采用知识图谱构建智能化组织

 


组织是人类社会活动的基本单元,也是社会活动的管理基础。自从人类社会发明了“组织”之后,社会生产活动和管理开始变得有序,生产效率得到了很大的提高,物质财富变得日益丰富。因此,组织关系构成了社会的基础,任何人、任何活动离开了“组织”,其目标都无法实现。我们常见的几种组织形式包括政府组织、企业组织、事业组织、慈善组织、社团组织,以及其它形式的社会组织,等等。随着社会分工的发展,其它形式的新型组织的形式也会不断涌现,例如建立在互联网之上的社会组织形态,就是我们可以看到的新型组织。电商不同于传统的零售商,互联网企业不同于传统的企业,网络海关不同于传统的海关,网络军队不同于传统的军队,等等。企业组织是社会生产和经济活动的组织,它承担着物质生产和社会财富创造的职能;政府组织则承担了社会管理和公共服务的职能;学校承担了社会教育服务的职能,而医院则为人们提供了健康服务职能,等等。随着社会的发展,组织的分工越来越细,人们对组织的管理和服务能力的要求也越来越高。


 

基于知识图谱的智能化组织

 

人工智能,特别是知识图谱的普及和发展,为组织管理的智能化及建立在其上的应用带来了革命性的变革。传统的组织管理逐渐被人工智能替代,将成为一种趋势。人工智能替代传统组织管理,不是简单地取代了岗位上的人员,而是构建了一种全新的组织形式,在这种组织形态里,人、事、设备、信息、流程、空间和时间之间有机联系在一起,企业大脑成为决策和指挥中心,决策指挥的圈层关系是依据组织生产和服务的效能需要,而不是科层式的权力结构来定义,组织关系不再是静态的,而是可以根据生产和管理的需要动态实时地做出调整。

 

知识图谱基本的原理是在语义网中通过三元组的方式将真实世界里的万事万物抽象为实体与它们之间的关系。正如我们通过二进制的方法,用“0”和“1”两个数字来刻画大千世界,从而真实世界的所有信息的处理就可以由计算机来完成一样,知识图谱用三元组的概念将万事万物抽象为实体及其关系,这样我们就找到了一种简便的方法来处理刻画事物的本体和它们的关系。知识图谱以“图”的方式来描述真实世界的事物及其关系。真实世界中的各种事物、存在,及其概念都被称为是实体,以“节点”来表示;实体与实体之间的关系用“边”来表示。这样,实体及其关系就可以表示成“实体—边—实体”的简单结构。当这种结构的连接不断扩展和延伸,就构成了一张巨大的网络,这个网络就是知识图谱。理论上,我们可以用知识图谱把地球上的所有知识联接起来,构成一个“知识地球”,把关于“中国”的所有知识联接起来,构成“知识中国”,也可以把一个政府机构、一个行业、一所学校、一个企业相关的知识联接起来,构成一个知识政府、知识行业、知识学校,知识企业,等等。

 

在企业、政府、医疗、教育等各类社会组织中,它们的组织架构及其关系都是以“图”的方式来表示的,而且在这类图结构中有一个典型的特点,就是这种图结构具有明确的层次关系。这种层次性的特点为我们通过知识图谱构建智能化组织带来了便利性,这一特点也决定了将知识图谱应用于组织管理将成为有别于各种行业应用的一类专门的应用,我们称之为面向组织结构的知识图谱应用。随着应用的深入,我们会发现,组织智能化除了为组织的行政人事管理带来全新变革之外,还将深刻影响生产管理和社会生活的方方面面。例如,企业的智能制造生产管理将建立在智能化组织之上,学校的教学活动将因为组织及其管理智能化而改变,政府管理和社会治理,以及医院服务,等等都因为智能化组织的出现而彻底改变。

我们以上图的企业组织为例来说明。如图是常见的一类企业组织结构,它的构成自顶向下分别是董事会、总裁室、以及一级职能部门(一般称为中心或事业部)、二级职能部门(一般称为部门),各级职能部门通过岗位将组织与人联系起来,并通过岗位的职能职责确定岗位与对应人员的责任、权利和义务等关系。传统的组织管理中,一般由行政和人事部门通过人工的方式来维护这种组织关系的运行。但在智能化组织中,这种关系因组织的业务实时状态知识而智能适配,组织的日常维护交给了“系统”而不是人,在系统构建之初,需要人来参与,但随着系统不断学习和完善,系统将变得越来越智能,人只参与到必要的支持和决策活动之中,从而从繁杂的事务工作中解脱出来,完成更具有创造性和有更高价值的工作。

 

那么,我们是如何通过知识图谱来构建一个智能化组织的?

1

数据准备,多源数据采集并清洗转换成统一的格式。

2

组织架构图谱构建,从组织数据中提取知识,构建初始的图谱。

3

学习系统构建与维护,将各种来源的数据实时更新组织架构图谱。

4

基于组织架构图谱的应用开发。

 

 

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01

数据准备

 

采集并清洗等数据准备工作是构建智能化组织的第一步,也是重要的一步。在这个阶段,我们需要接入与组织管理有关的各种数据源,有些来自组织内部,有些来自组织外部,因此数据采集的方式是多样性,多渠道的。这些数据的格式也存在多样性,有结构化的,也有半结构化和非架构化的。与传统的信息管理系统数据不同,智能化组织系统,既可能用到数据的内部相关性特性,也可能用到数据的外部相关性特征。因此,在数据准备时,我们希望采集到的数据越“全”越好。

 

数据准备在实践中是一个过程,它既不是一次性的,也不是一蹴而就的,而是需要建立一种数据采集机制,持续不断地跟踪、管理数据的动态变化。这是后续数据知识化、图谱化的重要来源,对于构建智能化组织是十分重要的,也是十分必要的。

 

数据源的规划将直接影响到数据采集工作,数据源不同,采集的手段和方法也不同。因涉及到组织管理中的一些数据是保密的,有些数据还涉及到个人隐私,因此数据的采集方式很重要,应尽量做到通过合规合法的方式来取得数据。同时,对敏感数据若有必要应做脱敏处理。

 

数据预处理和数据标注是数据准备环节的两项基本工作,工作繁复而且工作量较大。特别是数据标注工作应由对组织管理、行政和人事管理有着丰富经验的人参与。数据预处理和数据标注的质量水平,对智能化组织的运行维护有着较大影响,也正因如此,数据准备工作作为组织智能化的基础,应当予以重视。轩辕研究院信天翁实验室采用HanLP分词法、正则分词法、结构化数据分词法来解决分词和数据标注方面的问题。

 

02

组织架构图谱构建

 

组织架构图谱构建是实现智能化组织的重要步骤,也是核心内容。关于组织架构图谱构建的技术原理及其方法,有兴趣的读者可以参阅轩辕研究院信天翁实验室公开的一项发明专利《一种基于知识图谱的组织架构构建方法及装置》(专利申请号:201911204338.8),本文不作详述。

 

组织图谱初始化是构建组织图谱的重要步骤。初始化的方式一般有两种,一种是人工的方式自上而下进行,另一种是通过深度学习系统自下而上进行。采用人工方式对组织架构进行初始化,是在知识图谱生成的组织架构原型上按照组织的实际架构由人工的方法“画”出来。当这张原型架构图完成以后,深度学习系统会把这张图记住,并在该图的基础上开始学习。另一种初始化的方式是由深度学习系统自动完成组织图谱的初始化。当组织的初始化数据足够丰富,并且标注的数据足够完善时,深度学习系统会根据这些数据样本画出一张组织架构的初始图。当这张图经过组织中的辅助学习者(例如,行政人力资源部总监)确认无误后,它将作为初始化的组织架构图被系统记住,并开始学习。

 

智能化组织架构的意义在于,它能实时有效地维护和管理组织状态的动态语义信息和变化,并及时地对组织架构进行更新。传统的组织管理对这些动态信息的维护往往不能做到及时性和有效性,组织成员获取这些信息也往往是滞后、不完整和被动的。

 

03

学习系统构建与维护

 

学习系统是将知识图谱与深度学习相结合,建立起来的一种组织架构智能化管理和维护的服务系统。知识图谱基础架构系统解决知识表示、实体与关系抽取、知识融合与消歧,以及面向服务的搜索、推荐和匹配方面的问题。轩辕研究院信天翁实验室的研发人员,采用Bi-LSTM、Bert等算法来解决实体和关系提取的问题,取得了良好的效果,并在此基础上做了相应的改进。

 

学习系统的构建包括训练系统和工作系统两个部分。训练系统结合企业、政府等组织的组织架构,在完成初始化的数据样本基础上,对组织运行和管理模式的进行学习训练。通过训练,让学习系统逐步深入地掌握组织运行的模式和规律,更好地为组织生产管理服务。工作系统则是将学习训练好的成果进行封装,部署到实际应用的环境中。训练系统和工作系统的工作原理是相同的,但目标是不一样的。学习的过程由训练系统完成,将完成的训练成果上传到工作系统,对工作系统持续不断地进行升级和维护。

 

学习系统的维护是在数据样本、图谱初始化、训练系统和工作系统之间建立的动态数据交换机制。通过这种数据交换的机制,可以确保系统信息得到实时的更新和维护。例如,当组织的结构关系发生变化,如部门的增加或裁撤,岗位职能职责调整,或人事关系变化,系统都能够通过更新的数据变化实时监督机制发现,并生成变化提示信息提交给组织督导人员进行及时确认。一旦信息得到确认,系统就能够自动完成组织中相关信息的更新和维护。

 

04

基于组织架构图谱的应用开发

 

在组织架构图谱的基础上,可以实现内容丰富的各种应用。我们除了将智能化组织应用到企业等各类组织的行政和人事管理之外,还有很多其它相关应用。例如,财务管理部门可以通过智能化组织架构简化发票处理和费用报销的审核审批流程,使得组织管理流程更加扁平化,审核与前置审批流程可以合二为一,提升了组织效能。

 

智能化组织架构下,组织机构的网站维护将变得简单易行。据一些互联网专业的传媒报道分析,中国各类组织的网站已经超过一亿个,但其中超过85%的网站为僵尸网站(超过一年未进行信息更新和维护),其原因是网站信息的维护管理需要有专人负责,信息维护管理工作单调且繁琐。未来,基于知识图谱的智能化组织新型网站将取代传统的门户网站,这类网站把内容管理系统CMS与智能化组织架构结合起来,其信息更新维护工作将由智能组织系统自动完成,省去了人工维护的麻烦,及时高效,且维护成本极低。

 

智能化组织架构还适合应用于各种信息系统的开发。例如,智能组织架构使得信息系统的用户账号和权限管理变得非常简单,任何人员、部门的变更,都可以智能地感知并在角色与鉴权管理中及时体现,无需重复的手工更新操作,从而可以在架构设计上,将账号登录和权限管理从通常的应用系统专门模块中剥离出来,消除目前单点登录系统功能的缺陷,使系统间的整合得到简化。

 

智能化组织架构结合组织业务、生产和管理活动的应用不胜枚举,在各行各业都存在。以智能制造为例,生产线机器人通过机器视觉系统进行空间定位,可以准确无误地将物料从一个位置移动到目标位置上。但是当我们需要对整个生产过程进行更高效协同管理的时候,智能化组织架构可以承担基础的资源和决策支撑作用,将人、设备、物料、流程和信息进行有机协同,构建起人机协作的生产体系,应用到智能制造领域的许多场景中。

 

再如,一站式政务服务中的审计业务,也是可以看到智能化组织的应用身影。审计是政务服务领域的一项重要职能,这项工作的特点是要求逻辑严谨、证据客观,在审计过程中,大量的凭证核对费时费力。在智能化组织的基础上,通过基于知识图谱所构建的审计分析模型和完整的数据链,可以轻松地将过程、凭证和事实关联起来,从而节约审计时间。

 

我们还可以举出很多其它的例子,如医疗领域的急诊急救,应急管理领域的应急预案处理,等等。

 

智能城市、智能政务,以及各种智能行业的应用如若采用传统的顶层设计模式和应用架构开发,其计算机系统将变得越来越沉重和复杂,开发和运维的困难也越来越大。面对这种困境,目前的解决办法是通过中台技术架构来构建一个更加简洁、健壮和弹性的服务架构体系,但这似乎仍然不能从根本上解决问题。因为中台架构仍然未能解决规则的繁复、多样、冗余、迟滞问题,特别是在人与事关系方面的对立统一问题。如何通过一个简化的模式处理复杂的人与事关系?显然,知识图谱找到了解决问题的钥匙。因此,我们有理由说,智能化组织作为应用系统开发的一层架构被抽象出来,将有助于构建更加高效的信息化系统。

 

总之,建立在智能化组织之上的应用是非常丰富的,它将和我们日常的组织管理形成紧密的联系。组织架构将作为人工智能基础设施之上的应用架构平台,必将广泛应用于企业管理、社会活动和服务咨询等各行各业。

 

(本文转载来源于“信天翁报告”公众号)

 

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