知识中台能力构建–知识调用组件

客户世界 | 2021年10月20日 | 2021年, 客世原创 | 评论已关闭 | 1363

知识调用组件提供知识调用时所需要的线索，也就是提供定义知识的分类、标签、场景、属性等，支持前台服务渠道和场景能更快速、精准的调用到所需的知识。知识调用组件提供的线索索主要表明知识颗粒所归属的产品/业务，关联的服务场景，信息类型、展现形式、适用服务渠道、访问权限等。

实现知识调用线索的分类、标签、场景、属性这些概念如何理解和应用呢？

分类是指按照业务、产品、适用对象或属性对知识进行归类，分类是知识管理的基础，基于知识分类以路径方式可以更好支持人工客服快速找到需要的信息，智能机器人/自助服务精准获取所需知识颗粒，也可以在创建时就把知识归集在应该所在的位置提高管理效率。知识分类更多体现在知识目录架构设计中，在做知识分类时一般会采取多种分类维度属性，如产品分类、客户分类等，每一个维度体现一种知识分类逻辑，也就是某个知识文档是唯一的，但根据属性和应用场景的差别，可以设计出不同维度的分类目录树，将具有相同属性特征的知识划分成为一类，知识调用时根据业务/服务场景交叉，收敛目录分类和知识范围实现快速和精准的定位。一般来说分类和知识文档是一对多的映射关系，即一个目录分类下会包含具备类似属性的多个知识文档，知识编辑时在目录分类的基础上，明确定义知识文档归属的服务场景和产品分类，通过清晰的分类脉络避免知识库中信息杂乱无章。知识分类时需要照顾用户习惯、服务策略，分类维度可参考如下：

•类型分类：如：产品、服务、营销活动、业务流程等；

•适用时间：如：在用、停用、预发布等；

•适用地域：如：海外、全国、具体省（地市）；

•客户分类：如：C端客户、B端客户、大客户等；

•知识来源：如：业务部、销售部门、售后部门、市场部门等。

标签是对知识文档做结构化处理后，在某个或某类知识颗粒上设定的标识，可以理解为知识分类的延伸，标签可以下探到具体的知识颗粒。一个产品知识的文档，按业务逻辑和结构化模板，经过结构化拆分成产品名称，产品介绍、卖点提炼、规格参数、售后政策、价格优惠、使用方法等知识颗粒，价格优惠就是一个标签，知识调用时通过这个标签可以支持找到这篇知识文档后再定位到文档中的具体内容，精准定位到更小的知识颗粒，在知识库系统功能设计时如果支持按标签查看，就可以实现快速在知识文档内不同知识颗粒间切换。如“电话呼叫转移”是一篇产品文档，其中包含价格和优惠的内容，通过“价格优惠”这个标签，可以直接定位到知识文档中价格优惠这个知识颗粒中的内容。当然，知识颗粒的大小，是需要结合业务特点、前台服务渠道调用需求确定的，如价格优惠，是可以再细化拆分为计费方式、资费标准和关联优惠等更小知识颗粒的。

场景是基于客户常见的服务诉求，根据标准服务流程抽取所需知识提前设计的解决方案，通常以逻辑树和应答话术的方式呈现，随着智能、大数据技术在客服行业的应用深入，对客户意图智能预判能力日益成熟，通过客户进线时的线索（客户标识、服务交互记录、订单状态等）预判客户意图和服务场景，按事先设计的规则由系统智能推送/检索实现辅助人工或智能机器人完成服务方案交付，不再单纯依赖人工客服根据客户诉求按步骤点选获得服务方案的支持，智能系统已经可以预判客户意图并依次推送建议方案给人工客服，这就是智能辅助人工客服的建设思路，帮助员工依据不同的工作任务快速获得知识支持，极大提升人工客服产能与服务效率。随着知识库中沉积的知识内容越来越多，产品业务和服务场景日益复杂，基于场景的解决方案应用价值逐步显现，通过服务场景设计有效解决知识内容颗粒粗、不好查，不好用的痛点。知识调用组件在服务场景构建中主要提供解决方案和应答话术设计所需的知识颗粒的线索，知识编辑时在分类和标签的基础上，需明确定义知识颗粒归属的服务场景和产品分类，场景解决方案在调用知识时根据业务/服务场景交叉精准获得所需知识信息。

•服务场景：产品咨询、费用查询、取消订单、售后进度催促、客诉争议等；

•产品分类：如数码手机、食品生鲜、厨卫电器、服装鞋帽、洗漱卫浴等；

属性表明知识颗粒的性质与关系，在关键词搜索机制之外，给每个知识颗粒再添加归属、类型、关联、场景、渠道、权限等属性信息，提高知识颗粒时调用的精准度。一般来说，知识结构化加工的原则，知识颗粒作为最小单元无法继续被拆解、知识颗粒之间尽量避免交叉和重复，但经过这种极致细碎的加工后的知识颗粒，实际服务渠道和场景以关键词定位到知识颗粒后往往还不能获得足够的信息，从解决方案的角度是要求既能知道这个颗粒中知识所表达的表面意义，又能了解其背后的归属、关系等属性信息，也就是知识调用时知其然且知其所以然，举个生活中的例子来理解，知识颗粒是一颗颗珍珠，但实际我们穿戴需要的往往是一条项链，这条项链中要由珍珠组成，中间不要掺杂玻璃球或者石子，属性就是把一颗颗珍珠挑拣出来穿成项链的那根线。属性的定义需要根据服务渠道、业务、产品和服务策略等影响因素设计出一套属性信息采集模板，在知识加工阶段根据这个模板所要采集的属性信息。

归属，表明知识颗粒归属的知识源、分类、标签。

类型，知识颗粒中内容的展现形式，如文本，表格，图片，富媒体、文档，问答对等。

关联，知识颗粒在知识文档内、外的关联关系，如分类关联、标签关联和颗粒关联。

场景，定义知识颗粒可以被归属的服务场景，按服务、产品、适用客户类型等维度交叉被服务场景调用的信息。

渠道，适合在哪些服务渠道展现，如智能机器人，帮助中心等，如问答对类型的知识颗粒更适合通过智能机器人、帮助中心常见问题等渠道展现。

权限，知识颗粒可以被哪些服务渠道、哪些用户群体访问，需考虑服务策略、客户体验和信息安全规则设定其调用权限。

知识调用组件区别于传统搜索引擎结果给出整篇内容的搜索机制，在知识分类、知识文档、知识标签和知识颗粒这四个层级分别给出调用线索，直接定位到组成解决方案所需的最小知识颗粒，通过知识调用组件提供的能力收敛目录分类和知识范围，全面提升知识调用的速度和精度。

作者：顾传喜；

本文刊载于《客户世界》2021年9月刊。