❶ 如何利用現代技術，進行知識經驗的萃取與管理
企業積累的知識經驗在驅動績效方面發揮著重要作用，已經並將繼續成為企業市場競爭的關鍵優勢。
知識經驗的萃取與管理是一個不斷構建、豐富企業智慧大腦的過程，對企業和員工的意義非同尋常——根據德勤的調研數據，75％的組織表示，在員工隊伍中創建和保存知識對於他們在接下來的12-18個月內的成功至關重要，但是只有9％的組織表示他們已做好相關准備。
在現代技術不斷變革生產關系的過程中，對企業來說知識經驗的萃取與管理面臨哪些機遇和挑戰呢？
知識經驗尤其是隱性知識經驗的萃取和管理關乎企業市場競爭能力和未來發展，如果沒有先進的知識管理技術和思維，必然會掣肘企業發展。
技術的快速發展使知識管理從專注於文檔和存儲信息的靜態後台活動演變為動態的、由AI驅動的平台，這樣的平台能夠使組織能夠比以往任何時候都更有效地創建、理解知識經驗，並與員工工作建立直接連接。
德勤的相關調研顯示，盡管36％的受訪者表示，缺乏適當的技術基礎架構會限制組織的知識管理，但仍有 67％的受訪者尚未將AI納入其知識管理策略中。
其實，不少企業的領導人已經開始重新定義知識管理的價值，希望這些組織能夠加快步伐，根據自身特點，盡快將AI技術納入到知識經驗的萃取和管理中，為組織和員工搭建起不斷更新、完善的智慧大腦。
❷ 在AI時代，AI如何解決員工的個性化學習需求
AI並不神秘，甚至可以說無處不在——來自購物、娛樂平台的「猜你喜歡」，來自社交平台、新聞媒體的「為你推薦」等等無一不在使用AI技術來解決每個人的個性化消費。
在消費互聯網，AI技術已經運用得越來越成熟，在企業學習領域用來解決員工的個性化學習需求也是AI及企業學習發展的必然趨勢。
其中，數據是實現個性化學習的基礎，這里的數據包括精準的員工畫像數據及足夠量級的內容數據；機器學習是決定推薦內容准確度及影響員工學習體驗的關鍵，這里的機器學習主要指建立員工與數據之間循環往復不斷修正完善的關系。
要解決員工的個性化學習需求，必須從數據和機器學習兩個方面入手，這兩個方面又是你中有我我中有你的關系，那麼他們如何協同作戰解決員工的個性化學習需求呢？
智能機器人讓學習融入員工的日常工作
員工在遇到難題的時候，不可能正好有一場培訓等著他，通常情況下，他們會首先向同事、領導等相關業務專家尋求幫助，保證問題處理的高效快捷，但這樣的業務專家也同樣不太可能隨時出現在身邊。
基於AI技術的智能機器人就是可以隨時隨地幫助員工高效解決問題的專家，是每個人身邊的導師，員工遇到問題的時候，只需要喚醒智能機器人說出相關的問題，就可以第一時間得到相關的解決方案。
為什麼能夠成為員工身邊的導師呢？因為它能夠在員工發出需求後，快速理解員工問題，並在盡可能小的知識單元存在的微知識系統中精準定位到員工需要的解決方案。這不但為員工的即時性難題找到了答案，還可以盤活企業歷史知識的價值。
同時智能機器人還有一套自己的運營邏輯，即判斷企業知識庫有沒有答案、找到能夠解答業務問題的專家或業務骨幹：有答案，直接提取答案推送給員工；沒有答案，自動邀請專家或同事作答，並觸發獎勵機制，對問答人給出相應獎勵，得出的答案也會沉澱下來，豐富企業知識庫，推送給問答人或可能有這個問題的人。這也直接促進了組織經驗的萃取、優化。
❸ 漢米爾頓魔鬼魚計時厚度
13毫米。漢米爾頓魔鬼魚計時是一款高端的手錶，厚度為13毫米，感興趣的網友可前往咨詢。厚度是指物體上下兩面間的距離。