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知识工程已成为 AI 时代企业数智化能力建设的新增量
随着“人工智能+”行动的持续推进，如何通过大数据、人工智能技术赋能数智化建设是各方关注的重点问题。数智化的核心是从数据中提炼出有价值的知识，构筑智能算法及模型，并将其赋能于机构业务、管理过程中的关键环节，实现降本增效及业务创新。在此背景下，知识工程已成为人工智能时代企业数智化能力建设的新增量。
报告认为，知识工程是机构知识能力的集合，通过整合、存储和管理机构内外的各类知识资源，实现知识的高效共享，赋能机构的智能决策和大模型应用落地。技术能力层面，知识工程通过自然语言处理 (NLP)、机器学习、知识挖掘等手段，提供知识采集、分类、检索、 分析、推荐等能力，实现对知识的处理、加工及应用；知识管理层面，知识工程整合内外部知识资源，依托知识管理体系，实现知识的整合与运营管理，为机构提供丰富的知识供给；知识服务层面， 知识工程提供知识共享与协作、知识检索、推荐、问答等能力，赋能机构经营决策，并面向大模型建设运营方提供语料资源及 RAG 等能力的支持。
爱数知识工程体系：以业务知识网络为中心
爱数从自身 Data+AI 项目实践中发现，用户并非缺少工具，而是缺少真正理解业务、能用业务语言沟通、能解决实际业务问题的智能伙伴，通过以“数据→知识→智能”为核心范式的知识工程体系，爱数致力于让 AI 真正成为 “懂业务、能决策、可复用” 的超级助手。知识网络是数据和业务之间的连接器，找到数据、实现推理分析、关联关系等都以知识为中心，爱数知识工程体系以业务知识网络为中心，面向非结构化、结构化及机器数据资产构建全局业务知识网络，实现非结构化数据、结构化数据及机器数据的治理、知识化及智能数据应用，帮助企业构建持续积累的智能资产护城河。