دمج مكتبة المعرفة الذكية في تطبيق دينغ تينغ، يقلص دعم تكنولوجيا المعلومات للشركات في هونغ كونغ من 4 ساعات إلى 23 ثانية

ما هو تكامل معرفة ذكاء اصطناعي دينغ تك

تكامل معرفة الذكاء الاصطناعي في دينغ تك يعني دمج منصة التعاون المؤسسي "دينغ تك" (DingTalk) التي طورتها مجموعة علي بابا مع نظام إدارة المعرفة القائم على الذكاء الاصطناعي بشكل عميق، باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ونماذج التعلم الآلي وهياكل واجهة برمجة التطبيقات المفتوحة (API)، لتحقيق تصنيف تلقائي للمعلومات التقنية واسترجاع فوري للبيانات والتعاون عبر الإدارات. تم تحسين هذا التكامل خصيصًا لتلبية متطلبات الشركات في هونغ كونغ من حيث الكثافة العالية للتواصل، وتعدد اللغات، وانخفاض زمن الاستجابة.

• يتكون الهيكل التقني الأساسي من ثلاث طبقات: الطبقة الأمامية تعتمد على واجهة الدردشة في دينغ تك كوسيلة، بينما تقوم الطبقة الوسطى بتحليل نية سؤال المستخدم من خلال NLP، أما الطبقة الخلفية فتستخدم محرك معرفة بالذكاء الاصطناعي لمطابقة أفضل إجابة وتحديث رسم المعرفة تلقائيًا، ويتم الربط الكامل عبر API مع أنظمة إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات الحالية (مثل ServiceNow أو Jira)
• تشمل النماذج الثلاثة الشائعة للتكامل: روبوتات دردشة مضمنة (الرد الفوري على الأسئلة التقنية داخل مجموعات دينغ تك)، نظام أرشفة المعرفة التلقائي (استخراج الحلول تلقائيًا وتصنيفها ضمن قاعدة المعرفة)، ومحرك الردود الذكي على الطلبات (توليد مقترحات إصلاح مسبقًا بناءً على البيانات التاريخية)
• بالمقارنة مع قواعد المعرفة التقليدية، أظهرت قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي في الاختبارات المحلية تقلص متوسط وقت الاستجابة من 15 دقيقة إلى 23 ثانية، وزيادة الدقة من 68٪ إلى 91٪، وخفض تكاليف الصيانة البشرية بنسبة 40٪، وذلك حسب تقرير إدارة تقنية المعلومات في هونغ كونغ الرقمية لعام 2024

أمام سيناريوهات التواصل التي تجمع بين الكانتونية والإنجليزية، تدعم قاعدة معرفة دينغ تك بالذكاء الاصطناعي إدخالًا بلغتين معًا وفهمًا مدمجًا، كما تم ضبط النموذج بدقة لمعالجة مشكلات تقنية شائعة في قطاعات المالية والخدمات اللوجستية والتجزئة في هونغ كونغ، مما يقلل بشكل فعّال من سوء الفهم الدلالي والأسئلة المتكررة. وقد أدت هذه القدرة إلى انخفاض تأخير التعاون بين الفرق بأكثر من 50٪، ما جعلها بنية تحتية حاسمة في البيئات التجارية الكثيفة.

لماذا تحتاج الشركات في هونغ كونغ إلى إدارة تقنية معلومات قائمة على الذكاء الاصطناعي

تحتاج الشركات في هونغ كونغ إلى إدارة تقنية المعلومات بالذكاء الاصطناعي لأن النموذج التقليدي لا يستطيع التعامل مع الضغوط التنظيمية العابرة للحدود، ومعدل دوران الموظفين المرتفع، والحاجة إلى اتخاذ قرارات فورية في بيئات الأنظمة غير المتجانسة. أصبح تكامل دينغ تك (DingTalk) مع قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي حلاً أساسيًا لتحسين استقرار الخدمات التقنية وكفاءة الصيانة لدى الشركات المحلية.

• متوسط وقت إصلاح الأعطال (MTTR) يتجاوز 4.2 ساعة – وفقًا لتقرير «كفاءة تقنية المعلومات في الشركات الصغيرة والمتوسطة» الصادر عن هونغ كونغ الرقمية عام 2024، فإن أكثر من 70٪ من الشركات في هونغ كونغ تفتقر إلى أدوات تشخيص آلية عند التعامل مع حوادث النظام، ما يؤدي إلى تأخير الترقية والإبلاغ المتكرر.
• يعترف أكثر من 65٪ من أقسام تقنية المعلومات بعدم وجود مركز موحد لتخزين المعرفة، حيث تتوزع الوثائق التقنية عشوائيًا بين البريد الإلكتروني والأقراص المشتركة والأجهزة الشخصية، ويحتاج الموظف الجديد ما معدله 42 يومًا ليتمكن من التعامل بشكل مستقل مع الطلبات الشائعة.
• تساعد قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي المدمجة في دينغ تك على خفض الاستفسارات المتكررة بنسبة 68٪ (حسب مصدر: مشروع تجريبي لهيئة تنظيم التقنية الحكومية)، من خلال البحث بلغة طبيعية لاستدعاء الحلول فورًا، وتتعلم تلقائيًا من سجلات الطلبات السابقة لتوليد توصيات.

في قطاع المالية، تساعد قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي في المقارنة السريعة بين شروط الامتثال ISO 27001 والإجراءات الرقابية الداخلية؛ أما في الشركات اللوجستية، فتُستخدم لربط سجلات أنظمة ERP وMES، وبالتالي تحقيق تحديد ذكي لأسباب حالة الشحن غير الطبيعية؛ وفي قطاع التجزئة، يستخدم موظفو الدعم التقني في المتاجر واجهة الاستعلام بالذكاء الاصطناعي لطرح أسئلة شفهية باللغة الكانتونية، والحصول على إرشادات فورية حول انقطاع Wi-Fi أو أعطال أجهزة نقاط البيع (POS). تُظهر هذه السيناريوهات أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مكان لتخزين المعرفة، بل هو مسرع للقرارات.

المفتاح التالي يتمثل في كيفية استيراد إجراءات التشغيل القياسية الحالية (SOP)، وسجلات الطلبات، وواجهات برمجة التطبيقات (API) للأنظمة بطريقة منظمة إلى محرك المعرفة بالذكاء الاصطناعي في دينغ تك، لإنشاء مركز عصبي تقني ذاتي التطور.

كيفية بناء قاعدة معرفة بالذكاء الاصطناعي داخل دينغ تك من الصفر

كيفية بناء قاعدة معرفة بالذكاء الاصطناعي داخل دينغ تك من الصفر: إنها عملية منظمة مصممة خصيصًا لبيئة دينغ تك، تجمع بين إدارة البيانات وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي، تمكن الشركات في هونغ كونغ من تحويل معرفتها المتناثرة في مجالات صيانة تقنية المعلومات إلى قاعدة معرفة ذكية يمكن البحث فيها والاستنتاج منها، وبالتالي تحقيق التشخيص الفوري للمشكلات وإدارة الامتثال.

• حصر الاحتياجات: يقوده قسم تقنية المعلومات، ويتمثل في تحديد سيناريوهات الدعم الأكثر تكرارًا مثل تعطل الخادم أو طلب صلاحيات الحساب، وتحديد أدوار مستخدمي قاعدة المعرفة (مثل المهندسين الميدانيين أو العاملين الخارجيين). يمكن استخدام نماذج دينغ تك لجمع المشكلات، مع استخدام نصوص بايثون لتحليل نصوص الطلبات السابقة واستخراج المصطلحات الرئيسية.
• تنظيف البيانات: دمج الوثائق الأولية القادمة من Confluence وSharePoint وأنظمة البريد الإلكتروني، باستخدام التعبيرات المنتظمة وأداة spaCy لإزالة التكرارات، ومعيارت التنسيق، وحجب المعلومات الحساسة. يجب في هذه المرحلة الانتباه بعناية لقانون «خصوصية البيانات الشخصية» ولوائح GDPR، ومنع دخول بيانات العملاء دون إخفاء الهوية إلى مجموعة التدريب.
• إنشاء نظام الوسوم: بناء هيكل تصنيف رباعي المستويات: «أكواد الأخطاء الشائعة»، «إجراءات التشغيل القياسية (SOP)»، «قائمة اتصالات الموردين»، و«إرشادات الأمان والامتثال»، واستخدام البيانات الوصفية (Metadata) لوضع علامات على النظام التابع (مثل ERP أو AD Domain Control)، ودرجة الإلحاح، ووقت آخر تحديث، لتحسين دقة الاسترجاع لاحقًا باستخدام RAG.
• الاختبار والنشر: استخدام LangChain لبناء هيكل استرجاع مدعوم بتوليد (RAG)، وربطه بواجهة برمجة تطبيقات روبوت دينغ تك، ثم محاكاة سيناريوهات مثل «رمز الشاشة الزرقاء 0x0000007B» في مجموعة اختبار لتقييم دقة الرد وتأخير الأداء.
• التكرار بناءً على التغذية الراجعة: تفعيل زر «تقييم الرضا» المدمج في دينغ تك لجمع آراء المستخدمين حول موثوقية إجابات الذكاء الاصطناعي، وتشغيل عملية ضبط النموذج تلقائيًا أسبوعيًا لضمان تطور قاعدة المعرفة باستمرار.

في المستقبل، مع انتشار الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، من المتوقع أن تدعم قاعدة معرفة دينغ تك تحليل السجلات الصوتية وتشخيص تلقائي من لقطات الشاشة، ما ينقل دعم تقنية المعلومات من وضع «الاستجابة السلبية» إلى «الصيانة التنبؤية». ينبغي على الشركات في الوقت الحالي التركيز أولًا على بناء هيكل وسوم قابل للتوسع، لوضع الأساس للترقية الذكية القادمة.

كيفية معالجة روبوتات دينغ تك تلقائيًا لطلبات دعم تقنية المعلومات

روبوتات دينغ تك هي المكون الأساسي الذي يحقّق أتمتة إدارة تقنية المعلومات للشركات في هونغ كونغ، حيث تقوم من خلال واجهات برمجة التطبيقات (API) ونماذج الذكاء الاصطناعي المدعومة بـNLP بتحليل طلبات دعم تقنية المعلومات التي يقدمها الموظفون في مجموعات أو رسائل خاصة على دينغ تك، ثم تنفيذ العمليات المقابلة تلقائيًا. بعد إعداد قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي، يصبح الروبوت «الناقل النشط» للمعرفة، حيث يحوّل المعلومات الثابتة إلى خدمة نشطة، ويقلل بشكل كبير من عبء العمل المتكرر على فريق تقنية المعلومات.

• يعتمد الروبوت على تحديد النية (Intent Recognition) لفهم جوهر طلب المستخدم، مثل تصنيف عبارة «لا يمكن تسجيل الدخول إلى النظام» ضمن فئة «خلل في الحساب»؛ بالإضافة إلى استخدام تقنية استخراج الكيانات (NER) لاستخلاص معلومات رئيسية بدقة مثل نوع الجهاز أو اسم التطبيق أو رمز الخطأ
• عند إرسال المستخدم لعبارة «لا يمكن الاتصال بشبكة Wi-Fi»، يقوم الروبوت فورًا بتفعيل تحليل السيناريو: أولاً، يتحقق من الطابق الذي يتواجد فيه المستخدم ونقطة الوصول المعتادة، ثم يقارن حالة النظام مع نظام مراقبة الشبكة، وإذا كانت المشكلة فردية، يرسل خطوات استبعاد قياسية (مثل إعادة تشغيل جهاز التوجيه أو تغيير القناة)، وإذا لم يرد المستخدم خلال 3 دقائق، فإنه ينشئ تلقائيًا طلب عمل ويخصصه لهندسة الموقع
• تتضمن الطلبات الخمسة الشائعة التي يمكن أتمتتها: إعادة تعيين كلمة المرور (إعادة تعيين ذاتية بعد التحقق من الهوية عبر نظام SSO)، طلب تثبيت برنامج (موافقة تلقائية حسب سياسة القسم أو تحويله)، تتبع استعارة الأجهزة (تحديث الحالة في قاعدة بيانات إدارة الأصول)، التشخيص الأولي لمشكلات الشبكة (دمج ردود من واجهتي Ping وBandwidth API لتوفير تغذية فورية)، وطلب تغيير الصلاحيات (توليد تلقائي لعملية المراجعة من قالب Active Directory)

يوصى بتحديد مؤشرات أداء واضحة (KPI) لقياس الأثر: وفقًا لتقرير التحول الرقمي لمنطقة آسيا والمحيط الهادئ لعام 2024، حققت الشركات الرائدة زمن استجابة أولية أقل من 15 ثانية وأكثر من 70٪ من الطلبات الشائعة لا تتطلب تدخلًا بشريًا. لا يؤدي ذلك فقط إلى تحسين رضا الموظفين، بل يسمح أيضًا لفريق تقنية المعلومات بالتركيز على المهام الاستراتيجية، ويضع الأساس الكمي لتقييم الفوائد الفعلية لقاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي في المرحلة التالية.

قياس الفوائد الفعلية لقاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي على فرق تقنية المعلومات

قياس الفوائد الفعلية لقاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي على فرق تقنية المعلومات: يكمن المفتاح في تقييم تأثير تكامل دينغ تك مع قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي على كفاءة معالجة الأحداث، واتساق الخدمة، وتكاليف التشغيل في أقسام تقنية المعلومات للشركات في هونغ كونغ من خلال مؤشرات قابلة للقياس الكمي. بعد مناقشة كيفية معالجة روبوتات دينغ تك تلقائيًا لطلبات دعم تقنية المعلومات في الفصل السابق، تأتي هذه المرحلة لتؤكد ما إذا كان بالإمكان تحقيق قيمة قابلة للقياس بشكل مستمر من خلال هذه الأتمتة.

للحصول على قياس دقيق للفوائد، يجب على الشركات التركيز على خمسة مؤشرات أساسية: متوسط وقت حل الحوادث (MTTR)، معدل استخدام قاعدة المعرفة، معدل الحلول التلقائية، رضا الموظفين (CSAT)، ودورة تحديث المعرفة. تعكس هذه المؤشرات مجتمعة ما إذا كانت قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي قد تم دمجها فعلًا في عمليات صيانة تقنية المعلومات ودفع التحول. على سبيل المثال، وفقًا للبيانات الداخلية لشركة تقنية مالية في هونغ كونغ بعد ستة أشهر من استخدام قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي في دينغ تك، انخفض MTTR من 4.2 ساعة إلى 1.8 ساعة، وارتفع معدل الحلول التلقائية إلى 67٪، مع تقدير وفورات سنوية في تكاليف العمالة بقيمة 1.2 مليون دولار هونغ كونغي.

• انخفاض MTTR يشير إلى قدرة الذكاء الاصطناعي على مطابقة الحالات التاريخية بسرعة، مما يقلل من وقت التشخيص للمشكلات المتكررة
• ارتفاع معدل استخدام قاعدة المعرفة يدل على أن موظفي تقنية المعلومات أصبحوا يثقون في المحتوى المقترح من النظام، ما يخلق دائرة استخدام إيجابية
• معدل الحلول التلقائية يعكس نضج قدرة اتخاذ القرار الناتجة عن تكامل روبوت دينغ تك مع قاعدة المعرفة
• تحسن CSAT يوضح أن المستخدم النهائي يحصل على استجابات أسرع وأكثر اتساقًا من حيث الجودة
• تبسيط دورة تحديث المعرفة يثبت أن الفريق قادر على تصحيح أخطاء الذكاء الاصطناعي بسرعة أو إضافة حلول جديدة

يوصى بإصدار تقرير تحليلي شهريًا، واستخدام لوحة بيانات دينغ تك لدمج هذه المؤشرات وتتبعها بصريًا، حتى يتمكن الإدارة العليا من رؤية العائد على الاستثمار بوضوح. والأهم من ذلك، مراجعة منتظمة لنماذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن تحيّزات المحتوى، مثل التوصية المفرطة بالحلول القديمة أو تجاهل مشكلات الأنظمة النادرة، لضمان استمرار دقة وموثوقية التوصيات. في المستقبل، مع تحسن قدرة التعلم لدى الذكاء الاصطناعي، من المتوقع تحقيق «دعم تقنية معلومات تنبؤي» – أي إرسال الحلول تلقائيًا قبل أن يبلغ المستخدم عنها، ما يعيد تشكيل نموذج خدمة تقنية المعلومات بشكل جذري.

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at عنوان البريد الإلكتروني هذا محمي من روبوتات السبام. يجب عليك تفعيل الجافاسكربت لرؤيته.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!