформы, которая вышла на рынок в феврале нынешнего года, уходят в известную разработку AI-платформы CraftTalk для текстовых контакт-центров (чат-центр с искусственным интеллектом).
Решение CraftTalk KMS представляет собой базу данных, которая хранит, распределяет и управляет всей собранной корпоративной информацией. Предприятия могут использовать его как верифицированный омниканальный источник знаний по всем необходимым вопросам: внутренние процедуры компании, HR-информация, база знаний для IT, бизнес-процессы, информация о проектах, быстрый доступ к информации через чат, рассылки новостей, необходимый рабочий инструмент для корпоративного Call-центра и текстового помощника на базе искусственного интеллекта. Простой и удобный интерфейс системы реализован по принципу wiki.
Система для управления знаниями (Knowledge Management System) CraftTalk KMS построена в парадигме No-Code для максимально быстрого внедрения и эффективного обучения сотрудников работе с ним: интуитивно понятный графический редактор сценариев (скриптов) для операторов или ботов, наглядные блок-схемы.
В платформе CraftTalk блок базы знаний всегда был одним из ключевых для организации совместной работы операторов Call-центров и искусственного интеллекта. Именно он помогает оперативному качественному обучению бота и эффективным ответам.
Данные и информация консолидируются и структурируются, что позволяет каждому члену команды оперативно находить необходимую информацию, быстро погружать в нужную тематику новых сотрудников, а также легко обмениваться информацией с сотрудниками внутри компании и за ее пределами, если это одобрено политикой информационной безопасности.
• СУЗ Minerva Knowledge/Naumen KMS.
Minerva Knowledge – это решение компании MinervaSoft по управлению знаниями для среднего и крупного бизнеса с большим количеством линейного персонала. Система выступает единым источником информации для всей компании: управление персоналом, клиентский сервис, коммерческие службы, маркетинг и PR, юридические службы, делопроизводство и бизнес-процессы, офисные сотрудники, подразделения эксплуатации, помогает синхронизировать контент во внешних и внутренних источниках, обеспечивает информирование об изменениях и быстрый доступ к информации за счет точного поиска.
Виджет Minerva встраивается в корпоративные ИТ-системы, чтобы понимать, что сотрудники делают и рекомендовать подходящие знания.
Весной 2021 г. компания NAUMEN приобрела долю в компании MinervaSoft, и дальнейшее развитие продукта идет под брендом Naumen KMS. Решение Naumen KMS позволит крупным и средним компаниям создавать базы знаний для операторов контакт-центра и сотрудников фронт-офиса. Например, при интеграции с чат-ботом и сайтом компании система позволит избежать ситуации, когда клиенты получают разные ответы в разных каналах обслуживания.
Продукт помогает создать универсальный источник информации для всех сотрудников, в котором синхронизируются и своевременно обновляются сведения о продуктах, услугах и бизнес-процессах компании. В компании Naumen говорят, что в конкретных внедрениях удается снизить длительность обработки обращений на 10% уже через три месяца после запуска системы.
• База знаний «Битрикс24».
С помощью этого продукта в рамках «Битрикс24» создается единое хранилище корпоративных данных, которое легко пополняется и легко редактируется всеми сотрудниками компании. По сути, это мультимедийное пространство корпоративных знаний, созданное для систематизированного хранения регламентов, статей, чек-листов, документации и других данных в компании. Нужная информация отыскивается в нем за считанные секунды – для этого в системе работает умный поиск.
При этом можно создавать отдельную базу знаний для каждого проекта внутри рабочей группы – с правилами, алгоритмами и другой важной информацией: все участники проекта по умолчанию получат к ней доступ, смогут коллективно создавать, обсуждать и редактировать статьи.
Создать и редактировать Базу знаний сможет любой сотрудник. Для этого используются шаблоны, готовые блоки, в которых на лету можно менять тексты, изображения и видеоролики.
• СУЗ «Ростелеком».
Система управления знаниями — это цифровой продукт «Ростелеком Контакт-центр», предназначенный для использования в контактных центрах и службах поддержки клиентов. С его помощью создается единое информационное пространство для службы поддержки клиентов телеком-компании. В этом информационном пространстве размещаются все информационные материалы, которые используются при обслуживании клиентов.
Заключение.
Важная часть решений интеллектуальной обработки данных – выявление новых знаний: некоторых паттернов, неявных связей, недостающих данных и т.п. Выявление паттернов – это, можно сказать, стандартная задача технологий машинного обучения. И, в общем, успешность ее решения зависит от количества и качества существующих данных, компетенции специалистов и имеющихся ресурсов. Но, в частности, со стандартными задачами на коммерческом рынке она справляется успешно
Если под недостающими данными имеется в виду идентификация отклонений в ряду «нормальных» данных, то это задача технологий продвинутого обнаружения аномалий, и она означает обнаружение объектов (их групп), событий или паттернов, отличных от ожидаемых.
При таком подходе модели обучаются на «нормальных» данных или событиях и автоматически или на основе моделей с «ненормальным» предыдущим поведением позволяют оперативно или упреждающе обнаружить отклонение.
Такие подходы используются в задачах кибербезопасности, для борьбы с мошенничеством, мониторинга работоспособности ИТ-систем и др. С распространением Интернета вещей технологии такого рода получают применение в задачах мониторинга физических активов и предиктивного обслуживания оборудования.
Нередко такие продукты на рынке объединяют под термином OSINT (Open Source Intelligence), а для исследований (расследований) применяется одноименный фреймворк. Инструментарий OSINT позволяет быстро и наглядно представить все инциденты, а это, в свою очередь, дает возможность сотрудникам в связке с ИИ быстро и качественно их обработать, например, быстро купировать инциденты, связанные с мошенничеством и отмыванием денег.