数智时代下企业知识资产的价值挖掘与管理路径

当前，以大数据、人工智能、云计算为代表的新一代信息技术不断演进，推动经济社会各领域加速迈向数智时代，企业知识资产正成为企业核心竞争力的重要组成部分。企业的一切创新活动，无不依赖对知识的持续获取、加工与再生。与传统物理资产不同，知识资产具有无形性、易扩散与高时效等特征，决定了其管理模式必须随技术演进而不断更新。目前传统的知识管理与情报服务手段已难以满足企业知识资产高效挖掘、管理与利用的需求，如何在数智化浪潮中系统挖掘企业知识资产价值，构建适应新形势的知识情报服务机制，已成为企业提升创新力与可持续发展的关键课题。

一、数智时代企业知识资产管理的背景及现状

近年来，企业数字化转型步伐加快，知识资产的边界不断拓展，知识类型日益多元。涵盖专利、论文、技术标准、工艺流程、研发文档、员工经验等非物质性资源已成为企业推动创新与应对不确定性的重要底蕴。与此同时，大数据与人工智能技术的广泛应用，为知识资产的采集、整理、分析和共享提供了新工具和新方法，提高了信息处理的广度与深度。

但在实际操作中，企业面临知识孤岛、部门壁垒、数据异构、知识流动不畅等问题，知识资产未能充分释放应有价值。此外，部分企业对知识资产管理重视不够，缺乏系统的知识挖掘手段与情报服务意识，导致创新资源重复建设，战略决策对知识资源支撑不足。对此，推动企业知识资产数智化管理，加快情报服务机制创新已成为迫切需求。

二、数智时代企业知识资产价值挖掘的痛点

在数智化浪潮席卷的今天，企业知识资产管理首先遭遇的阻力是碎片化的数据格局与层层叠加的系统壁垒。各业务模块自成生态、口径各异，专利、研发文档、市场数据、客户反馈、设备日志等信息散落在不同平台，彼此之间缺乏统一语义与数据模型支撑，难以编织成互联互通的知识网络。与此同时，隐性知识的结构化困境同样凸显：员工的经验、技能与创新灵感主要沉淀于头脑风暴、合作谈判、现场调试等动态场景，传统文本归档与流程记录方式无法捕捉其精细脉络，导致高价值知识难以显性化、标准化与再利用，知识沉淀与复用效率大打折扣。

更为严峻的是，企业现行知识价值评估仍停留在专利数量、文献篇数等静态指标层面，未能充分刻画知识资产在跨部门流动、成果创新及经济回报中的动态贡献，从而难以为战略决策与资源配置提供精准支撑。情报服务机制的滞后进一步放大这一缺口：多数服务仍局限于信息检索、资料分发与简要监测，缺乏基于人工智能的深度分析、趋势预测与情报研判功能，无法与企业的创新战略实现高效耦合，导致知识资产价值潜能被持续低估。

三、企业知识资产价值挖掘的数智化路径

构建统一的知识资产管理平台。基于云计算和知识图谱技术，推动企业构建覆盖全员、全业务流程的知识资产统一管理平台，实现知识资源的标准化归集、标签化整理和动态更新。平台可集成多源异构数据，实现跨部门、跨业务的知识共享，打破信息孤岛，提升知识流通效率。

应用人工智能实现知识挖掘与智能分析。通过自然语言处理、机器学习等人工智能方法，对海量文本、专利、技术文档等非结构化数据进行知识提取与深度分析，实现知识自动标注、主题聚类、知识关联发现等智能化功能。采用语义分析和知识推理工具，提升隐性知识挖掘能力，促进高价值知识的有效转化。

完善知识资产价值动态评估体系。参考国内外先进企业知识评估实践，构建覆盖知识创造、传播、应用、创新贡献等环节的多维度动态评价指标体系。通过数据分析与专利价值测算、创新绩效关联分析、知识流通贡献度建模等手段，动态衡量知识资产对企业价值创造的实际贡献，为企业决策和资源配置提供科学支撑。

创新企业情报服务模式。一方面，推动情报服务深度嵌入企业创新研发、市场开拓、战略规划等核心业务流程，提供定制化、智能化、高速响应的知识服务；另一方面，搭建与外部高校、科研院所、行业联盟的情报交流与协作平台，拓宽知识获取与共享渠道。积极引入生成式人工智能、大模型等前沿工具，提升情报分析、预测与辅助决策能力，构建面向创新全周期的智能情报服务体系。

四、保障企业知识资产数智化管理的配套措施

首先，加强组织顶层设计，明确信息化与知识化战略，优化知识资产管理制度体系，健全激励与考核机制，鼓励知识创新与共享。其次，强化人才队伍建设，注重高端知识工程师、数据分析师与情报专员等复合型人才储备，提升团队对数智工具的掌控力。再次，加大投入智能软硬件基础设施，完善数据采集、安全管理与隐私保护体系，降低信息风险，保障知识资产安全可控。最后，加强企业内外部协同，主动参与行业标准制定、知识产权保护与区域知识资源整合，激发知识资产更大协同增值效应。

结 语

综上所述，数智时代企业知识资产的价值挖掘与情报服务将成为推动企业高质量发展的核心引擎。对当前存在的数据碎片化、隐性知识结构化难、价值评估体系滞后及情报服务机制落后等核心痛点，需通过构建统一的管理平台、应用人工智能技术、完善动态评估体系、创新情报服务模式推动数智化转型，并从战略高度推进系统性变革，结合顶层设计优化、人才队伍建设、基础设施投入和内外部协同，打破知识孤岛，实现知识资产从静态存储向动态流转、碎片分散向系统集成、简单检索向智能服务的转变。展望未来，随着生成式人工智能等前沿技术的成熟，企业应主动拥抱变革，持续优化知识资产管理体系，将知识资产转化为核心竞争力，为产业升级和经济高质量发展贡献力量。