من الضروري لمديري تكنولوجيا المعلومات في هونغ كونغ تعلُّم استخدام منصة DingTalk لبناء قاعدة معرفية ذكية اصطناعية لتعزيز الكفاءة مع الالتزام بالمتطلبات التنظيمية

لماذا تعتبر قواعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي أصلًا حاسمًا للشركات في هونغ كونغ

قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي هي نظام ذكي يدمج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مع بيانات الشركة الداخلية، ويمكنه فهم استفسارات الموظفين أو العملاء والرد عليها فورًا. بالنسبة للشركات في هونغ كونغ، لا يؤدي ذلك إلى تحسين كفاءة الوصول إلى المعلومات فحسب، بل يصبح أيضًا عنصرًا أساسيًا لدفع التحول الرقمي وتعزيز القدرة التنافسية.

• وفقًا لتقرير IDC 2024 لمنطقة آسيا والمحيط الهادئ، بعد تنفيذ قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي، انخفض متوسط وقت استجابة خدمة العملاء بنسبة 30%، مما يحسن بشكل كبير من تجربة العميل.
• انخفضت دورة تدريب الموظفين الجدد بنسبة 40%، وخاصة في القطاعات المالية والخدمات المهنية، حيث لم يعد نقل المعرفة يعتمد على الإرشاد الفردي من الموظفين ذوي الخبرة.
• ارتفعت كفاءة التعاون بين الأقسام، وتراجعت مدة البحث عن البيانات من متوسط 15 دقيقة إلى أقل من 3 دقائق. وأشار جارتنر إلى أن هذا التغيير يمكن أن يحرر 22% من طاقة القوى العاملة.
• انخفاض مخاطر الامتثال، خاصة في مجالات التجارة والمحاسبة في هونغ كونغ، حيث يمكن لقواعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي تحديد تلقائيًا للمستندات السياساتية القديمة، مما يضمن دائمًا أن تكون قرارات الشركات مبنية على آخر اللوائح.

مقارنةً بأنظمة إدارة المعرفة التقليدية التي تعتمد على الملفات الثابتة وأقراص المشاركة، يتميز النموذج المعتمد على الذكاء الاصطناعي بقدرته على فهم السياق والتعلم النشط. وبفضل البنية المتكاملة للذكاء الاصطناعي في تطبيق DingTalk، تم حل مشكلة "جزر المعلومات" الشائعة في الشركات المحلية — مثلما يمكن للمكاتب القانونية استرجاع ملخصات الحالات السابقة فورًا دون الحاجة إلى تصفّح ملفات عقود تمتد لآلاف الصفحات. هذه التحولات تعيد تشكيل نمط استخدام الأصول الذكية في الشركات المحلية، وترسي الأساس لبناء قواعد معرفة آلية في المرحلة القادمة.

كيف يحقق DingTalk بناءً تلقائيًا لقواعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي

يحتوي محرك الذكاء الاصطناعي المدمج في DingTalk على إمكانية استخلاص تلقائي للمحتوى من المحادثات والمستندات بهدف بناء رسم بياني للمعرفة، ما يقلل بشكل كبير من تكلفة الترتيب اليدوي لقاعدة المعرفة. يقوم المحرك الأساسي على هيكل NLP معدل مبني على BERT، تم تحسينه خصيصًا للتعرف على الكيانات واستخراج العلاقات ضمن السياقات المؤسسية، وبالتالي تحويل البيانات غير المنظمة إلى معرفة منظمة.

تشمل مصادر استخراج المعرفة العديد من سيناريوهات التعاون: مثل المناقشات التقنية داخل المجموعات، وعقود PDF المحفوظة على التخزين السحابي، وعروض الأسعار ضمن عمليات الموافقة. ويحلل النظام النصوص فورًا باستخدام نموذج فهم السياق الذاتي StructBERT من Alibaba Cloud (كما ورد في كتاب أبيض "معالجة اللغة الطبيعية لـ Alibaba Cloud 2024")، ثم يُحدِّد الكيانات الأساسية مثل "اسم المشروع"، و"رقم العميل"، و"بنود الامتثال"، ويبني الروابط بينها.

1. الدخول إلى لوحة الإدارة، ثم تفعيل وحدة 【مركز المعرفة الذكية】
2. ربط مجلدات التخزين السحابي الخاصة بالأقسام ومجموعات الدردشة المرغوب تضمينها في الفهرسة
3. تحديد تصنيفات وسوم المعرفة (مثل "دليل الدعم الفني"، "الإجراءات المالية")
4. تشغيل عملية الزحف اليومي التزايدية، حيث يقوم النظام تلقائيًا بتحديث عقد الرسم البياني للمعرفة

هذه الآلية مفيدة بشكل خاص أمام فرق تكنولوجيا المعلومات في هونغ كونغ التي تواجه تحديات المستندات المختلطة بين الصينية والإنجليزية، وكذلك التعبيرات العامية باللهجة الكانتونية. فعلى سبيل المثال، إذا ظهر في المحادثة عبارة مثل "يجب أن يتبع هذا SLA معيار ISO27001"، فإن النظام يستطيع تصنيفها بدقة ضمن عقدة المعرفة المتعلقة بأمن المعلومات. لا يساهم هذا الأتمتة فقط في رفع كفاءة التحول الرقمي، بل يشكل أيضًا أساسًا قابلاً للتدقيق لمواجهة متطلبات الخصوصية الصارمة في المستقبل.

التحديات التي تواجه مديري تقنية المعلومات في هونغ كونغ فيما يتعلق بالامتثال وخصوصية البيانات

يجب على مديري تقنية المعلومات في هونغ كونغ الالتزام الصارم بـ"قانون خصوصية المعلومات الشخصية" (PDPO) وقيود نقل البيانات عبر الحدود، خاصة عند استخدام منصات تعاونية مثل DingTalk التي تستند إلى خوادم صينية، حيث يجب التعامل بحذر مع تخزين البيانات، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ومخاطر وصول الموظفين، وذلك للامتثال لمتطلبات مكتب مفوض خصوصية المعلومات الشخصية في هونغ كونغ (PCPD).

• أكثر من 62% من حوادث تسرب البيانات تتضمن نقل بيانات عبر الحدود بشكل غير صحيح أو فقدان السيطرة على صلاحيات الأنظمة الخارجية، وتُعد منصات مثل DingTalk وWeChat للشركات من أولويات الجهات الرقابية بسبب توجيه بياناتها تلقائيًا إلى خوادم داخل البر الرئيسي للصين. فإذا لم يُحدد الفريق التقني تصنيفات البيانات وضوابط الوصول أثناء إنشاء قاعدة المعرفة، فإنه سيتجاوز بسهولة حدود الامتثال.
• تخزين البيانات على خوادم صينية: مركز البيانات الافتراضي لتطبيق DingTalk موجود في الصين، ما قد يخالف المادة 33 من PDPO التي تمنع نقل البيانات الحساسة عبر الحدود بشكل عشوائي. من الحلول التخفيفية تفعيل وحدة "التخزين المحلي" في DingTalk (مثل العقدة في هونغ كونغ بالتعاون مع Alibaba Cloud)، وتوقيع اتفاقية معالجة البيانات (DPA) ذات قيمة قانونية.
• سلوك الوصول عبر الحدود من قبل الموظفين: عندما يصل موظف من الخارج إلى قاعدة المعرفة المحلية عبر DingTalk، ينشأ خطر نقل ثنائي الاتجاه. ينبغي لذلك تطبيق ضوابط وصول قائمة على الجغرافيا (Geofencing) بالاعتماد على عنوان IP، مع دمج آثار تسجيل الدخول الموحد (SSO) لمراجعتها لاحقًا.
• تسرب بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي: إذا تم تضمين محتوى قاعدة المعرفة تلقائيًا في عملية تدريب نموذج Tongyi Qianwen الخاص بـ DingTalk، فقد يؤدي ذلك إلى تسرب معلومات سرية. يجب إذًا تعطيل خيار "المشاركة في تحسين النموذج"، وتفعيل محرك تصفية لإخفاء المحتوى الحساس.
• ثغرات تكامل التطبيقات الخارجية: إذا تم ربط تطبيقات صغيرة (小程序) على DingTalk دون مراجعة، فقد تسرق بيانات قاعدة المعرفة. يجب تطبيق نظام "القائمة البيضاء" للتطبيقات، وإجراء مراجعات دورية لحركة مرور واجهة برمجة التطبيقات (API).
• تعارض حق الحذف مع سياسات الاحتفاظ: يمنح PDPO الأفراد "حق النسيان"، لكن قواعد المعرفة غالبًا ما تحفظ نسخًا احتياطية في التخزين البارد. لذلك يجب وضع استراتيجية آلية لإدارة دورة حياة البيانات، تضمن إزالة شاملة خلال 72 ساعة.

في الخطوة التالية، ينبغي لمديري تقنية المعلومات توسيع إطار الامتثال ليشمل آليات إدارة الصلاحيات حسب الأدوار وتقسيم مستويات المعرفة، من خلال التحكم الديناميكي في الصلاحيات بناءً على السمات (ABAC)، لتحقيق إدارة دقيقة، ووضع الأساس الموثوق للبحث الذكي واتخاذ القرار الآلي في المستقبل.

إعداد آليات إدارة الأدوار والصلاحيات وتقسيم مستويات المعرفة

يدعم DingTalk نظام RBAC متعدد المستويات (التحكم في الوصول بالاعتماد على الأدوار) وقناع البيانات الديناميكي، ما يتيح التحكم الدقيق في صلاحيات الوصول إلى قاعدة المعرفة والامتثال لمتطلبات "قانون خصوصية المعلومات الشخصية" في هونغ كونغ. من خلال ربط الأدوار باستراتيجيات تقسيم البيانات، يمكن تحقيق عزل المعرفة وتفويض وظائف الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف حسب "الأقسام، والرتب الوظيفية، والمشاريع"، وبالتالي تقليل مخاطر تسرب البيانات غير المصرح بها.

• أعضاء قسم المالية: يمكنهم قراءة العقد الموسومة بـ"المالية - داخلية" فقط، ولا يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء تقارير مقارنة الموازنات بين الأقسام.
• المسؤولون التنفيذيون في الإدارة العليا: يمكنهم تفعيل الذكاء الاصطناعي لتجميع تقارير ملخصة لأداء KPI على مستوى الشركة، وعرض مخططات اتجاهات التكاليف البشرية المشفرة.
• فريق تكنولوجيا المعلومات: يتمتعون بصلاحيات مراجعة السجلات الكاملة، ويمكنهم مراقبة سلوكيات الوصول غير الطبيعية وتعديل سياسات RBAC.
• حسابات الشركاء الخارجيين: يمكنهم الوصول فقط إلى العقد العامة المسندة بـ"منطقة التعاون"، مع تفعيل وضع القراءة فقط تلقائيًا.
• الموظفون الجدد: يتم منحهم دور "المتدرب" بشكل افتراضي، ثم يتم رفع صلاحياتهم تلقائيًا بعد 30 يومًا عبر Webhook الذي يطلقه نظام الموارد البشرية.
• الفِرق المؤقتة للمشروع: يتم إنشاء أدوار مؤقتة ديناميكية، وتُسحب جميع صلاحيات الوصول إلى عقد المعرفة تلقائيًا عند انتهاء المشروع.

لدمج البنية التقنية الحالية للشركات المحلية، يوفر DingTalk واجهة موحدة لمزامنة LDAP ودعم بروتوكول SCIM، ما يمكن من رسم تخطيطي تلقائي لأنظمة Microsoft Active Directory الحالية إلى أدوار RBAC في DingTalk. يُنصح عند الإعداد باستخدام مراقبة أحداث Webhook، بحيث يتم تشغيل تغيير الصلاحيات فورًا عند إنهاء خدمة الموظف أو نقله إلى قسم آخر في نظام AD، مما يضمن الامتثال بدون أي تأخير. لا يحل هذا النظام فقط مشكلة انتشار الصلاحيات التي يواجهها مديرو تقنية المعلومات سابقًا، بل يرسي أيضًا الأساس لتقييم الأداء اللاحق — ففقط من خلال تقسيم دقيق للصلاحيات يمكن تتبع معدل استخدام المعرفة ونقاط تفاعل الذكاء الاصطناعي لكل مجموعة بدقة.

المؤشرات الرئيسية لتقييم فعالية قواعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي

تشمل مؤشرات الأداء الرئيسية (KPI) لقياس نجاح قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي: معدل استخدام النظام، ومعدل حل المشكلات، ومتوسط وقت الاستجابة. تعكس هذه المؤشرات مباشرة كفاءة نظام DingTalk للذكاء الاصطناعي في التشغيل الفعلي وتجربة المستخدم، وهي الأساس لتقييم قيمة النظام.

• عدد عمليات الاستعلام النشطة شهريًا: يُستخدم لتتبع تكرار استخدام قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي داخل الشركة، ويمكن استخراج البيانات يوميًا عبر API تقارير DingTalk، ما يعكس درجة مشاركة المستخدمين وانتشار الوظيفة.
• معدل حل المشكلات: يُحسب كنسبة المحادثات التي تنتهي بإجابة واحدة، ويعتبر التصميم فعالاً إذا تجاوزت النسبة 75%؛ وإذا كانت أقل من ذلك، يجب مراجعة اكتمال المحتوى أو منطق الحوار.
• متوسط وقت الاستجابة: يجب أن يكون مثاليًا أقل من 1.2 ثانية، وإذا تجاوز 2 ثانية بشكل مستمر، فإن ذلك يؤثر على ثقة المستخدم، ويمكن مراقبته عبر API وتحليله بالتوازي مع حمل الخادم.
• قائمة أكثر الأسئلة شيوعًا التي لم تُجب عنها: يتم استخراج كلمات "تفعيل عدم وجود إجابة" من سجلات DingTalk، وإنشاء قائمة أسبوعية لدفع تحديثات قاعدة المعرفة حسب الأولوية.
• دورة تحديث المعرفة: متوسط عدد الأيام من اكتشاف المشكلة إلى نشر المحتوى، والهدف هو الحفاظ عليه ضمن 48 ساعة لضمان تزامن المعرفة المؤسسية فورًا.

يمكن استخراج جميع هذه البيانات تلقائيًا عبر Report API v3 في منصة DingTalk المفتوحة، ويُقترح إعداد مهمة يومية دورية لإرسال البيانات إلى مستودع البيانات المحلي. وفقًا لتقرير أداء SaaS للربع الثالث، تفضّل الشركات في هونغ كونغ دمج بيانات متعددة المصادر في Google Looker Studio أو Power BI لإنشاء لوحات عرض، مع دعم التبديل بين الصينية والإنجليزية وعروض مرتبطة بالأدوار، بما يتوافق مع متطلبات مراجعة الامتثال. في المستقبل، من المتوقع أن يؤدي دمج تحليل مسارات سلوك المستخدم والتجميع الدلالي باستخدام NLP إلى تطور مؤشرات الأداء من "مراقبة تفاعلية" إلى "تحسين تنبؤي"، ما يمكن من تحديد نقاط انقطاع المعرفة مسبقًا ورفع قدرة فرق تقنية المعلومات على الإدارة الاستباقية.

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!