摘要：如今的智能语音助手，可以帮助我们完成日常生活中的一些常规动作。同样，在企业中，智能问答机器人也在扮演着同样的角色。
本文分享自华为云社区《【亿码当先，云聚金陵】华为云MVP程云：知识化转型，最终要赋能一线》，作者：我们都是云专家。
“hey Sir，今天天气如何？”
“小艺小艺，帮我打开电视。”
如今的智能语音助手，可以帮助我们完成日常生活中的一些常规动作。同样，在企业中，智能问答机器人也在扮演着同样的角色。
不止于问答，机器学习的脚步从未停止
华为云MVP程云从大学期间就一直在研究计算机软件开发，毕业后去了国内最大的通信设备上市公司，从事系统开发管理工作。
在日常工作中，程云发现产品在使用时面临大量相同的咨询问题，造成重复工作。他在想，能不能为B端企业打造一个智能问答机器人，“就好比企业内部的Siri”，这样就可以解放大量的人力，创造更多的价值。
这时，一家叫做云问的人工智能初创企业找到了程云，创始人告诉程云，云问想做的就是用机器人代替人工来回答重复的问题。双方一拍即合，程云选择加入云问并担任CTO。
自此之后，程云全身心投入到智能问答机器人的研发中，经过一段时间的攻坚，他和团队在NLP领域意图识别、命名实体抽取、机器阅读理解等方面取得了不错的进展。基于此，他们拿下了和江苏电力的合作，双方共同研制了电力行业首套在线客服系统“电博士”。
电博士主要通过一问一答的形式，智能理解、精准定位用户提问的知识点，通过与用户进行问答交互，24小时实时在线解答客户诉求，为用户提供关于电费管理、营业业务、用电检查、客户服务等方面的知识点。
构建“电博士”期间，程云首先帮助搭建服务热点分析系统，辅助人工解决工单的梳理归类；其次解决外部客户咨询问题，释放人力；最后研发智能知识中心，打造电力营销中心整体的知识管理与消费平台，逐步建设智能化的知识管理体系以及知识服务场景。
在智能知识中心从无到有的建设过程中，程云带领研发团队与知识管理维护人员共同分析业务框架，梳理电力文件以及知识体系，构建了上万条的电力百科知识点，支撑4万+用户的日常知识消费，不断打磨电博士对于C端用户服务的精准效果，优化完善服务，也共同研创了自然语言处理领域与知识图谱领域的多项发明。
“机器学习的脚步从未停止，它的作用没有止于问答。”程云表示，他和团队开发的智能客服工作模式从支撑用户、客服逐渐向支撑决策方面转化。通过对服务记录、客户评价、工单内容等多维度的交互数据进行文本语义分析与监测，来洞察客户诉求、挖掘商机倾向、发现产品缺陷等，从数据层面找到更多的商业价值。
电力维修，还得看行业专家经验
问答机器人解决了智能客服的难题，但是电力企业转型还有一个关键的模块，即电力设备的智能管理。电力设备长期不间断的产生数据，数据量大、类型多，数据孤岛严重，导致产生的数据价值得不到体现。电力设备的使用、维护、检修等专家经验常散落于维修手册、工单、修理记录等文档中，造成行业专家经验传承效率低，新员工培训周期长，影响企业生产效率。
在电力行业，设备故障的表象与故障本质存在复杂的因果关系，行业经验决定了对故障的分析、检修排期、维修方法的决策。
这些都需要从知识全寿命周期着手解决，其中包含知识需求感知、知识采编入库、知识消费应用、知识培训学习等方面解决。
三年前的一个夏天，程云和团队携手电力共同打造的智慧电力知识图谱项目正式启动，该项目之后被命名为“电滴学院”，其搭载营销业务应用系统及移动作业终端两个服务渠道，为全省电力营销员工提供知识、文件智能查询服务。
如今，“电滴学院”逐渐拓展为智能学习、智能考试、智能培训三维一体的智能互动式培训平台，数据表现斐然，仅智能知识中心月活跃用户近万人，日均智能知识消费近万次。
知识化转型不是口号
“知识化转型不是口号，最终还是要落到一线业务场景。我们在NLP和知识图谱技术创新上有绝对的优势，而企业在业务的创新上也有诸多诉求。”
程云认为未来的知识化转型方向是渗透到各个行业细分领域的。通过构建各个行业的图谱型知识库，让智能搜索与问答更精准，支撑知识推理和个性化知识推荐，真正做到让知识赋能一线人员。
在深挖行业知识化转型过程中，程云和华为云结缘。谈及和华为云的合作，他表示目前很多政企项目的建设难点之一就是数据信息安全问题。恰逢此时接触到华为云，双方一拍即合，通过华为云专业的企业数据防护整体解决方案，对政企行业加密应用及敏感信息做好数据防护措施。另一方面，结合华为云的EI能力继续深挖各行业产品应用层面的更多可能。
最后，围绕企业的知识化转型，程云也分享了他们的三个计划，“一是要不断地针对现有产品用最新的技术进行智能化提升，二是在更多的业务场景上深入的调研挖掘，聚焦解决更多的实际问题，三是将最先进的技术去赋能意向场景，勇于做大胆的尝试与突破。”
