03 · Enterprise Knowledge Intelligence
知识库智能化
SHEPHARD 帮助企业系统化整理和组织内部知识，通过知识管理与 AI 技术，让企业积累的信息更加容易被检索、理解和调用。
为什么需要
企业最有价值的经验，常常只存在于几个人的脑子里。
企业在长期经营过程中积累了大量知识。这些知识可能存在于业务文件、合同、操作手册、历史订单、员工经验、内部制度以及各种业务记录之中。
但当知识分散在不同系统和个人手中时，企业很难充分利用这些积累。员工可能需要反复寻找资料，重复询问同事，依赖个人经验处理问题。随着人员流动，部分重要的业务知识也可能随之流失。
你的企业是否也有这些情况？
新员工总在问同样的问题，老员工被打断到没法干活
找一份合同或操作手册，要翻好几个文件夹
同样的问题，不同的人给客户的答案不一样
资深员工一离职，很多事情就没人知道怎么做了
知识没有被整理之前，企业每一天都在为“重新找答案”付出时间。
我们提供的服务
- 01 · Knowledge Assessment
企业知识梳理
识别企业内部已经积累的知识资源，了解知识的来源、类型和使用场景。
- 企业知识资源盘点
- 内部文件与业务资料整理
- 企业制度与操作规范梳理
- 业务经验识别
- 知识使用需求分析
- 02 · Knowledge Base Development
企业知识库建设
将不同来源的企业知识进行分类、整理和结构化管理，建立统一的知识管理体系。
- 企业文档知识库
- 业务知识库
- 产品与服务知识库
- 内部制度知识库
- 历史业务记录管理
- 03 · Intelligent Knowledge Retrieval
智能知识检索
利用 AI 技术，使员工能够通过自然语言查询企业内部知识，快速获取相关信息。
- 自然语言知识查询
- 企业内部智能搜索
- 多文档信息检索
- 知识关联与信息提取
- 智能问答系统
- 04 · Knowledge-driven Applications
企业知识应用
将企业知识嵌入实际业务场景，使知识不再只是被存储，而是能够辅助员工完成工作。
- 智能业务咨询
- 内部员工知识助手
- 业务规范查询
- 历史案例参考
- 业务操作辅助
合作方式
一个项目是怎样推进的
先确定哪些知识最常被用到，再整理、入库、接入 AI，让员工在工作中直接用起来。
- 01第 1–2 周
知识盘点
访谈各部门，找出最常被问到的问题、最常查阅的文件，以及只掌握在少数人手里的经验。
交付物- 知识资源清单
- 高频问题列表
- 02第 3–4 周
整理与结构化
把散落的文件、制度和经验整理成统一的结构，补齐缺失内容，标记过期信息。
交付物- 知识分类体系
- 整理后的知识库内容
- 03第 5–7 周
智能检索上线
搭建企业知识库和 AI 问答，员工用日常语言提问，系统给出答案并附上原始出处。
交付物- 企业知识库系统
- AI 问答助手
- 04第 8 周起
应用与更新
把知识接入客服、销售、培训等具体场景，并建立内容更新和权限管理机制。
交付物- 知识维护流程
- 使用情况报告
为企业带来的价值
做完之后，会有什么不同
- 01
减少寻找和整理信息的时间。
- 02
降低对个人经验的过度依赖。
- 03
提高企业知识的共享与复用效率。
- 04
减少人员流动带来的知识流失。
- 05
让企业积累的经验持续产生价值。
典型场景
以下场景根据我们常见的企业情况整理，用来说明这项服务能解决什么样的问题。
- 专业与商业服务
同一个问题，每个顾问答得不一样
以前项目经验散落在各人电脑里，新顾问遇到问题只能到处问，回复客户也不统一。之后历史方案和标准答复整理入库，顾问提问就能找到参考，并标明出自哪个项目。 - 制造与生产
设备出了问题，只有老师傅会修
以前故障处理经验靠口口相传，老师傅休假时，小问题也可能让产线停下来。之后维修记录和处理步骤整理成知识库，现场人员用手机就能查到处理方法。 - 批发与分销
销售总在问商品参数和政策
以前商品规格、价格政策和售后规则分散在多个文件里，销售每天反复问内勤。之后AI 助手直接回答商品和政策问题，并附上最新文件，内勤不再被同样的问题打断。
常见问题
其他服务
我们日常使用的 AI 与企业技术。
开始行动
每一次改变，都始于一次交流
无论您正在寻找方向，还是已经有明确的业务需求，我们都愿意与您一起探索。
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