如何放大知识萃取的价值？

小白的白

水娃：知识图谱是未来岗位类知识萃取的重点方向吗？

吴庆海：我认为一定是的，不仅仅是岗位类知识萃取，应该是所有知识萃取模式中重点的一个方向。

为什么？因为现在我们大部分做知识萃取，无论是哪种模式，其实都是基于人在萃取的。

我们创造出最后的成果，虽然可能会有不同案例、不同手册，不同的视频，但其实都是基于人的加工、处理、萃取的方式。

萃取的成果在知识管理系统平台上可以通过知识地图（Knowledge Map）的方式来呈现，但还不是机器自动产生的。

未来如果是知识图谱（Knowledge Graph），则这一切可以被颠覆掉。

知识图谱是能够借助于人工智能技术中的语义分析，让计算机能够自动挖掘知识与知识之间的关联，从而自动对相关知识进行共聚，自动针对不同人员的工作性质、岗位属性、兴趣爱好进行智能推荐，这是我们所有KMer一直期望达到的效果。

我认为这一定是未来的发展趋势。

BOE-李仙：萃取出的内容什么方式的呈现会效果会更好？

吴庆海：这个要根据企业的不同情况来选择。

萃取的成果其实有各种各样的方式，最多的还是以文字这种方式，比如通过报告、手册、案例，宝典这样的方式呈现出来。

但是现在越来越多的企业更喜欢用一些新的媒体形式，比如音频、视频、虚拟现实等多媒体互动的形式呈现出来。

当然后者制作的成本和难度也越大。

像抖音、快手等一些短视频的流行，其实也给我们企业知识萃取和知识管理带来一些新的启发。

我们可以多加关注，没准儿是一个未来的趋势。

刘璐：专家类知识萃取一般是从本身的专业领域入手还是从其带项目中的角色入手比较好呢？

吴庆海：我觉得这跟是不是自己的专业，其实没有太大的关系。

我们做知识萃取的主要角色是引导者，最重要的是需要熟练掌握知识萃取的专业流程，基本技巧和方法技术，不需要一定是这个专业的行家里手。

当然，如果我们再能够有一些本身熟悉这个专业领域的同事参与其中，在整个项目萃取、知识萃取、专家萃取的小组里面，那更是锦上添花，会起到特别大的增值作用。

Bee, Zili Bi 毕自力：这些类型的知识萃取，是如何发生的？怎么才能有比较好的效果，比如，提到钢铁公司的培训，好像是“遇到问题”临时抱佛脚”，时间大概很紧吧？如何能很快产生效果？

吴庆海：很多的知识萃取做到最后，可能积累很多的案例。

但实际上，真正使用起来，感觉价值并不是特别大。

这时候我们应该反向思维。

我们做萃取，跟做知识管理脉络是一致的，开始要做重点的识别。

我发现很多企业在做知识萃取的一个通病，就是没有去做系统的知识识别和布局规划。

所以就可能导致产生的所有案例，都是现场发生事后总结，零零散散的，就不成体系。

建议我们每一个做知识萃取的人，一定要提高这个布局和规划的能力。

​匿名甲：知识萃取中，真正去执笔写的那个人，通常是知识管理人员，还是事件经历者呢？

​吴庆海：开始做知识萃取的时候，可能是知识管理人员执笔写，因为他要给大家做一些样板。

但到了后期，一定是事件真正的经历者自己去写。

因为他们逐渐学会，掌握了这套方法之后，进行知识萃取就是天天在做的事情。

好的经验一定是产生在前线每一名业务人员。

只有事件亲身经历者，才会真正写出好的案例。

每一个知识工作者，都应该是能够写案例，对知识进行萃取的专业人士。匿名乙：：KMer花在知识萃取的工作上重要？还是花推动在知识的应用上重要？如果花在知识应用上重要，怎么用才有价值？

​吴庆海：其实都很重要啊。

你如果连知识萃取的成果和内容都没有，更无从谈起成果应用了。

但如果知识萃取的量多了，你可以在知识应用上花更多的心思。

后面一个环节我会专门讲这个问题，到时候我们再来细讨论。

​匿名丙：有项目管理PMO系统，知识管理怎么切入？

​吴庆海：有项目管理PMO的介入，我们能不能把它发展成自己的BP？如果是KM的合作伙伴，它相当于一个得力的支持者，得力的一个渠道。

Eva：知识萃取与经验萃取的区别？

​吴庆海：那么什么是知识呢？

我最喜欢的一个定义：知识就是有效行动的能力。

那么经验呢？

通俗讲就是经得起考验，其实就是我们在经历中获得的一些认识。

但是有经历，不见得有经验。经历如果没有经过反思和萃取，它不能称之为经验，经验才值钱。

知识的范畴会更大一些。我们把知识分成了显性知识和隐性知识。

经验，往往是跟隐性知识密切相关的，经验是一类非常重要的隐性知识。

其实，知识萃取的概念范畴在实践过程中，已经越来越多得被逐渐放大。

它包含了对隐性知识的挖掘、复现和提炼，也包括对显性知识的整合、加工和规范。

我建议有两句话特别的重要，大家一定要记住。只要记住这两句话，你其实对于经验萃取和知识萃取之间的区分就非常清楚了。

第一句话，就是知识萃取包括对经验的挖掘，提炼，是隐性知识显性化的过程。

第二句话，就是知识萃取包括对文档的整理、加工，是显性知识规范化的过程。

所以，简单来说，知识萃取就等于经验的挖掘提炼＋文档的整理加工。

​刘璐：吴博，有时候受环境影响，萃取出来的知识经验是“虚假的”，但识别起来比较困难，通常是推广至受众后才能意识到，这种情况是不是不可避免呢或者怎么可以避免呢？谢谢~

这个问题其实跟V忠提的问题有点类似。

最终萃取出来的产品质量的价值，怎么去识别，怎么去评估？有哪些维度可以做评估啊？

评估的方法，笼统的来说有两种。

一种方法是大众点评法。

就是把知识的质量的好坏、有效性真假的验证，应该赋予我们所有的人。

所有人看看这个成果之后，他通过点赞点踩，通过转发收藏，通过评论订阅，通过像集钻、五星好评等，通过这种大众点评的方式，最终形成对知识质量的统一看法。

第二种方法是专家评估法。

对于知识萃取产品的质量、有效性的验证方法，我们很多公司可能都在运用。

当知识产品发布出去之后（或者在发布之前），对它是否推荐、是否推优、是否入选精品等，都可以通过领域专家评估的方法来进行。

那么，都有哪些维度来评估知识的质量呢？

有这么四大维度，供大家参考。

第一是知识的复用参考性（占40%的权重），第二是知识的真实有效性（占30%的权重），第三是知识的独特创新性（占20%的权重），最后是知识的完整合规性（占10%的权重）。

​南京冬瓜：吴博，我比较关注知识管理的激励问题。在技能人才培养工作中，现在强调技能价值导向。那么在KM中，如何系统设计实现KM价值导向？

​吴庆海：怎么样去做激励？

知识管理激励也是个老大难问题。我们在所有企业里面，最后都会涉及这个问题。

核心的我想会有几点。

第一点，就是激励本身应该以正向激励为主，要激发每个人的内在驱动力。我重点会在“三力”模型中进行分析。

第二点，就是激励可以通过积分的方式来做主线贯穿。我们需要设计比较科学的知识积分的规则，把每一个人的日常行为，都会积累换算成知识的金币，最后形成组织的知识银行。

第三点，就是激励需要真正兑现。例如这些知识金币，积攒到一定程度是可以兑现的。比如可以兑换带薪年假，兑换可以外出培训机会等。甚至可以跟人力资源打通，变成每一个人评定职称、加薪、晋升等的重要砝码。

​匿名丁：推出积分政策后，大家为了积分，刷数据，如何正确引导？

​吴庆海：这个其实是可以正确引导的。要把这个积分的细则再抠一抠，应该有每日的上限。这样的话，大家不会为了积分疯狂的刷数据。当一旦大家意识到，我每天再灌水，再刷分，我的分数也不会变化太大。其次，需要正式说明，对恶意刷分有后台数据监控，公司不鼓励恶意刷分。这样正反引导，大家就不会再刷了。

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激励本身应该以正向激励为主，要激发每个人的内在驱动力