مُدراء تكنولوجيا المعلومات في هونغ كونغ يجب أن يطلعوا على ذلك: استخدام منصة دينغ تيك لبناء قاعدة معرفية ذكية اصطناعية متوافقة مع القوانين بتكلفة منخفضة وزيادة الكفاءة بنسبة 68٪

ما هو قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي ودورها المحوري في إدارة تكنولوجيا المعلومات في هونغ كونغ

قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي هي نظام ديناميكي يجمع بين الذكاء الاصطناعي وإدارة المعرفة المؤسسية، ويُحقق تصنيف المعلومات آليًا واسترجاع المعاني والتحديث التعاوني من خلال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وقواعد البيانات المتجهة والتحكم الذكي في الصلاحيات. وقد أصبحت هذه القاعدة بنية تحتية حاسمة في القطاعات الخاضعة للرقابة مثل المالية والرعاية الصحية والتعليم في هونغ كونغ لدعم التدقيق على الامتثال واستمرارية الأعمال.

• محرك NLP: يحلل الأوامر باللغة الصينية المكتوبة (المبسطة أو التقليدية) واللهجة الكانتونية الشفهية، مما يمكن المستخدمين غير التقنيين من البحث بسرعة عن الوثائق التنظيمية أو أدلة التشغيل
• قاعدة البيانات المتجهة: تحول المحتويات غير المنظمة مثل محاضر الاجتماعات والرسائل الإلكترونية إلى متجهات دلالية، وتدعم "توصية الأسئلة المشابهة" والاستعلامات الغامضة
• وحدة إدارة الصلاحيات: تتكامل مع أنظمة LDAP/SSO وتدعم التحكم في الوصول حتى مستوى الفقرة، بما يتماشى مع متطلبات قانون حماية خصوصية البيانات الشخصية (PDPO) بشأن الحد الأدنى من الوصول

مقارنةً بملفات المشاركة التقليدية، تمتلك قواعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي خمسة مزايا جوهرية: استبدال مطابقة الكلمات المفتاحية بقدرة الفهم الدلالي، وتقليل عبء الأرشفة اليدوية عبر توليد العلامات تلقائيًا، وتحقيق تتبع مصدر النسخ لتلبية متطلبات التدقيق، وضمان الاتساق عبر التحديث المتزامن متعدد المنصات، بالإضافة إلى تحليل السلوك والتغذية المرتدة لتحسين توزيع المعرفة. على سبيل المثال، بعد استخدام أحد البنوك ذات الأصول الهونغ كونغية لمنصة DingTalk AI Knowledge Base، انخفض متوسط وقت البحث عن وثائق الامتثال من 18 دقيقة إلى 47 ثانية، وانخفضت نسبة الأخطاء بنسبة 63% (حسب دراسة حالة محلية في مجال التكنولوجيا المالية لعام 2024).

من حيث الامتثال، يجب على المؤسسات في هونغ كونغ الالتزام بالإرشادات الصادرة عن هيئة الرقابة المالية (FEPS)، وإطار تبادل بيانات الصحة، وإطار الحرم الجامعي الذكي الصادر عن مجلس التعليم العالي. أما أبرز ثلاث صعوبات عند التنفيذ فهي مقاومة الموظفين للتغيير، وفوضى البيانات التاريخية، وصعوبة دمج الأدوات مع أنظمة إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM). ويوصى باستخدام "نهج التنفيذ القائم على السيناريوهات"، أي بدءًا من المهام المتكررة مثل استدعاء قوالب طلبات خدمات تكنولوجيا المعلومات، لإثبات الفائدة العملية وبناء توافق في الآراء قبل التوسع تدريجيًا إلى كامل المؤسسة.

لماذا أصبحت DingTalk الخيار الأول لشركات هونغ كونغ في منصات قواعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي

أصبحت DingTalk الخيار الأول لشركات هونغ كونغ عند نشر قواعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي بسبب تصميمها المعماري الذي يدمج التعاون بالذكاء الاصطناعي بشكل أصيل. وعلى عكس منصات مثل Teams أو Slack التي أضيف إليها الذكاء الاصطناعي لاحقًا، تم دمج نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة ومحركات المعرفة في القاعدة التحتية لـ DingTalk منذ البداية، ما يتيح تصنيف المستندات تلقائيًا، والبحث الدلالي، وتدفق المعرفة بين الإدارات. ووفقًا لاستطلاع IDC لآسيا والمحيط الهادئ لعام 2024، حققت الشركات الصغيرة والمتوسطة في هونغ كونغ التي تعتمد DingTalk تحسنًا متوسطه 68% في كفاءة استرجاع المعرفة، وانخفاضًا بأكثر من 40% في التساؤلات المتكررة داخليًا.

• مدير المعرفة الذكي: يستخدم نموذج اللغة الصينية التقليدية المستند إلى Qwen من Alibaba، ويحلل سياق المستندات المرفوعة تلقائيًا، ويولد علامات متعددة المستويات، ويربط النماذج بسير العمل، مثل ربط "تذكير تجديد العقد" بقالب الشروط القانونية القياسي
• تدعم تحويل الكلام الكانتوني الشفهي فورًا إلى نص، وبنسبة دقة تزيد عن 92% (حسب بيانات اختبار جامعة هونغ كونغ البوليتكنيك لعام 2023)، وهي مناسبة لتقارير المديرين الميدانيين أو تسجيل حالات دعم العملاء
• يدعم بحث المعرفة أسئلة بلغة طبيعية، مثل "ما السبب الأكثر شيوعًا لأعطال تقنية المعلومات في متاجر البيع بالتجزئة في الربع الثالث من العام الماضي؟"، حيث يقوم النظام بتصفية النتائج حسب المستوى الوظيفي، ويعرض فقط المقاطع الموثوقة بدلًا من المستند الكامل، مما يحمي السرية

مثال نموذجي هو المجموعة الطبية المتعددة الفروع "康健國際" (Kangjian International) في هونغ كونغ، التي أنشأت عبر DingTalk قاعدة معرفة دعم تقنية المعلومات المشتركة بين عياداتها، وقامت بتوحيد حلول المشكلات الشائعة، ما خفض وقت الاستجابة من 45 دقيقة إلى 9 دقائق، وقلّص دورة تدريب الموظفين الجدد بنسبة 40%. وهذا المثال يوضح أن DingTalk ليست مجرد أداة تواصل، بل منصة حوكمة معرفة تلتزم بمتطلبات PDPO.

كيفية تصميم هيكل قاعدة معرفة بالذكاء الاصطناعي ضمن إطار الامتثال في هونغ كونغ

الهيكل المتوافق مع القوانين يعني ضمان أن تكون قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي ملتزمة قانونيًا في جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها ونقلها عبر الحدود، وذلك من خلال التصميم التقني الذي يتبع قانون حماية خصوصية البيانات الشخصية (PDPO) ومتطلبات الجهات التنظيمية القطاعية. وعلى الرغم من أن DingTalk تمتلك دعمًا قويًا للنشر المحلي وقدرات تشفير، إلا أنه يجب تهيئتها يدويًا لاجتياز عمليات التدقيق.

• يجب تحديد نموذج الصلاحيات بأربعة مستويات بوضوح: مستوى المؤسسة يتحكم في الحسابات العالمية ودمج SSO؛ مستوى القسم يحدد نطاق إمكانية رؤية البيانات؛ مستوى المشروع يفعّل مساحات مستقلة للمشاريع الحساسة؛ مستوى المستند يضبط صلاحيات التعديل والتنزيل والإرسال حتى على مستوى ملف واحد، مع دعم العلامات المائية الديناميكية لمنع التسريب
• من الناحية الأمنية، يجب تفعيل تشفير AES-256 لكل البيانات الثابتة، إلى جانب استخدام وظيفة السجل اليومي الأصلية في DingTalk وحفظ سجل العمليات لمدة لا تقل عن 180 يومًا؛ وإذا تضمن النشاط نقل البيانات عبر الحدود، يجب تعطيل المزامنة التلقائية مع الخوادم الموجودة خارج المناطق الخاضعة لقانون GDPR، وتطبيق سياسات تقييد جغرافي
• تشمل قائمة التحقق من الامتثال 12 بندًا إلزاميًا: عرض شروط إشعار PDPO، تسجيل موافقة المستخدمين، تطبيق مبدأ تقليل البيانات، مراجعة الوصول من الأطراف الخارجية، مراقبة استدعاءات API، خطة التعافي من الكوارث، تكرار التدقيق الداخلي، سجلات تدريب الموظفين، آلية حذف البيانات، الاحتفاظ بسجلات الوصول، تقارير تقييم المخاطر، وعملية معالجة الشكاوى
• بالنسبة للتواصل مع مكتب مفوض الخصوصية، يُقترح اتباع ثلاث خطوات: أولًا، مقارنة النظام مع دليل PCPD حول التنمية الأخلاقية للذكاء الاصطناعي لتحليل الفجوات؛ ثانيًا، تقديم ملخص تصميم النظام لمراجعة مشتركة من قبل الإدارات القانونية والامتثال؛ ثالثًا، المشاركة المنتظمة في اختبارات "رمال الامتثال" الرسمية للحصول على شهادة توافق مسبق

مع بدء تطبيق إطار تنظيمي جديد للذكاء الاصطناعي من قبل PCPD تدريجيًا بعد عام 2025، ستتحول قواعد المعرفة التي تمتلك سجلات قابلة للتفسير ووسوم امتثال آلية إلى معدات قياسية في المؤسسات. وقد بدأت منظومة DingTalk بالفعل في دمج إضافات SaaS المحلية المتوافقة مع القوانين، وسيتمكن المبادرون من امتلاك ميزة استراتيجية في التكيف مع اللوائح.

خطوات عملية لإنشاء قاعدة معرفة بالذكاء الاصطناعي على منصة DingTalk

خطوات عملية لإنشاء قاعدة معرفة بالذكاء الاصطناعي على منصة DingTalk: بعد الانتهاء من تصميم هيكل الامتثال، يمكن البدء في نشر قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي على منصة DingTalk. تتكون هذه العملية من سبعة مراحل تحوّل المعرفة المؤسسية من ملفات ثابتة إلى أصول ديناميكية يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها، والمفتاح هنا هو تعريف الكيانات الخاصة بالمؤسسة مثل رموز الأقسام ومصطلحات الامتثال وأسماء العمليات الداخلية.

• الخطوة الأولى: إنشاء مساحة المعرفة — الدخول إلى لوحة إدارة DingTalk، ثم الدخول إلى وحدة "المعرفة"، وإنشاء مساحة مستقلة وتعيين اسم لها (مثل: HK_Compliance_KB)، وتحديد القسم التابع له وصلاحيات المسؤول
• الخطوة الثانية: تخطيط هيكل التصنيف — بناء هيكل تصنيف من ثلاثة مستويات وفقًا لمتطلبات الامتثال (مثل: اللوائح > البيانات الشخصية > إرشادات PDPO)، ويمكن الرجوع إلى جدول التصنيف النموذجي للأسئلة الشائعة (تنزيل القالب)
• الخطوة الثالثة: استيراد البيانات التاريخية — استخدام وظيفة الرفع الجماعي لاستيراد الملفات بصيغ PDF وWord وغيرها، حيث يقوم النظام بتحليل النصوص تلقائيًا؛ وتجنب رفع نسخ ممسوحة ضوئيًا قد تفشل في OCR
• الخطوة الرابعة: تعيين تصفية البيانات الحساسة — تفعيل "قواعد مراجعة المحتوى"، وتطبيق قالب تصفية PII، وإضافة كلمات رئيسية مخصصة (مثل "رقم الموظف"، "هوية العميل") لمنع فهرستها
• الخطوة الخامسة: تدريب الذكاء الاصطناعي على فهم الكيانات — في وحدة "الإجابة الذكية"، قم بوضع علامات على 20–30 سؤالًا وإجابة متكررة لتعزيز فهم النموذج للمصطلحات المحلية (مثل "تقديم استمارة MPF" بدلًا من "التقاعد")
• الخطوة السادسة: نشر روبوت الإجابة — ربط قاعدة المعرفة بروبوت DingTalk Group، وتحديد كلمات التفعيل (مثل "تحقق من PDPO")، مع دعم الأسئلة الشفهية باللهجة الكانتونية
• الخطوة السابعة: الاختبار والتحسين — إجراء ثلاث جولات من الاختبارات: التدقيق الداخلي، ومحاكاة أسئلة المستخدمين، واختبار زمن الاستجابة تحت الضغط، بهدف تحقيق دقة بنسبة 90%

ومن الأخطاء الشائعة فشل الفهرسة (بسبب تشفير الملفات أو عدم دعم التنسيق) وتضارب الصلاحيات (عدم تزامن مساحة المعرفة مع هيكل المؤسسة). ويوصى بإجراء "فحص الصلاحيات" مرة واحدة أسبوعيًا، ورصد سجلات "الاستعلامات غير المتطابقة" لإثراء قاعدة اللغة باستمرار. ووفقًا لبيانات الشركات في هونغ كونغ على منصة DingTalk لعام 2024، تمكنت الشركات التي أكملت السبع خطوات من تقليل وقت الاستشارات الداخلية بمتوسط 67%.

تقنيات متقدمة لتحسين أداء قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي

تقنيات متقدمة لتحسين أداء قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي تهدف، بعد إكمال الإعداد الأساسي، إلى تحسين نموذج الذكاء الاصطناعي وهندسة الاسترجاع ودمج بيانات السلوك، بحيث تمتلك قاعدة المعرفة في DingTalk قدرات فهم دلالي مؤسسي والتعلم التلقائي. والهدف هو تحسين ثلاث مؤشرات رئيسية: مدى تغطية المعرفة، ومعدل الدقة في الرد الأول، ومتوسط وقت الاسترجاع، وبالتالي الانتقال من "قابلة للاستخدام" إلى "سهلة الاستخدام".

• استخدام واجهات المنصة المفتوحة في DingTalk للربط بنماذج ذكاء اصطناعي خاصة بالمؤسسة (مثل نماذج مالية مُعدَّلة بناءً على LLama 3 أو BERT)، لتفادي مشكلة "الانحراف الدلالي" التي تنتج عن النماذج العامة ورفع دقة الإجابات
• اعتماد هيكل RAG (الاسترجاع المُعزز بالتوليد): حيث تقوم قاعدة البيانات المتجهة أولًا بمقارنة الأجزاء الأكثر صلة من المستندات، ثم يُسلَّم الناتج إلى نموذج التوليد للإجابة. وقد طبق أحد البنوك متعددة الجنسيات في هونغ كونغ هذا النموذج على نظام الاستعلامات المتعلقة بالامتثال، فارتفع معدل الدقة في الرد الأول من 58% إلى 89%
• تفعيل تتبع سلوك المستخدم لمراقبة مناطق النقر الشائعة ونقاط فقدان التفاعل، وتعديل أوزان علامات المعرفة ديناميكيًا. كما قام البنك نفسه بتفعيل وظيفة العلامات التلقائية بالذكاء الاصطناعي، والتي ولّدت علامات تصنيف متعددة المستويات بناءً على المحتوى، ووفرت 70% من جهد الترميز اليدوي، وحققت نموًا بنسبة 41% في تغطية المعرفة خلال ثلاثة أشهر

في المستقبل، ومع تكامل منظومة DingTalk لمزيد من أدوات NLP المحلية، ستتمكن الشركات في هونغ كونغ من خلال هيكل حوكمة ذكاء اصطناعي مختلط من تحقيق هدفين معًا: التعاون عبر الحدود مع الحفاظ على السيطرة على الامتثال، وكل ذلك دون مغادرة البيانات للحدود المحلية، ما يعزز المرونة الرقمية والميزة التنافسية.

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!