人，与生俱来一种“认知基模”。
抛开认知心理学范畴，可以把“认知基模”理解为一个人的“三观”。
受“三观”影响，即使接受同样的教育资源，在工作、劳动中的表现也会有差距。对知识有更好理解和记忆的员工，相对更容易有不错的工作表现，但这不是一件简单的事。所以无论公司规模大小、发展阶段，一个专业、资深、全能的内部员工都会是一笔宝贵财富。
随着认知智能的发展，从以前的“专家系统”到现在的“企业专家智能体”，我们不禁猜想：数字员工真的能成为“企业智囊团”吗？
01
数字员工能做啥？
不同于近段时间火热的“数字人”概念，视觉表现不是数字员工的核心目标。
数字员工可以是企业内部的一个办公辅助系统，可以是聚合内部知识的智能问答系统，也可以是面向企业服务对象的智能营销机器人。
基于大模型的泛化能力，将企业内部的各种流程制度、规章文件、业务文档经过精细化的解析、提取，变成机器能学习理解的知识，从而在公司内部多场景实现赋能应用。
02
什么是“真的”数字员工？
单纯的“自动化”，难以匹配企业内部复杂且不断迭代的运营流程，所以需要数字员工“有知识、会学习”。
Part.1
有知识：知识库
“在文因近两年的积累中，逐渐探索出数字化转型的本质：用知识改造工作流程。现在大多数的工作流程是一种手工业，我们要把手工业改造成大工业，将内部积累的隐性知识转化为显性知识。
本质上来说，无论是客服也好、获客也好、合规也好、运营也好，其实都是关于知识的应用。”
以上内容节选自：企业专家智能体 | “从数据到知识”，大模型时代的知识库建设
Part.2
会学习：LLM+提示工程
“大模型有时并不完全了解自己的能力，需要提示引导，使用不同的提示词，我们可能会得到截然不同的答案。提示词很多时候本身可能只涉及一次性的交互，无法支持复杂的任务。
所以，在处理相对复杂的问题时，我们需要一整套工程化的方法。提示工程实际上是一门技术、一个过程，它涉及我们与大模型提问、交互的整个流程。”
以上内容节选自：文因互联金融业务分析负责人吴琳智：金融场景下的提示工程，领域革命新工具
大模型的高泛化能力，结合提示工程的系统化交互，打造真正好用的数字员工：可以理解复杂流程，并保持学习迭代窗口通畅。
03
“企业智囊团”的使用指南
企业的数字化转型本质是：企业内分散在各种文档和人脑里的各种知识，以比较高效的方式被系统化管理。
Part.1
办公副驾，赋能 RPA 升级
RPA 就是一个关于“优化企业内部知识管理”的问题——让可复用的业务流程更有知识。结合 RPA 和提示工程技术，用工程化的解决方案处理企业数据种类多、格式繁杂、个性化强、处理复杂等问题。
通过梳理业务知识与运营流程，数字员工作为“办公智能副驾驶”，在辅助流程自动化的同时，基于对业务文档的理解，还可以赋能办公“读、查、写”，提取关键文档信息、生成摘要、辅助写作等。
Part.2
内部“智库”，服务&培训两手抓
基于对流程和业务文档的梳理和深度理解，打造内部智库。让制度、文化的传达，可以通过智能化搜索、问答让企业员工快速获得信息、理解要点。还可以对比、分析新、旧版本制度文件，辅助员工行为分析与管理工作的开展。
将结构化的企业内部知识精细化梳理、解析，企业员工可通过自然语言问答的交互方式，快速了解公司内部规章制度、员工手册、岗位业务知识和变化。
Part.3
辅助营销，7×24智能在线
从产品文档中提取知识点，根据业务需要，生成知识问答话术或营销话术，更加高效地向客户推荐合适的产品。
支持通过相似度参考，进行相似产品推荐，辅助展业。通过前面工程化和知识沉淀的架构搭建，让营销问答机器人“答到点子上”。
04
实战分享
案例1：某银行项目
利用 RPA 和提示工程技术，成功打造了远程银行智能客服，构建合规知识库，帮助银行实现产品快速开发和精准营销。
利用大模型的强大语言理解和生成能力，成功落地多类型机器人和 7×24 小时在线智能问答，减少 RPA 中的人工干预，满足企业数字化转型中的全自动化流程需求。
案例2 ：某企业项目
结构化内部数据，打破系统之间 “信息孤岛”，科学管理和合理利用企业内部数据。
同时设计了基于自然语言问答的智能助手，实时帮助核心业务人员以智能化方式精准提取所需信息，满足多方位业务开展，支持部门间协作，提高运营质量、敏捷响应市场需求。
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