Иван Самолов (Samolov Group), Екатерина Скрыпник (ГК «Деловые информационные системы») и Владимир Лещенко (российская Ассоциация менеджмента знаний «КМ Альянс») поговорили о цифровой трансформации в банковском секторе.
«Деловые информационные системы» — это IT-интегратор, который помогает своим клиентам внедрять цифровые инструменты и повышать эффективность.
Владимир Лещенко специализируется на создании методологий в области менеджмента знаний.
Посмотреть подкаст полностью можно по ссылке
Выдержки из подкаста:
Владимир Лещенко (В.Л.): Я хочу развивать ту среду, в которой я нахожусь
В своей работе в ассоциации «КМ Альянс» я в первую очередь сосредотачиваюсь на трех задачах. Мы помогаем бизнесу и потребителям найти общий язык, сформировать единые правила работы для игроков на рынке и объединяем экспертов, консультантов и производителей услуг для формирования трендов и инфраструктуры рынка.
В.Л.: Я хочу развивать ту среду, в которой я нахожусь
Сегодня компании еще не научились относиться к своим знаниям стратегически. Мы управляем экспертизой своих сотрудников интуитивно.
В идеале нам нужно построить карту знаний. Для этого нужно определить: какие у нас есть знания, кто их владельцы, как они связаны с основными бизнес-процессами компании, какие сообщества могут обогащать наши знания и как мы можем развивать нашу экспертизу.
Такой подход позволит нам значительно сэкономить, потому что покупка актуальных, достоверных и применимых знаний сегодня стоит куда дороже, чем их развитие внутри компании.
В целом одним из результатов корпоративного управления знаниями становится их коммерциализация.
Екатерина Скрыпник (Е.С.): Платформа управления контентом вторична. В первую очередь мы обсуждаем с клиентами стратегию
Создание системы управления знаниями мы начинаем с построения карты знаний. На этом этапе нам важно понимать какой экспертизой обладает компания и есть ли у нее четкая концепция управления.
Затем мы формируем понимание ориентиров – как мы будем по итогу измерять эффективность запущенных процессов.
Е.С.: Интернет вещей делает невозможное возможным
Мы подключаем ИИ там, где не справляется человек.
Например, нам необходимо сориентироваться в накопленной базе знаний. Изначально данные объединяли в смысловые категории эксперты. Но когда в базе накапливается более 500 объектов, человек перестает справляться с такими объемами. На этом этапе мы подключаем ИИ, который не просто группирует данные по смысловым параметрам, но и идентифицирует пользователя и актуализирует набор данных для его конкретной ситуации.
В этом случае ИИ можно сравнить с таргетированной рекламой. Она предлагает нам товары, в которых мы потенциально заинтересованы. Также ИИ будет анализировать данные поиска и предложит нужный специалисту набор.
В.Л.: Почему менеджмент знаний это дорого, но это того стоит?
Вообще сама платформа как правило стоит недорого. Наши затраты начинаются с изменения культуры. Нам нужно менять подход персонала, формировать новые бизнес-процессы и офисные пространства.
Собственно все затраты себя окупают. Давайте подумаем хотя бы о том, что сегодня нам обеспечена некоторая техногенная безопасность. Благодаря менеджменту знаний мы работаем на безаварийных станциях, используя, например, инструменты предиктивной аналитики.
В.Л.: Как создать карту знаний
Определить экспертизу, ее носителей и ситуации, в которых сотрудники должны обращаться к этим носителям.
Е.С.: Давайте рассмотрим на примере
У нас есть крупная строительная компания, чьи объекты расположены в разных климатических условиях. Соответственно, первое, что нам нужно понять – где мы будем строить объекты в ближайшей перспективе. В каких регионах и с каким климатом. Хатем мы определяем, что конкретно мы будем строить.
Исходя из этих двух факторов мы выбираем из нашей базы знаний релевантные данные. После этого необходимо их верифицировать: определить действительно ли опыт из базы знаний был универсальным, или эти практики являются скорее частным случаем. Теперь можно собирать узкоспециализированных экспертов, давать им на изучение подобранный материал и приступать к строительству!