知识是资产，是财富。有效的知识管理可以更好地支持员工学习和发展，促进组织内部创新创造力的涌现，也能为高层提供决策依据。历经38年改革发展的越秀集团，面对业态和员工规模不断扩大的现实，越秀集团教育培训部（以下简称“培训部”）于2020年上线了数字化学习平台，借助数字工具的便利性，汇集组织内部知识资产，确保知识和课程能够及时、高效、低成本地触达全员。在此基础上，培训部积极解析员工学习数据，优化知识资产，反哺员工学习，真正将组织内的知识流转起来，赋能业务、支撑组织战略。
01
数字化萃取知识
捡拾组织智慧
数字化学习平台只是员工学习的工具和载体，真正的核心资产是企业内部优质的知识转化而成的课程。谈及知识萃取的过程，越秀集团没有一蹴而就，而是讲究从“有”到“优”，不断完善智能学习平台上的知识模块，直至内部知识可以资源共享、自由分享。
知识管理难题
经过近40年的发展壮大，越秀集团如今形成了“4+X”现代产业体系，包括金融、房地产、交通基建、食品等核心产业，造纸等传统产业，以及未来可能进入的战略性新兴产业。企业快速发展过程中，越来越多的知识不断涌现，但它们分散在各处，管理面临多重挑战。
首先，已有的存量知识虽极其丰富，但并未进行合理汇总。比如，很多项目开展后，经验未及时得到总结和传承；再如，大量存于个人脑海中的经验教训未进行有效梳理。
其次，从对知识管理的认知来看，作为一家多元化集团，越秀集团下属板块涉及业务类型差别较大，各自对知识管理的价值认识也不一致。
先有再优，分步沉淀知识
面对现状，当数字潮流来临之时，培训部及时抓住机遇，借助数字技术的力量，开始萃取组织中的经验智慧为知识资产。
不同于其他企业以内部讲师项目推动知识萃取的传统打法，越秀集团在将知识萃取为线上课程的初期，考虑到业务专家事务繁忙，但知识技能丰富的特点，充分借助数字平台上的在线编辑制课工具，帮助课程设计者较为轻松且低成本地将自己的经验智慧，制作成高交互、炫动画、易传播的学习课程。
数字平台在线编辑制课工作界面
这种“傻瓜式”的知识萃取方法，释放了业务管理者和专家们的劳动力。更重要的在于，越秀集团借助数字技术的力量，将散落在绩优者身上的宝贵经验迅速变为可复制的课程。
当企业内部知识转化成的课程数量达到一定量级后，越秀集团的打法则有所改变。一方面，制定出一套基于平台学习积分的内部知识付费机制，通过积分奖励和消费兑换，提升知识分享人的分享意愿；另一方面，深入业务内部，敏锐捕捉业务一线的痛点，再依托在线学习平台的特色功能，快速形成高质量的知识产品，直接赋能业务发展。
从零碎到体系，满足系统学习之需
越秀集团在将组织内部知识萃取至线上平台，供员工零散学习的同时，也在考虑这些知识如何满足体系化的培训项目的需要。
做法分为两种。一种面向成熟项目，在已有课程的基础上设置自定义编辑功能，方便运营人员随时补充知识点。例如，越秀集团“新伙伴计划”新人培养项目已实施多年，数字化平台上的课程也有了整体设计，但每年需根据实际情况进行部分迭代。为此，平台运营人员在后端设置自定义编辑功能模块，方便根据需要临时添加相关专业知识。
另一种是面对全新的培训项目，培训部研发出了“领秀在线”学习地图功能，牵引培训人员快速萃取对应的知识。比如，越秀集团近年将业务延伸至畜牧养殖行业，成立了越秀农牧科技公司，全新的业务呼唤培训部尽快推出培训项目，助力员工高效、系统地学习相关知识，达到上岗要求。
于是，培训部从岗位技能出发，确定出能力标准，制定与此匹配的线上学习地图。之后，业务专家按图索骥萃取出与学习地图相匹配的知识点。当学员正式学习时，系统会根据他们的岗位自动匹配到对应的学习路径上，为其清晰地展示需要学习的内容及晋升方向。
02
解析知识数据
反哺人才发展
经过几年发展，越秀集团应用数字化手段对知识的萃取和管理日趋成熟，知识基本实现了量产，数字化学习平台上的学习数据也累计达到近6000万条。
此时，这些数据就成为了培训部必须认真“品尝”的知识盛宴。通过对这些学习数据的精细分析，能够优化组织内部的知识资产，从而反哺人才招聘、人员配置、员工发展等。
这是一个巨大的工程，但培训部并未放弃，而是迎难而上，推出了“数字越秀2025”项目。该项目分为三个阶段，目前第一阶段已完成，主要实现了两大产出，一是产出了覆盖全集团人才发展条线的九大报表和问题预警体系，二是产出了针对平台全员的个性化自动课程资源的推送机制，让知识更加自动且精准地触达学员。
充分调研数据
分析数据的第一步是搜集数据并进行精准分类。培训部不仅搜集线上学习平台的数据源，还调研越秀门户网站等平台上的大量学习数据，最终将这些数据划分为三层结构，分别为基础数据、行为动作背后的业务数据和派生数据，为实现精细化知识数据报表管理奠定基础。
学习数据划分为三层结构
接下来，培训部着重分析这几千万条学习数据，建立了实时且带有问题预警提示的人才培养数据报表。该数据报表能够比较精准地识别出海量的内部课程中，需要优化、淘汰，或进一步推广运营的课程。
经过近一年落地运营，该数据报表系统分析得出有效的知识课程有8000门，并识别出了整个知识课程体系中需要提升改进的方面，有效推动了整个知识系统的更新迭代。在数据分析的帮助下，课程更新率达到37.6%，整体课程被学习、学习完成的比率较此前一年高出28.6%。
智能推送知识
基于对现有数据的分析，“数字越秀2025”项目还制定出个性化自动课程资源的推送机制，让知识真正触达有需要的学员。
该智能推送体系共分为两类，一类是知识推送至人。这种模式下，线上平台中的知识点能够按照一定类别进行归类，员工也会根据身份属性被系统打上标签，之后，系统就可以进行个性化推送。目前，基于现有数据，能够实现个性化推送的规则共有648条。
课推送至人的智能推送规则
当然，在实际推送过程中，培训部会选取最具代表性的组合数据进行设置，优先选择对业务影响最大的知识点进行推送。
第二类推送方式是根据人的特性进行适应知识的推荐。此类推送一般应用在培训平台的“猜你喜欢”或者“课程推荐”模块。培训部主要引入了“协同推荐算法”逻辑，这种算法早期在豆瓣APP上应用最多，“电影推荐”“图书推荐”就是此类算法下的产物。
培训部将此类推荐再细分为三个类别。第一个类别是基于学员相似度进行配置推荐，如学员A与B都浏览了相同的知识，系统就会计算他俩的共性喜好，再推荐基于喜好分析得出的其他知识。第二类别是根据课程相似度进行的推送。第三类是基于标签的推送，知识被打上标签之后，系统会洞察打上同类标签知识的相似性，以标签作为主要评估维度。相较于第二种方式，培训人员对第三个类别的推荐干预程度更高，产生的推荐算法也会更精准。
到目前为止，智能系统累计推送知识至学员达35000+人次，极大提升了知识传输效率和精准度。面对第一期成果，培训部会在2024年进行深度优化，让知识真正触达“对”的学员，为个人带来认知改变，为高层策略调整提供参考，为组织的未来发展奠定坚实的知识根基。
来源：培训杂志
作者：林琳
