如何用 AI 技术增强企业认知智能？超详细架构解读

认知的高度决定了创造价值的高度。

企业在从创办、发展、竞争、成功到衰亡的全生命周期中，会面临复杂多样的决策场景。

然而，时代演变产生的海量、分散、实时的信息，仅靠人类个体是难以高效、准确地感知、认知和决策的。

因此，企业需要通过大数据与人工智能技术，提升对业务的智能分析与决策能力，以此提升在快速、复杂的博弈场景中的竞争力。

那么如何运用人工智能技术增强企业的认知智能呢？

在企业营销服务、设备生产运维的场景中，知识图谱与认知智能技术可以通过数据知识聚合、关联展现、策略推荐等方式，提升企业管理者、业务人员的认知与决策能力。企业将场景中的数据、知识通过关联、聚合，形成业务领域的知识图谱，并基于此构建可视化、搜索、推荐等认知智能应用，形成场景中的业务认知大脑。当进一步将不同业务的认知大脑整合时，可以构建企业统一的认知与决策中枢，即企业认知大脑。

企业认知大脑，是以提升企业多领域的业务认知、决策、协同能力为目标的。

企业认知大脑通过知识图谱管理平台对全域数据进行采集、存储与治理，并将其抽象、转化为企业全域知识图谱。

《知识图谱与认知智能：基本原理、关键技术、应用场景与解决方案》一书从战略、架构、应用体系、团队建设、产出分析等角度介绍了企业认知大脑的整体解决方案；并围绕企业认知与决策的核心痛点，分享了企业知识库、企业决策助手等解决方案；以及就企业办公智能及企业风控与投资场景，分享了认知智能解决方案。

本文就先从企业认知智能战略及整体架构两方面进行分享！

01

企业认知智能战略

企业认知智能的落地，是涉及个体、组织、企业认知与行动方式整体转型的重大挑战。企业认知能力如何提升，不仅仅是人工智能技术落地的问题，也是组织管理升级的问题。

那么，该如何构建企业认知智能的落地战略呢？

企业认知能力提升是企业认知智能的战略目标。

个体与组织认知能力的提升程度，可以通过其在营销、生产、经营管理等业务场景中认知与决策的效率高低来评估。数据可视化、策略推荐、自动决策是典型的可提升业务人员认知与决策效率的认知智能应用。然而，这些应用并不能凭空而来：认知智能应用不仅需要信息化系统基建，也需要数字化业务系统，更需要智能化控制中枢。

图 1 展示了企业认知智能不同的战略阶段。企业认知智能的落地，需要建立在企业业务系统信息化的基础上，进一步将业务状态数据化、知识化，在数据化、知识化的基础上，逐步构建解决业务分析、推理、决策的知识推理应用。知识推理应用需要与企业业务系统深度集成，并融入企业业务人员的工作流程中，才能使认知提升。

图 1

参考人体认知智能的实现方式，企业信息化如同赋予企业骨架与血肉；企业数字化实现了血液的流通，让企业在不同的组织之间通过数据传输信号；企业智能化则构建了企业神经系统与大脑，企业通过实现对企业传感器的感知信号的处理和挖掘，形成用户认知、设备认知、企业认知等全域认知能力。企业借助企业认知大脑及辅助神经系统，可以根据认知生成策略控制行动，以完成业务目标。

企业认知智能落地需要与企业信息化、数字化、智能化战略相结合并逐步推进，围绕企业业务场景中人、物的认知与决策流程，推进企业从业务数字化（数据知识采集）到决策数字化（数据中台），再到决策智能化（企业认知智能应用），最后实现业务智能化（企业认知智能）。

企业信息化是数据、知识采集的基础，也是决策智能化实现业务价值转化的基础。所以，企业信息化既是认知智能的启动阶段，又是认知智能的落地阶段。企业在推进信息化时，可以通过云计算技术大幅加快建设进度，并降低落地成本。

企业数字化包括业务数字化与决策数字化。在数字化阶段，企业需要将企业各领域的数据知识进行采集、清洗、处理，形成可用的素材。

企业的知识与数据来源于人、物、企业。

• 人类专家的知识与经验。

• 通过物联网设备、互联网应用收集的数据、知识。

• 企业信息化的财务、审计等业务系统流程、数据、知识。

在从数字化到智能化的过程中，企业需要将分散的数据和知识，通过知识图谱管理平台统一管理。知识图谱管理平台在企业数据中台、企业 AI 中台的基础上，对数据和知识进行处理、抽取，形成企业全域知识图谱。

企业决策智能化则是在聚合的数据、知识之上，构建数据分析可视化、策略搜索推荐、辅助控制等认知智能应用，使企业业务人员清晰、及时地认知业务状态。基于业务认知，业务人员可通过人机合作进行知识推理，得出场景中的最优决策。

企业的业务智能化，则是将企业的决策智能化与信息化系统深度融合，高效、准确地执行智能决策，帮助企业实现营销、运维等业务目标。

企业在进入业务智能阶段后，依然会遇到人员认知能力局限、员工协同难、组织上下认知不统一等诸多问题，这些都是影响企业生死存亡的关键问题。数字化、智能化让企业演变为一辆超高速行驶的智能化汽车，驾驶员自身的认知与决策能力却没有提升。如果时刻面临超出驾驶员认知范畴的情况，那么企业又如何能安全、平稳地运转呢？人的认知与业务系统不匹配，是众多企业数据智能项目难以成功的主要因素。

因此，企业完成认知智能转型，不但需要进行业务系统的认知智能转型，还需要进行企业管理者、员工、组织的认知智能转型。

企业的认知智能转型将会面临诸多挑战，需要经历不同的阶段才能实现认知智能落地。图 2 展示了企业认知智能转型的过程，在整体上包括认知、探索、应用、系统化及全面转型阶段。

图 2

02

企业认知大脑的整体架构

针对如何在企业认知智能转型过程中，进行顶层架构规划、产品设计、基座模块规划、应用建设、团队建设的问题，这里设计了企业认知大脑这一综合解决方案。

那么，具体应该如何设计企业认知大脑的架构呢？

企业认知大脑是架设于物联网、工业互联网、5G 等基础设施之上的企业数据智能解决方案。如图 3 所示，以国家新基建场景为例，企业认知大脑作为数据智能应用的顶层设计，是在物联网、数据湖等基础设施上实现生态协同的重要中间层。

图 11-3

企业认知大脑帮助企业实现认知与决策的数字化及智能化，进而实现企业的生态协同。企业认知大脑是面向企业数据智能需求的综合解决方案，整体框架如图 4 所示，它如同设备认知大脑，是建设在由企业物联网平台、企业数据中台及企业 AI 中台构成的基础组件层之上的。

图 4

企业认知大脑通过企业级知识图谱管理平台在架构顶层对企业物联网平台、企业数据中台、企业 AI 中台进行数据与知识聚合、应用建设、服务管理。

企业认知大脑将面向企业产品设计研发、产品生产、供应链管理、营销与服务等不同业务领域，提供统一的数据查询、知识关联、知识推理等服务，提升业务人员的认知能力。

所以，企业认知大脑是企业业务系统与数据智能基座平台之间的中间平台，是对知识体系、知识图谱数据、知识推理应用进行统一管理的综合性解决方案。

图 5 展示了企业认知大脑的知识管理与应用示例。

图 5

企业通过知识图谱管理平台的知识建模模块梳理企业的业务需求，并构建业务知识体系。基于构建的知识体系，知识构建模块将多来源、多结构的原始数据抽取并转化为业务场景中的知识图谱。

业务场景中的知识图谱经过格式转化、实体链接等工作，将被存入知识图谱存储与计算平台，之后，知识图谱管理平台向上层的数据可视化、搜索问答、策略推荐等应用提供统一的数据与知识服务能力。

知识图谱管理平台也可以根据业务场景中的需求，开发知识推理引擎，并统一与营销、调度、运维等业务系统集成且提供服务。

企业认知大脑通过知识图谱管理平台进行上下连通及管理工作。知识图谱管理平台收集、整合、管理企业的数据、知识，并为上层的问答、搜索等知识推理引擎提供数据服务。知识推理引擎将被业务场景的问答、可视化等认知智能应用调用。最上层则由企业的知识服务、智能调度系统、供应链管理等业务系统整合与集成，为业务的认知与决策提供支持。

在知识与数据方面，企业认知大脑是企业的知识中台，将数据聚合并转化为体系统一的企业全域知识图谱，并提供统一标准的知识服务。

图 6 对企业全域知识图谱体系进行了展示。在知识构建方面，需要打造统一的结构化数据、非结构化数据的知识构建流水线，将多源、异构的数据建设成知识图谱。知识图谱通过图数据库、图计算平台提供高性能的知识查询、推理、计算服务，帮助企业应用低成本、高效率地获取数据与知识。最终，企业认知大脑成为企业的知识库。

图 6

在认知智能应用方面，用户画像、智能搜索、智能推荐这些都用于提升用户、员工、业务人员认知与决策的效率和准确率。基于图 6 所示的企业全域知识图谱，认知智能应用对业务场景与状态的把握能力将大幅提高。基于企业全域知识图谱，并结合规则推理、统计推理、图推理等技术，企业可以构建人机协作友好、推理能力强的认知智能应用。

认知智能与企业业务系统的深度结合，可以提升业务认知与决策能力。

以企业金融资产管理场景为例，知识图谱可以将目标企业的数据、知识聚合，提升智能研报生成、投资组合优化、舆情监控等分析决策类应用的效果。

在产业实践中，以互联网、制造业、能源等行业的头部企业为代表的多家企业，正在基于大数据与人工智能技术在企业信息化的基础上，通过建设企业物联网平台、企业数据中台、企业 AI 中台等，推动企业数字化、智能化。

企业认知智能转型则是在企业智能化转型中，进一步运用知识图谱与认知智能技术提升企业个体、组织的认知与决策能力，并深度影响企业发展、博弈等的结果，值得重点投入。

那么，企业认知大脑是如何与企业物联网平台、企业数据中台、企业 AI 中台相互配合，完成业务认知提升目标的呢？

更多相关内容请阅读《知识图谱与认知智能：基本原理、关键技术、应用场景与解决方案》一书！

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作者：吴睿

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