В современных условиях, когда клиенты ожидают мгновенных и персонализированных ответов через любые доступные каналы, традиционные базы знаний уже не справляются с растущими требованиями. Согласно статистическому сборнику «Индикаторы цифровой экономики: 2026», подготовленному совместно ВШЭ и Минцифры, 38,7% крупных и средних организаций уже используют технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах, но многие из них сталкиваются с проблемой фрагментации знаний и несогласованности информации между различными каналами взаимодействия с клиентами.

Традиционные базы знаний страдают от нескольких ключевых проблем:

- фрагментации информации – знания, как правило, разбросаны по разным системам и каналам;

- статичности - базы знаний редко обновляются и не адаптируются к новым запросам,

- отсутствия контекста - традиционные системы не учитывают историю взаимодействия с клиентом,

- низкую точность поиска - клиенты тратят время на поиск нужной информации

- необходимость дублирования усилий – на один и тот же вопрос приходится отвечать в разных каналах.

Кроме того, согласно данным сборника, только 27,3% компаний имеют достаточное количество квалифицированных кадров для эффективного использования современных технологий, что усугубляет проблему управления знаниями.

Решению данных проблем было посвящено исследование «Технология графа знаний и инструментов искусственного интеллекта для целевой омниканальной базы знаний» под руководством к.э.н.., Макрушина Сергея Вячеславовича, доцента Кафедры искусственного интеллекта Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ. Создание омниканальной базы знаний на основе графа знаний и инструментов ИИ представляет собой ответ на главные вызовы, предлагая инновационное решение для повышения эффективности клиентского сервиса за счет оптимизации бизнес-процессов.

Разработанная система использует адаптивную онтологию, которая автоматически обогащается на основе анализа новых запросов и взаимодействий. Это позволяет системе эволюционировать вместе с бизнесом и рынком, оставаясь актуальной без постоянного ручного вмешательства. Она не только решает проблему фрагментации информации между различными каналами, но и создает основу для персонализированного, контекстно-зависимого взаимодействия с клиентами.

К 2026 году по прогнозам, приведенным в вышеобозначенном статистическом сборнике доля компаний, использующих технологии искусственного интеллекта, достигнет 60-65%. В этом контексте внедрение омниканальных баз знаний на основе графа знаний становится не просто конкурентным преимуществом, но и необходимым условием выживания в условиях цифровой экономики.

Доцент Кафедры бизнес-информатики Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ Башкирова Ольга Владимировна отмечает: «Компании, которые уже сегодня внедряют подобные решения, получают значительные преимущества: сокращение издержек, повышение эффективности бизнес-процессов и, что наиболее важно, создание превосходного клиентского опыта, который становится ключевым фактором конкурентоспособности в современном мире».