自动化与人工智能（AI）的有效性在很大程度上取决于其构建所依赖的知识质量，因为所有（100%）未与现代知识管理系统集成的生成式 AI 项目，都无法实现其客户体验提升与运营成本降低的目标。

知识治理是管理组织知识资产的框架，对于确保 AI 实施成功至关重要。本文将探讨知识治理如何在 AI 成功中发挥关键作用，以及其重要性、组成部分、益处，还有确保 AI 系统与其所利用的知识质量相匹配的策略。

什么是知识治理（Knowledge Governance）？

知识治理指对组织知识资产的系统化管理，涵盖确保知识得到有效获取、共享和利用的政策、流程、角色与技术。它作为一种框架，指导知识在组织内部（尤其是在部署 AI 系统时）的创建、维护和应用方式。

有效的知识治理能确保为 AI 系统提供的知识准确、一致，并与组织目标及监管标准保持一致。这涉及制定有关数据质量、访问控制、隐私和安全的明确准则，以确保 AI 系统基于可靠信息运行。若缺乏完善的知识治理，组织可能会将 AI 决策建立在低质量数据之上，进而导致错误的洞见和合规风险。

为什么在实施 AI 前需要知识治理？

对于希望利用 AI 技术的组织而言，理解知识治理在 AI 中的重要性至关重要。有效的知识治理能确保 AI 系统基于高质量数据运行、与业务目标保持一致并符合相关法规。若缺乏适当的治理，AI 系统可能会产生不可靠的结果，从而导致潜在风险和错失机遇。

1.与业务目标保持一致

知识治理确保人工智能（AI）系统所使用的知识与组织的战略目标保持一致。这种一致性能最大限度地提升 AI 实施所产生的价值，确保 AI 驱动的决策为整体业务目标提供支持。

2.数据质量与完整性

AI 系统的正常运行需要高质量且管理完善的数据。美国企业的平均数据中，有 77% 属于冗余、过时、无关紧要或不可见的数据（暗数据）。知识治理可确保数据准确、一致，且不存在可能影响 AI 结果的偏差，从而提高 AI 洞见的可靠性。

3.保证合规性

许多行业对数据处理有严格的法规要求。知识治理帮助组织确保其 AI 系统符合这些法规，通过遵守法律标准来避免处罚，并确保 AI 的合规使用。

4.风险管理

完善的知识治理能降低与数据泄露、AI 输出存在偏差以及信息滥用相关的风险。它确保 AI 系统安全可靠，减少潜在威胁与漏洞。

5.改进 AI 决策

结构化的知识治理确保 AI 系统能够获取准确且相关的信息，进而助力更优决策与更可靠的 AI 预测。这会提高人们对 AI 驱动流程的信心。

需克服的知识治理挑战

“输入垃圾，输出垃圾” 这一原则至关重要 —— 低质量的输入会导致不可靠的输出。如果组织在知识的创建、分类和维护方式上缺乏适当管控，由此产生的决策和流程将会存在缺陷。若没有完善的知识治理，AI 和自动化将会加剧不一致性、低效问题、知识缺口以及合规风险。

完善的治理确保只有准确、相关且结构清晰的知识进入系统，从而实现可靠决策与卓越运营。反之，即便拥有最先进的知识管理工具，也无法产生价值。

1.知识存在于孤岛和多个系统中

在许多组织中，知识分散在各类系统和部门中，形成了阻碍获取全面数据的 “知识孤岛”。这种碎片化给人工智能（AI）系统带来了重大挑战 ——AI 系统要有效运行，需要统一且一致的知识库作为支撑。若不打破这些孤岛，AI 系统可能会生成不完整或有偏差的结果。

2.专家知识未被捕获

另一个关键问题是组织未能捕获内部的专家知识。宝贵的见解和专业技能往往可能流失，或仅存在于资深员工的头脑中。当这些员工离职或岗位变动时，就会造成知识缺口。而 AI 系统的学习和决策依赖全面、详尽的信息，这种知识未被记录的情况会阻碍 AI 系统的开发，影响其准确性。

3、知识过时且不可靠

AI 系统要做出合理决策，依赖的是最新且准确的数据。然而，许多组织都受困于知识过时、不可靠的问题：有 45% 的 IT 负责人表示，糟糕的数据管理使他们无法利用生成式 AI 等新兴技术。通过定期更新和验证知识，可确保 AI 系统基于可信信息运行，从而降低产生错误洞见的风险。

4.缺乏所有权与问责机制

知识管理中一个常见的问题是，知识资产缺乏明确的所有权和问责机制。若没有指定角色负责监督知识治理，数据可能会被忽视，进而导致知识不一致和缺口。建立问责机制能确保知识得到维护、保持准确且易于获取，为 AI 系统输出可靠结果提供支持。

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为有效知识管理，知识治理包括以下的部分

知识治理包含多个关键组成部分，这些部分协同作用，确保对知识资产的有效管理。这些组成部分包括：制定政策与标准、明确角色与职责、实施知识管理流程、利用合适的技术与工具，以及设定衡量指标。每个组成部分都发挥着重要作用，为 AI 系统提供可靠且管理完善的知识支持。

1.知识政策与标准

这类政策与标准规定了管理 AI 系统输入知识的规则和准则，涵盖数据质量、访问控制、数据隐私等领域，确保知识库保持稳健和安全。

2.角色与职责

明确的角色与职责是有效知识治理的关键。核心角色可能包括数据管理员、知识经理和 AI 伦理专员，每个角色都需确保知识管理符合治理政策要求。

3.知识管理流程

这些流程是为 AI 捕获、存储、共享和利用知识的相关活动。流程应定义清晰，并融入组织的工作流中，以确保 AI 运行顺畅、知识流转无阻。

4.技术与工具

合适的技术对支持知识治理至关重要，包括知识管理系统、AI 训练平台和分析工具。这些技术确保数据得到妥善治理，且 AI 系统可获取、可使用。

4.指标与衡量

设定指标以衡量知识治理在 AI 应用中的有效性十分关键。常见指标包括数据质量评分、AI 准确率和合规率，这些指标帮助组织跟踪并改进其治理实践。

知识治理为企业带来的核心益处

知识治理的益处众多，从提高 AI 准确率，到改善合规性、加强风险管理，不一而足。这些益处最终能让 AI 实施更可靠、更有效。

1.确保流程的一致性与准确性

知识治理确保人工智能（AI）系统基于一致且准确的数据运行，从而产生更可靠的结果。通过为数据管理制定标准化流程，组织能够减少 AI 驱动流程中的错误与不一致问题。

通过确保仅向 AI 系统输入高质量、经过规范管理的知识，组织可提高 AI 输出结果的准确性与可靠性，进而实现更精准、更可信的 AI 驱动决策。

2.助力更优决策，增强信任度

依托经过良好治理的知识，AI 系统能提供更准确的洞见，为更优决策提供支持。这会提升人们对 AI 输出结果的信任，确保相关利益方认可由 AI 分析得出的决策与行动方案。

3.降低不合规风险

数据质量不佳每年平均给企业造成 1290 万美元的损失。完善的知识治理框架可帮助组织遵守行业法规与标准。通过有效管理数据隐私与安全，企业能够降低不合规相关风险，避免面临法律处罚与财务损失。

知识治理确保 AI 系统在法律法规框架内运行，减少不合规与违反伦理的风险，从而增强人们对 AI 系统及其输出结果的信任。

4.促进协作与知识共享

知识治理通过打破知识孤岛、鼓励跨部门知识共享来促进协作。这能确保 AI 系统获取多样化且全面的知识库，提升其学习能力与决策能力。

治理框架鼓励跨部门知识共享，确保 AI 系统获取多样化且全面的数据。这种多样性会丰富 AI 的学习过程与决策过程。

5.构建可扩展的基础

结构完善的知识治理框架为 AI 系统提供了可扩展的基础。随着组织发展及数据需求增长，可扩展的治理结构能确保 AI 系统持续高效运行，为长期业务目标提供支持。

知识治理实施的策略

实施知识治理需采用战略性方法。组织需明确目标、制定全面的治理框架、让利益相关方参与其中、利用合适的技术、提供培训与支持，并持续监控和审查治理实践。这些策略有助于确保知识治理有效融入 AI 计划。

1.明确目标

首先，在 AI 应用背景下明确知识治理的预期目标。目标需与业务目标保持一致，并解决组织在 AI 应用中面临的具体挑战，为后续工作提供清晰方向。

2.制定治理框架

针对 AI 系统制定包含政策、流程、角色与指标的全面框架。该框架需根据组织需求与 AI 战略进行定制，确保具有相关性与有效性。

3.让利益相关方参与

让来自不同部门的关键利益相关方参与进来，确保他们对 AI 相关知识治理予以认可和支持。利益相关方的参与对 AI 实施成功至关重要，有助于促进协作并凝聚共识。

4.利用技术

实施合适的技术以支持 AI 相关知识治理，包括数据管理系统、AI 开发工具与分析平台。这些技术可确保数据质量与规范管理，提升 AI 的运营效率。

5.提供培训与支持

确保员工理解知识治理在 AI 应用中的重要性，并接受有关治理政策与流程的培训。同时，需提供持续的支持与资源，帮助员工遵守治理标准，确保治理措施得到一致执行。

6.监控与审查

持续监控知识治理在 AI 应用中的有效性，并根据需要做出调整。定期审查有助于发现待改进领域，确保治理框架能适应 AI 技术发展与组织变化，始终保持相关性。

知识治理与 AI 的未来趋势

1.与 AI 和机器学习的融合

AI 与机器学习正通过自动化流程、改进知识发现、为更优 AI 决策提供洞见，推动知识治理变革。

2.聚焦数据隐私与安全

随着人们对数据隐私与安全的关注度不断提升，知识治理框架需纳入强有力的措施，保护输入 AI 系统的敏感信息。

3.完善协作工具

远程办公与全球团队的兴起，推动了对先进协作工具的需求。这类工具需支持跨地域的知识共享与治理，确保 AI 系统能获取全面数据。

4.持续改进与创新

组织需树立持续改进意识，定期更新知识治理框架，以适应不断变化的业务需求与 AI 技术发展。

组织知识治理入门指南

知识治理是 AI 实施成功的关键要素，它确保知识资产得到有效管理，从而推动 AI 取得成功。通过实施完善的知识治理框架，组织可提高 AI 准确性、确保合规、促进创新，并获得竞争优势。随着 AI 不断发展，知识治理的重要性将愈发凸显，成为希望有效利用 AI 的组织的核心工作重点。

如需了解更多信息，了解如何通过构建可信知识基础，让组织的知识为 AI 应用做好准备，为团队与 AI 的成功奠定基础，请联系KMCenter（微信号:511956894 电话：010-62925738）