如何利用AI技术提升企业认知智能?超详细的架构解释

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认知的高度决定了创造价值的高度。
在企业的整个生命周期中,从建立、发展、竞争、成功到衰落,都会面临复杂多样的决策场景。

而时代演进产生的海量、分散、实时的信息,人类很难高效、准确地感知、识别和决策。

因此,企业需要通过大数据和人工智能技术提高智能分析和决策的能力,从而在快速复杂的游戏场景中提升竞争力。

那么如何利用人工智能技术提升企业的认知智能呢?

在企业营销服务和设备生产运营场景中,知识图谱和认知智能技术可以通过数据知识聚合、关联展示和策略推荐,提高企业管理者和业务人员的认知和决策能力。通过关联和聚合企业场景中的数据和知识,形成业务领域的知识图谱,并以此为基础构建可视化、搜索、推荐等认知智能应用,形成场景中的业务认知大脑。当我们进一步整合不同业务的认知大脑,就可以构建一个统一的企业认知和决策中心,即企业的认知大脑。

企业的认知大脑旨在提高企业在各个领域的业务认知、决策和协调能力。

企业的认知大脑通过知识地图管理平台对全局数据进行采集、存储和管理,并将其抽象转化为企业的全局知识地图。

《知识图谱与认知智能:基本原理、关键技术、应用场景与解决方案》一书从战略、架构、应用系统、团队建设、产出分析等角度介绍了企业认知大脑的整体解决方案。并围绕企业认知和决策的核心痛点,分享企业知识库、企业决策助手等解决方案。以及企业办公智能和企业风控、投资场景,共享认知智能解决方案。

本文将首先从企业认知智能战略和整体架构两个方面进行分享!

01

企业认知智能战略
企业认知智能的落地是一个涉及个人、组织、企业认知和行动模式整体转变的重大挑战。如何提高企业的认知能力,不仅是人工智能技术落地的问题,也是组织管理升级的问题。
那么,如何构建企业认知智能的落地策略呢?

企业认知能力的提升是企业认知智能的战略目标。

对单个组织认知能力的提升,可以通过营销、生产、管理等业务场景的认知和决策效率来评价。数据可视化、策略推荐和自动决策是典型的认知智能应用,可以提高商务人士的认知和决策效率。然而,这些应用不可能凭空出现:认知智能应用不仅需要信息系统基础设施,还需要数字业务系统,甚至更智能的控制中心。

图1显示了企业认知智能的不同战略阶段。企业认知智能的落地需要以企业业务系统的信息化为基础,将业务状态进一步数字化、知识化,并在数字化、知识化的基础上,逐步构建解决业务分析、推理、决策的知识推理应用。推理知识的应用需要与企业业务系统深度融合,融入到企业业务人员的工作流程中,从而提高认知。

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图1

参考人类认知智能的实现,企业信息化犹如赋予企业骨架和血肉;企业的数字化实现了血液的循环,让企业通过数据在不同组织之间传递信号;智能化企业构建了企业的神经系统和大脑。企业通过对企业传感器的感知信号进行处理和挖掘,形成用户认知、设备认知、企业认知等全局认知能力。借助企业认知大脑和辅助神经系统,按照认知生成策略控制行动,实现业务目标。

企业认知智能的实施需要与企业信息化、数字化、智能化战略相结合,逐步推进。围绕企业业务场景中人与物的认知和决策过程,推动企业从业务数字化(数据知识采集)到决策数字化(数据中间站),再到决策智能(企业认知智能的应用),最终实现商业智能(企业认知智能)。

企业信息化是数据和知识收集的基础,也是实现商业价值转化的智能决策的基础。因此,企业信息化既是认知智能的起步阶段,也是认知智能的落地阶段。企业在推进信息化的时候,通过云计算技术可以大大加快建设进度,降低落地成本。

企业数字化包括业务数字化和决策数字化。在数字化阶段,企业需要对企业各个领域的数据知识进行收集、清洗和加工,形成可用的素材。

企业的知识和数据来源于人、物、企业。

人类的知识和经验。

通过物联网设备和互联网应用收集的数据和知识。

企业财务和审计的业务系统流程、数据和知识。

在从数字化到智能化的过程中,企业需要通过知识地图管理平台来管理分散的数据和知识。知识地图管理平台在企业数据和企业AI的基础上,对数据和知识进行加工和提取,形成企业全局知识地图。

企业决策智能是构建数据分析可视化、策略搜索推荐、辅助控制等认知智能应用。在此基础上聚合数据和知识,使企业业务人员能够清晰、及时地识别业务状态。业务人员基于业务认知,通过人机合作进行知识推理,得到场景中的最佳决策。

企业的商业智能是将企业的决策智能与信息系统深度融合,高效准确地执行智能决策,帮助企业实现营销、运维等业务目标。

企业进入商业智能阶段后,仍然会遇到很多问题,比如员工的认知能力有限,员工之间难以协作,整个组织的认知不一致等。这些都是影响企业生存的关键问题。数字化、智能化让企业进化成了超高速的智能汽车,但驾驶员的认知和决策能力并没有提高。一个企业如果总是面对超出驾驶员认知范围的情况,如何安全平稳的运行?人的认知与业务系统的不匹配是很多企业数据智能项目难以成功的主要因素。

因此,企业要完成认知智能转型,不仅需要业务系统的认知智能转型,还需要管理者、员工和组织的认知智能转型。

企业的认知智能转型会面临很多挑战,认知智能的实现需要经历不同的阶段。图2展示了企业认知智能转化的过程,包括认知、探索、应用、系统化和整体转化。

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图2

02

企业认知大脑的整体结构
针对企业认知智能转型过程中如何进行顶层架构规划、产品设计、基础模块规划、应用建设和团队建设的问题,设计了企业认知大脑综合解决方案。
那么,我们应该如何设计企业认知大脑的架构呢?
企业认知大脑是建立在物联网、工业互联网、5G等基础设施上的企业数据智能解决方案。如图3所示,以国家新基础设施场景为例,企业认知大脑作为数据智能应用的顶层设计,是在物联网、数据湖等基础设施上实现生态协同的重要中间层。

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图11-3

企业的认知大脑帮助企业实现认知和决策的数字化、智能化,进而实现企业的生态协同。企业认知大脑是针对企业数据智能需求的综合解决方案。总体框架如图4所示。和设备认知大脑一样,构建在由企业物联网平台、企业数据中间平台、企业AI中间平台组成的基础组件层上。

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图4

企业的认知大脑通过企业知识图谱管理平台,为架构顶层的企业物联网平台、企业数据中间平台、企业AI中间平台聚合数据和知识,构建应用,管理服务。

企业的认知大脑会提供数据查询、知识关联、知识推理等统一服务。针对产品设计开发、产品生产、供应链管理、营销和服务等不同业务领域,从而提高业务人员的认知能力。

因此,企业认知大脑是企业业务系统和数据智能基础平台之间的中间平台,是统一管理知识系统、知识图谱数据和知识推理应用的综合解决方案。

图5展示了企业认知大脑的知识管理和应用实例。

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图5

通过企业知识地图管理平台的知识建模模块,梳理企业的业务需求,构建业务知识体系。知识构建模块以构建的知识体系为基础,将多源多结构的原始数据提取并转化为业务场景中的知识图谱。

业务场景中的知识图谱,经过格式转换和实体链接后,将存储在知识图谱存储计算平台中。之后,知识图谱管理平台将向数据可视化、搜索问答、策略推荐等上层应用提供统一的数据和知识服务能力。

知识图谱管理平台还可以根据业务场景需求开发知识推理引擎,并与营销、调度、运维等业务系统集成提供服务。

企业的认知大脑通过知识地图管理平台进行沟通和管理。知识地图管理平台收集、整合和管理企业的数据和知识,为问答、搜索等知识推理引擎提供数据服务。推理引擎会被问答、业务场景可视化等认知智能应用调用。顶层集成知识服务、智能调度系统、供应链管理等业务系统,为业务认知和决策提供支持。

在知识和数据方面,企业的认知大脑是企业的知识平台,将数据聚合转化为统一的企业全球知识图谱,提供统一标准的知识服务。

图6显示了企业的全球知识地图系统。在知识构建方面,需要构建结构化数据和非结构化数据的统一知识构建管道,将多源异构数据构建成知识图谱。知识图谱通过图形数据库和图形计算平台提供高性能的知识查询、推理和计算服务,帮助企业低成本、高效率地获取数据和知识。最后,企业的认知大脑成为企业的知识库。

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图6

在认知智能的应用中,用户画像、智能搜索、智能推荐都是用来提高用户、员工、业务人员认知和决策的效率和准确性。基于图6所示的企业全局知识图谱,认知智能应用对业务场景和状态的把握能力将得到极大提升。基于企业的全局知识图谱,结合规则推理、统计推理、图推理等技术,企业可以构建人机协作友好、推理能力强的认知智能应用。

认知与企业业务系统的深度结合,可以提高业务认知和决策能力。

以企业金融资产管理场景为例,知识图谱可以聚合目标企业的数据和知识,提升智能研究报告生成、投资组合优化、舆情监测等分析决策应用的效果。

在产业实践中,以互联网、制造业、能源行业龙头企业为代表的众多企业,正在基于大数据和人工智能技术,建设企业物联网平台、企业数据中间平台、企业AI中间平台,推动企业数字化、智能化。

企业认知智能的变革是在企业智能变革过程中,进一步运用知识地图和认知智能技术提升企业个体和组织的认知和决策能力的结果,深刻影响着企业的发展和博弈,值得重点投资。

那么,企业认知大脑如何与企业物联网平台、企业数据中间站、企业AI中间站协同工作,达到提升业务认知的目的呢?

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