아는 것이 힘입니다… 하지만 그 힘을 성공적으로 추출하려면 견고한 시스템이 필요합니다. 인텔리전스, 가용성 및 우수성을 갖춘 서비스 제공에 중점을 둔 고객 중심 시대에, 지식경영시스템(KMS) 구현 점점 더 중요해졌습니다. 지식 관리(KM)는 모든 인공 지능(AI) 이니셔티브의 성공을 위한 초석입니다. 챗봇 / 보이스봇 / FAQ / 검색 엔진 프로젝트는 고객에게 답변을 제공하는 지식 기반에 의존합니다. 당연히 이러한 프로젝트가 제공하는 답변의 유용성은 해당 답변 뒤에 있는 지식 기반의 풍부함에 따라 달라집니다.

이제 이 아이디어를 손에 넣었으니 이 아이디어로 무엇을 하시겠습니까? 그렇다면 지식경영시스템을 어떻게 구현해야 할까? 걱정하지 마십시오. 올바른 위치에 있습니다. Inbenta는 프로세스 및 모범 사례에 대한 통찰력을 제공하고 따라야 할 지식 관리 프레임워크를 제공하기 위해 여기 있습니다. 

힘을 가져오는 지식경영체제의 틀

KM에 접근하는 방법에는 여러 가지가 있으며 회사를 위해 선택할 방법은 문화, 구조 및 기존 프로세스에 따라 다릅니다. 어떤 접근 방식을 선택하든 KM을 구현하면 사람, 기술 및 프로세스에 영향을 미칩니다. 

지식 관리 시스템 구현에 대해 생각하기 시작할 때 다음 라인에 따라 자신 및 팀과 함께 브레인스토밍하십시오.

• 사람들: KM은 누구를 위해 만들어졌습니까? 누가 KMS 프로젝트에 참여하게 됩니까? 그들의 역할과 책임은 무엇입니까? 

• 기술 : 이 KMS 프로젝트를 지원하기 위해 어떤 도구와 기술이 사용될 예정입니까? 기술은 사람들이 의사소통을 할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 지식을 검색 및 찾고 KMS 내에서 지식에 액세스하는 데에도 도움이 됩니다.

• 방법: 유연성을 유지하면서 지식 관리의 각 단계에 대해 강력한 시스템을 정의해야 합니다.

지식 관리 모범 사례

1단계 – 지식의 출처 식별

회사에는 여러 지식 소스가 있으며 첫 번째 단계는 이러한 소스를 식별하는 것입니다. 이 단계에서는 조직의 지식 흐름에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 먼저 존재하는 것에서 시작하여 이를 기반으로 KM 프로세스를 설계하십시오. 누가 또는 무엇으로 회사에 지식을 제공합니까? 그 정보는 어디에 저장되나요? 그것은 무엇을 말하는가? 오늘날 어떻게 공유됩니까? 

2단계 – 정보 수집 및 캡처

정보가 조직을 통해 흐르는 방식과 정보를 찾을 위치를 알게 되면 정보를 분류, 매핑, 구성 및 저장해야 합니다. 이 단계의 목표는 정보 흐름에 일부 구조를 제공하여 액세스 가능성과 사용 속도를 높이는 것입니다.

3단계 – 프로세스 정보

다음으로 2단계 XNUMX단계를 통해 수집한 정보를 분석해야 합니다. 여기에서 아이디어는 정보를 통합, 구성 및 검토하여 조직에 가장 잘 사용될 수 있는 방법을 확인하고 정보를 결합하고 지식을 구축하는 데 이해하는 것입니다. 지식 관리 시스템을 구현하는 것은 회사의 핵심에 도달하고 진정한 문화적 변화를 나타낼 수 있는 큰 프로젝트입니다. 직원을 변화의 선동자로 참여시키는 이 단계에서 혁신 정신을 키우고 개발하는 것이 핵심 성공 요인입니다.

4단계 – 지식 구성, 저장 및 공유

마지막으로 중요한 것은 이 모든 지식을 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 효율적인 지식 관리 시스템을 구축하는 것이 중요하지만 사용의 차이를 만드는 것은 지식 기반을 활용, 육성 및 유지하는 사람입니다. 따라서 시스템 사용 방법을 이해해야 하며 도구에 대해 교육할 수 있습니다.

지식 관리 프레임워크의 핵심인 Symbolic AI 및 NLP

챗봇 자체와 마찬가지로 지식 관리 시스템은 일반 유형의 AI를 사용하든 Symbolic AI를 사용하든 다른 기술로 구동되며 성과에 다르게 영향을 줄 수 있습니다.

KMS의 AI는 데이터를 분석하고 KM 프로세스를 모니터링하는 컨설턴트를 대신합니다. Symbolic AI 및 NLP(자연어 처리) 기반 지식 관리 시스템은 인간의 언어를 쉽게 이해하고 올바른 정보를 즉시 검색할 수 있습니다. 

인벤타 지식경영시스템 30개 이상의 언어로 고객을 이해합니다. 특허를 받은 독점적인 자연어 처리 기술은 이러한 모든 언어의 뉘앙스를 이해하고 풍부한 어휘와 결합되어 Inbenta의 고객 상호 작용 플랫폼이 사용자 의도를 인식하고 사용자에게 최상의 응답과 대화를 제공할 수 있도록 합니다.

Inbenta는 관련 지식 기반을 구축하여 목표를 달성하고 챗봇이 가능한 한 효율적으로 작동하도록 하는 특정 지식 관리 프레임워크를 제공하는 많은(GDPR 준수) 가능성을 제공합니다.