报告解读：揭示生成式人工智能（GenAI）时代阻碍企业客户服务职能发展的关键因素-知识激活差距
编译/刘枫宁
近日，Metric Sherpa 与 Upland 合作发布《The Knowledge Activation Gap:Uncovering What’s Holding Enterprises Back
in the Age of GenAI》。在该报告中发现，生成式人工智能（生成式 AI）发展迅猛。企业对其的采用已十分普遍，许多高管对自身组织的 AI 就绪度充满信心 —— 近半数高管表示，其所在组织已完全或高度准备好实施 AI。然而，在这种乐观情绪之下，知识管理的落地却举步维艰。
具体实践中，尽管科技和金融服务企业正积极推进人工智能试点项目，但医疗保健、教育和政府等行业的结构仍较为分散 —— 合规限制、团队孤岛化以及治理不一致等问题，均拖慢了这些行业的人工智能推进步伐。大多数组织已投入资源搭建支持知识共享的系统、制定相关政策并组建专门团队，但实际应用效果却参差不齐。例如，75% 的知识管理与赋能领域负责人表示，他们至少每季度会更新一次知识库；然而，许多组织仍在使用非结构化内容，且分类体系也存在不统一的问题。
请注意，该报告主要关注的是呼叫中心、客户服务中心等客服职能的情况。
以下为该报告的核心发现和观点：
1. 概述
Metric Sherpa 与 Upland 合作发布的这份趋势报告，基于 305 名跨行业专业人士调研，指出在生成式 AI（GenAI）快速发展的时代，企业虽广泛开展 GenAI 试点（仅 29% 完成试点）且近半数高管认为组织做好 AI 实施准备，但存在显著的知识激活差距：知识管理（KM）未跟上步伐，如仅 30% 的组织追踪知识计划的绩效或业务影响、84% 的联络中心领导者称座席难高效找答案，核心问题体现在知识基础滞后于 AI 发展、结构与标签成瓶颈、治理与衡量存在差距、需角色化赋能等方面，报告同时提供了涵盖审计 AI 就绪度、构建全知识生命周期等在内的应对策略，以助企业将 AI 雄心转化为运营影响力。
2. 详细总结
一、报告基础信息
该趋势报告由 Metric Sherpa 与 Upland 合作发布，基于对305 名涵盖不同行业、组织规模、角色及从业经验的商业专业人士的混合方法研究，核心聚焦企业在生成式 AI（GenAI）时代面临的 “知识激活差距” 问题，旨在揭示企业知识管理的现状、重塑知识管理的关键趋势、缩小差距的战略与实践路径，为企业将 AI 雄心转化为运营影响力提供指导。
二、企业 AI 就绪度与知识管理现状反差
（一）表面乐观的 AI adoption 态势
- GenAI 发展迅速，企业采用广泛，近半数高管表示其组织 “完全或高度准备好实施 AI”。
- 联络中心被视为 AI 就绪度最高的职能，66.4% 的受访者将其列为企业中最 AI-ready 的部门，且不少企业已在该场景试点实时答案呈现、内容摘要、聊天自动化等用例，部分团队报告知识工作流生产率提升30-40%。
- 多数组织已投入资源建设知识共享支持体系，75% 的知识与赋能领导者表示至少每季度更新知识库。
（二）暗藏的知识管理滞后问题
- AI 试点进展缓慢：仅29% 的组织完成了 GenAI 试点，且知识基础薄弱导致即便最先进的 AI 试点，影响力也受限。
- 知识可用性与结构缺陷：尽管知识库更新频繁，但许多组织仍存在内容无结构、分类体系不一致的问题；在技术运营领域，仅约五分之一的组织表示知识已完全集成到团队依赖的系统和工具中。
- 知识价值衡量缺失：虽然治理政策日益普遍，但仅30% 的组织会追踪知识计划的绩效或业务影响，正式的 KM 计划衡量体系覆盖率仅约68.3%（100%-31.7%），凸显形式化结构与实际功能价值的脱节。
- 员工 AI 就绪度不足：仅29% 的组织认为其员工在技能和变革管理能力方面 “真正为 AI 就绪”，角色间目标不一致（高管视知识为战略赋能器、运营团队优先速度与一致性、知识所有者聚焦准确性与质量）且缺乏统一成功定义与交付方法，导致工作孤岛化、期望落空、计划停滞及 AI 投资回报有限。
- 联络中心痛点突出：作为 AI 应用前线，84% 的联络中心领导者表示座席仍难以高效找到所需答案，知识未就绪时 AI 反而可能引发混乱而非提升效率。
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三、重塑知识管理的五大宏观趋势（2025 年）
| 趋势类别 | 核心表现 | 关键数据 / 现象 | 各角色应对方向 |
|---|---|---|---|
| AI 发展快于知识基础 | GenAI 试点普遍，但支持 AI 的知识基础设施（结构化内容、清晰治理、系统集成）不完善，导致 AI 难以规模化或交付可信结果 | 仅44.8% 的组织表示其知识系统与 CRM、通信平台等关键工具 “良好或完全集成”；内容虽常更新，但缺乏 AI 所需的结构、分类和所有权模型 | 高管：正式跨职能所有权，将 AI 就绪度嵌入战略规划，明确绩效问责技术运营团队：现代化集成层，简化知识系统与一线工具的数据流赋能与知识领导者：定义并执行内容结构、标签、验证标准联络中心领导者：从入职、升级等高价值用例切入，用结果验证广泛推广 |
| 知识结构与标签成瓶颈 | AI 依赖清洁、一致的输入，但企业内容混乱、分类差、标签不一致，导致可查找性和可靠性受限，尤其在医疗、教育行业，而金融服务因监管要求元数据实践更一致 | 仅17% 的受访者称其标签和分类系统 “异常有效”；超三分之一的组织表示其知识 “最低限度结构化或完全无结构”；常见痛点包括内容重复、所有权模糊、元数据碎片化 | 高管：将结构化内容列为企业优先事项，推动全组织元数据、所有权、内容生命周期管理标准技术运营团队：倡导可扩展元数据框架，推进标签和分类自动化赋能与 知识领导者：开展针对性内容清理（从入职、合规等高影响领域开始），明确贡献者责任和分类执行联络中心 领导者：与知识所有者合作识别并修复高摩擦内容，将故障点转化为结构化、角色感知交付的试点 |
| 治理与衡量差距削弱影响 | 拥有 KM 政策的组织增多，但缺乏对知识如何驱动成果的可见性，无法量化知识对决策、绩效、风险的影响 | 54% 的组织报告 “完全实施了 KM 政策”，但31.7% 的组织 “没有正式的 KM 计划衡量系统”；金融服务等成熟行业治理受合规驱动，教育、酒店、非营利组织常因预算、文化等缺乏正式框架 | 高管：将 KM 治理重新定位为战略能力，将其与可衡量的业务成果挂钩，并纳入高管仪表板和规划周期技术领导者：与赋能团队合作呈现知识使用指标，将 KM 数据整合到更广泛的运营分析中赋能与知识领导者：与运营和分析团队制定 KM 基准指标，推动内容生命周期的迭代改进联络中心领导者：建立一线绩效与知识绩效的反馈循环，将实际成果与 KM 成熟度关联 |
| 联络中心是 AI 采用前线 | AI 在一线部署最快，多聚焦检索增强搜索、AI 驱动摘要等用例，但知识未就绪时易产生混乱；零售、电信积极推进，金融、法律、政府因数据隐私和合规更谨慎 | 66.4% 受访者认为联络中心是最 AI-ready 的职能；尽管有进展，多数联络中心领导者仍报告座席找答案困难 | 高管：为长期投资 KM 结构和衡量提供资金，避免低估从原型到绩效所需的运营转型技术运营团队：强化 AI 部署以适应生产环境，优化压力下的可靠性、延迟和集成深度赋能与知识领导者：制定内容标准和反馈循环，确保 AI 响应与业务需求对齐联络中心领导者：将座席摩擦视为指导 KM 优先事项的信号，推动更智能、有针对性的改进 |
| 角色化赋能成必需 | 通用 KM 策略失效，不同角色（高管、技术团队、赋能团队、一线团队）对知识的需求（战略洞察、集成性能、质量准确性、速度清晰度）和交互方式不同，需求冲突导致对齐不足、采用不一致 | 仅 29% 的组织认为员工在技能和变革准备方面完全或高度为 AI 就绪；科技和专业服务领域角色化知识交付较成熟，电信、制造业因所有权分散和工具差距面临一线采用难题 | 高管：从宽泛愿景制定转向精准对齐，共同定义基于角色的成果，确保问责制，将知识指标纳入运营评审技术运营团队：设计灵活系统，实现知识在工具、团队、渠道间无缝流动，避免以可用性为代价的标准化赋能与知识领导者：加强与专家（SME）和一线用户的反馈循环，推动共享分析以明确有效点、缺失点和采用停滞点联络中心领导者：设计适应高压、高变化环境的知识系统，在工作流程中提供及时、相关的指导 |
四、知识内容 AI 就绪度评估体系
（一）五大就绪标准
| 就绪标准 | 核心定义 | 状态选项 |
|---|---|---|
| 结构化（Structured） | 内容遵循一致的格式、架构或布局 | 否（0）、进行中（1）、是（2） |
| 准确（Accurate） | 信息真实正确、时效性强，符合政策、产品或流程事实 | 否（0）、进行中（1）、是（2） |
| 带标签（Tagged） | 元数据采用标准化分类法应用 | 否（0）、进行中（1）、是（2） |
| 有所有者（Owned） | 每篇文章有指定的作者或负责人，对准确性负责 | 否（0）、进行中（1）、是（2） |
| 已审核（Reviewed） | 内容按定期节奏（月度 / 季度）进行验证 | 否（0）、进行中（1）、是（2） |
| 有版本（Versioned） | 跟踪历史变更，可回滚或比较版本 | 否（0）、进行中（1）、是（2） |
（二）评分指导与行动建议
| 分数范围 | 就绪概况 | 核心行动建议 |
|---|---|---|
| 10-12 分 | 内容结构化、准确且有治理，已准备好规模化部署 GenAI | 推进 GenAI 大规模应用，持续优化知识系统以提升 AI 输出质量 |
| 6-9 分 | 关键要素处于进行中，但结构、准确性或问责制方面的差距可能引发摩擦 | 优先弥补薄弱维度（如结构不完整则强化分类体系，准确性不足则加强审核），再逐步扩大 AI 应用范围 |
| 0-5 分 | 需要基础清理，GenAI 引入前需聚焦结构和治理 | 从基础的内容结构化、明确所有权、建立审核机制入手，待核心差距缩小后再考虑 AI 试点 |
五、缩小知识激活差距的战略要务与实践路线图
（一）四大战略要务
- 使乐观与运营现实对齐：AI 势头强劲但早期成功可能造成就绪错觉，许多组织在缺乏结构化内容、完善治理、系统集成等支持性结构的情况下试点 GenAI，需定义 “运营层面的就绪度” 而非仅依赖战略口号，并让团队对构建必要基础负责。
- 将联络中心视为关键指标：联络中心是 AI 部署的前沿，也是知识问题暴露最快的场景（如不一致答案、座席受挫），可将其作为实时测试环境，围绕座席设计知识交付，找出压力下的故障点并优化，若系统能在联络中心成功，在企业内推广的可能性更高。
- 构建支持规模化的结构：有效的治理和结构化内容是 AI 安全、可持续使用的关键，缺乏这些会导致知识不一致、过时且难以信任，企业需明确知识所有权、制定编辑标准、严格管理内容（如版本控制、定期审核），像对待关键任务系统一样对待知识。
- 为角色化赋能设计：不同角色对知识的期望不同（高管需战略洞察、座席需快速可靠答案、技术领导者需清洁集成），统一工具和工作流无法满足各角色需求，需为每个团队定义 “良好” 的标准，围绕实际工作流构建知识体验，而非局限于系统原有设置。
（二）实践路线图（从被动知识存储到 AI 就绪知识激活）
| 路线图步骤 | 核心目标 | 具体行动 |
|---|---|---|
| 1. 从试点转向平台 | 提升知识质量以匹配 AI 需求，避免劣质内容侵蚀 AI 价值 | – 定义 “AI 可用” 知识的共享标准（准确、带标签、有所有者、已审核、有版本）- 对最常用内容应用 AI 就绪评分卡- 从客户入职、产品支持、政策更新等高影响领域开始内容清理- 每季度开展知识审计，监控质量并降低内容风险 |
| 2. 在联络中心启用 AI（从低难度任务开始） | 降低 AI 应用复杂度，在联络中心实现 AI 价值，避免过度自动化带来的问题 | – 识别 2-3 个低难度、高容量的用例（如密码重置、订单状态查询、通话摘要）- 构建座席辅助（Agent Assist）体验，实时呈现精选知识- 用处理时间、座席信心、知识复用率等 KPI 追踪影响- 基于试点数据逐步扩展覆盖范围，注意并非所有任务都适合 AI |
| 3. 设计完整知识生命周期（创建 – 丰富 – 交付） | 确保 AI 全流程有结构化输入，避免 AI 放大现有知识缺陷 | – 定义各生命周期角色：创建（谁撰写和验证）、丰富（谁标签、更新和追踪绩效）、交付（内容在工作流程中何处以何种方式呈现）- 为每个阶段建立人工参与的审查流程- 用分析触发审查（如低参与度、用户流失、负面反馈）- 培训专家（SME）使用可提示格式和标签，提升 GenAI 输入质量 |
| 4. 确保治理和结构不可或缺 | 建立标准以保证 AI 输出可预测、可信，实现 AI 安全规模化 | – 成立包含 IT、CX、赋能、运营部门的 KM 治理委员会- 在知识库中实施元数据和版本控制标准- 将知识所有权与绩效挂钩，在季度业务评审（QBR）或绩效评估中追踪内容健康度- 监控知识使用率、用户反馈、AI 呈现准确性等治理指标 |
六、附录关键补充信息
（一）受访者 Demographics（部分核心数据）
| 分类维度 | 具体占比 |
|---|---|
| 国家 | 美国 85.3%、加拿大 3.4%、英国 / 肯尼亚 1.3%、尼日利亚 / 埃及 0.9%、印度 / 波兰等 0.4% |
| 公司规模 | 员工 <250 人 24.3%、251-1000 人 39.2%、>1000 人 37.5% |
| 角色 | 高管（C 级）16.5%、经理 / 总监 47.8%、专员 / 个人贡献者 25.2%、顾问 6.1%、其他 4.3% |
| 行业 | 零售 & 消费品 19.6%、医疗保健 & 生命科学 18.3%、技术 17.8%、金融服务 & 保险 10.4%、教育 & 研究 8.7%、其他（专业服务、制造等）43.2% |
| 从业经验 | 10 年以上 32.6%、8-10 年 28.3%、4-7 年 17.4%、1-3 年 16.5%、<1 年 5.2% |
（二）AI 就绪评分卡（四维度 20 项能力）
该评分卡用于诊断企业知识在 AI 应用方面的就绪状态，总分 100 分，依得分分为 “探索者（20-49 分）”“试点者（50-79 分）”“运营者（80-100 分）” 三类角色，并提供针对性行动建议，核心评估维度如下：
- 文档与内容健康：含内容结构、标签与元数据、所有权与管理、审查周期、版本控制 5 项能力，每项 1-5 分。
- 安全与访问控制：含访问权限、多因素认证（MFA）与身份验证、数据屏蔽与匿名化、审计跟踪、合规对齐 5 项能力，每项 1-5 分。
- 反馈与持续改进：含终端用户反馈、专家（SME）参与、更新工作流、内容分析、治理升级 5 项能力，每项 1-5 分。
- 集成与交付：含 CRM / 案例工具集成、通信工具（Slack/Teams）集成、座席辅助 / 流程中使用、API / 数据层访问、角色感知交付 5 项能力，每项 1-5 分。
（三）行业级洞察（风险承担者 vs 引领者）
| 类别 | 包含行业 | KM 优势 | 常见差距 | GenAI 前景 |
|---|---|---|---|---|
| 风险承担者 | 零售 & 消费品 | 联络中心试点数量多，内容更新频率高 | 治理和结构不成熟，知识碎片化 | 若加强结构建设，GenAI 应用潜力较大 |
| 电信 & 媒体 | 在 AI 用例上投入大以实现规模化 | 文档质量低，平台集成碎片化 | 依赖领导层关注，聚焦集成与结构化可提升前景 | |
| 医疗保健 & 生命科学 | 部分组织内容验证严格，更新频繁 | 治理最小化，结构一致性低，专家知识孤岛化，AI 集成少，合规风险高 | GenAI 应用滞后，需先解决结构与治理问题 | |
| 教育 & 研究 | 知识共享文化浓厚 | 缺乏正式治理，预算和伦理限制 GenAI 采用 | 需低成本、轻量级 GenAI 方案，先建立基础治理 | |
| 政府 & 公共部门 | – | 生态系统碎片化，安全顾虑复杂，采购周期长 | 需突破系统与流程障碍，逐步推进 AI 试点 | |
| 引领者 | 技术 / 软件 | 集成先进，赋能职能成熟，早期采用者已开始规模化试点 | 过度依赖早期采用者，团队间推广不均衡 | 最成熟的 GenAI 应用领域，可进一步优化跨团队推广 |
| 金融服务 & 保险 | 治理严格，流程文档化，虽受监管摩擦仍增加 AI 投资 | 文化僵化，实验周期慢，遗留系统导致 AI 部署慢 | 就绪度高，但需加快突破系统与文化障碍以推进 AI | |
| 专业服务 & 咨询 | KM 治理强，专家驱动模式成熟 | 风险和客户面向的限制阻碍 AI 集成 | 基础好，需平衡风险与创新以推进 AI 应用 | |
| 制造业 & 工业 | 流程结构化，对 KM 兴趣增长 | 标签最少，系统遗留问题，专家知识孤岛化 | 有基础，需强化标签与系统集成以支持 AI 应用 |
（四）知识激活职责相关方
| 相关方 | 核心关切 | KM 影响力 | 战略参与建议 |
|---|---|---|---|
| CEO / 高管层 | 增长、创新、竞争优势 | 设定战略方向和预算 | 将 KM 成果与业务敏捷性和 AI 转型目标挂钩 |
| CIO/IT 领导 | 基础设施、系统完整性 | 主导集成、安全和工具选型 | 将 KM 定位为 API 驱动效率和自动化的杠杆 |
| CX / 运营负责人 | 一致性、NPS、效率 | 推动一线使用和成果达成 | 展示 KM 在减少客户流失、提升首次联系解决率（FCR）/ 客户满意度（CSAT）中的作用 |
| 赋能负责人 | 入职、绩效、内容质量 | 主导内容生命周期和培训 | 为其提供治理、衡量和规模化专家贡献的工具 |
| 联络中心领导者 | 速度、准确性、座席生产力 | KM 的高影响用户 | 合作开展 GenAI 试点，建立闭环改进循环 |
| HR/L&D | 学习文化、技能提升、合规 | 影响采用和行为变革 | 将 KM 整合到人才就绪和技能提升计划中 |
4. 关键问题
问题 1：在 GenAI 快速发展的背景下，企业知识管理面临的核心矛盾是什么？其主要表现有哪些？
答案
核心矛盾是企业对 GenAI 的乐观预期与知识管理基础薄弱之间的不匹配—— 多数企业广泛开展 GenAI 试点且近半数高管认为组织已做好 AI 实施准备，但知识管理（KM）在结构、集成、治理、角色适配等方面存在显著缺陷，无法支撑 AI 规模化落地与价值实现。
主要表现包括：
- 知识基础滞后于 AI 发展：仅 44.8% 的组织知识系统与 CRM、通信平台等关键工具良好 / 完全集成，内容常更新却缺乏 AI 所需的结构、分类和所有权模型，导致 AI 难以生成一致、可信的输出。
- 知识可用性与衡量问题：84% 的联络中心领导者称座席难高效找到答案，75% 的知识与赋能领导者虽定期更新知识库但内容无结构、分类不均；且仅 30% 的组织会追踪知识计划的绩效或业务影响，31.7% 的组织无正式 KM 衡量体系，无法量化知识价值。
- 角色与目标错位：高管视知识为战略赋能器、运营团队优先速度与一致性、知识所有者聚焦准确性与质量，缺乏统一的成功定义与交付方法，导致工作孤岛化，仅 29% 的组织认为员工在技能和变革管理能力上真正为 AI 就绪，AI 投资回报受限。
问题 2：针对 “知识结构与标签成瓶颈” 这一趋势，不同角色（高管、技术运营团队、赋能与知识领导者、联络中心领导者）应分别采取哪些具体行动来突破瓶颈？
答案
- 高管：需将 “结构化内容” 列为企业级优先事项，推动制定全组织统一的元数据标准、知识所有权规则及内容生命周期管理流程，打破部门壁垒，确保各团队在知识结构与标签体系上的协同一致，避免因局部标准差异导致的内容混乱。
- 技术运营团队：应主导构建可扩展的元数据框架，减少对人工标签的依赖，推进标签与分类的自动化技术（如 AI 辅助分类），同时优化知识系统架构，解决因架构脆弱、数据模型不一致导致的知识系统与一线工具集成难题，提升知识结构的稳定性与可用性。
- 赋能与知识领导者：需牵头开展针对性的内容清理行动，优先从入职、合规等高影响领域入手，解决内容重复、所有权模糊、版本过时等问题；同时明确内容贡献者的责任（如标签准确性、内容更新频率），建立分类执行的监督机制，确保知识结构与标签标准落地。
- 联络中心领导者：应与知识所有者深度合作，通过座席反馈、客户交互数据等识别 “高摩擦内容”（如 AI 频繁推送错误答案、座席需反复查找的内容），将这些故障点转化为结构化改进的试点，例如为高频咨询内容设计标准化标签与格式，提升联络中心场景下知识的可查找性与 AI 响应准确性。
问题 3：企业可通过哪些步骤评估自身知识内容的 AI 就绪度？不同就绪水平（高、中、低）对应的行动策略有何差异？
答案
（一）知识内容 AI 就绪度评估步骤
- 明确五大评估标准：从 “结构化、准确、带标签、有所有者、已审核、有版本” 六个维度定义 AI 就绪的核心要求（如 “结构化” 指内容遵循一致格式，“带标签” 指元数据采用标准化分类法）。
- 量化评分：对每个评估标准，根据当前状态（否 = 0 分、进行中 = 1 分、是 = 2 分）打分，总分范围 0-12 分。
- 判定就绪水平：依据总分划分三个就绪水平 —— 高就绪（10-12 分）、中就绪（6-9 分）、低就绪（0-5 分）；若处于水平阈值（如 9 分、5 分），需优先聚焦得分最低的维度（如 “带标签” 得分低则优先优化标签体系）。
（二）不同就绪水平的行动策略差异
- 高就绪水平（10-12 分）：内容已具备结构化、准确性与治理基础，适合规模化部署 GenAI。行动策略为：推进 GenAI 在核心业务场景（如联络中心全流程、员工自助服务）的大规模应用；持续监控 AI 输出质量（如答案准确性、用户信任度），通过季度知识审计优化内容结构与标签体系，进一步提升 AI 效率。
- 中就绪水平（6-9 分）：关键要素（如部分内容结构化、部分有所有者）处于推进中，但存在结构不完整、审核不及时等差距，易引发 AI 应用摩擦。行动策略为：优先弥补薄弱维度（如 “已审核” 得分低则建立月度强制审核机制，“结构化” 不足则制定行业适配的内容模板）；选择低风险场景（如内部员工查询）开展小规模 AI 试点，基于试点反馈迭代优化知识基础，再逐步扩大 AI 应用范围。
- 低就绪水平（0-5 分）：知识基础存在严重缺陷（如无结构、无所有者、无审核），直接引入 GenAI 会导致输出不可信、用户不信任。行动策略为：暂缓 GenAI 试点，先开展基础清理工作 —— 明确知识所有权（为每类内容指定负责人）、建立结构化模板（如产品手册、政策文档的统一格式）、搭建简单的审核流程（如季度内容有效性检查）；待核心差距缩小（如总分提升至 6 分以上），再启动 AI 就绪度复评，逐步推进 AI 试点。
