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传统知识管理在企业中落地往往面临知识管理与业务实践脱节严重，且人工运营流程复杂成知识挖掘成本高，业务应用中又常遇知识定位难、搜索不准的问题，知识利用率低下等问题。
企业知识管理，智能化提效是基础，但知识战略引领更关键。明确业务提效点，并转化为核心业务指标。通过指标驱动知识管理，将知识融入业务流程，实现精准推荐，直接提升业务效能。同时，基于指标反馈，精准提升员工能力，形成良性循环。
以服务工程师的日常工作为例：
客户通过呼叫中心、官网等多种渠道反馈问题，服务工程师通过工单系统接收问题并给出解决方案，如果无法解决，则需要升级到专家或研发进行处理，客户等待时间大幅增加。工单问题处理完毕后，想要把问题和解决方案形成知识沉淀下来，还要花费大量额外时间进行整理，费时费力。
AnyShare 智能化知识管理能力与业务相结合，帮助企业实现业务的提质增效。
当客户问题进入工单系统后，AnyShare 自动对问题进行分析，推荐相关解决方案和相似的历史工单，帮助服务工程师迅速了解相关知识，同时还可以向侧边栏中的 AnyShare 智能 Bot，进行提问，更高效的锁定关键信息，精准解答客户疑问，大大缩短了工单问题解决的时间。
基于工单问题自动推荐相关文档与智能问答
在解决完客户问题后，工程师在 AnyShare 中轻松基于知识库模板，利用大模型自动识别并整理工单问题与解决方案，将宝贵的经验一键转化为标准化的知识文档。这些文档经过审核后，会自动发布到知识库中，沉淀成为团队共同的知识，节省了大量工单问题及解决方案整理的时间。每当有人查看相关知识时，AnyShare 还会智能推荐相关联的内容，形成一张紧密相连的知识网络。
工单解决方案基于模版发布为知识文档
在 AnyShare 中，通过“我的门户”，工程师可以清晰地查看自己的业务指标，无论是解决工单的数量、质量，还是客户满意度，都一目了然。更重要的是，AnyShare 通过业务指标的完成情况可以精准识别工程师的能力短板，并基于这些短板进行针对性的知识推荐。让工程师更好的了解自己应学的知识，有针对性的提升专业技能，提高独立解决工单率。
我的门户-基于指标的知识推荐
指标驱动的智能知识管理，在其他的业务场景中也同样适用，比如销售人员，可以基于销售业绩指标进行分析，精准推荐他所需要掌握的产品和解决方案的相关知识，也可以推荐相关项目案例、销售经验等内容。研发人员，可以基于开发质量和版本进度指标，精准推荐研发标准、技术文档、软件工程规范相关知识或领域专家；市场营销人员，可以基于 MQL/SQL 的转化指标分析，精准推荐产品知识、市场洞察、营销素材或者成功案例。
当知识管理更懂业务，能基于指标开展精准推荐，才能真正赋能业务，提升组织效能。指标驱动的知识管理将成为企业持续成长与竞争优势构建不可或缺的基石。
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