最新的知識(shí)管理程序可以利用自然語言處理（Natural Language Processing）、推理引擎（Inference Engines）和案例自動(dòng)生成工具（Automated Generation of Case）來解決上述難題。這些工具都是知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery Development）學(xué)術(shù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題。

程序語言對(duì)自然語言的理解能力的提高，可以使許多不易體現(xiàn)為“硬性指標(biāo)”的商業(yè)規(guī)則也能夠由程序所識(shí)別和修改。自然語言處理允許輸入類似于口語或書面語的信息，同時(shí)反饋出有意義的可以直接被應(yīng)用的答案。在被廣泛采用的“模糊查詢”功能中，就融合了自然語言處理的成果。

推理引擎的應(yīng)用原理則包含下面四個(gè)基本步驟：

1.匹配（Matching）。匹配將規(guī)則庫中現(xiàn)有的商業(yè)規(guī)則與輸入的情況進(jìn)行對(duì)比。如對(duì)一家汽車修理廠商的客戶服務(wù)中心來說，后臺(tái)數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲(chǔ)了上千條的汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障的表現(xiàn)和原因，那么，當(dāng)輸入“汽車點(diǎn)火不成功”這一信息時(shí)，推理引擎首先將這一故障表現(xiàn)與信息庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)匹配。

2.選擇（Selection）。所有滿足這一條件的規(guī)則在這一步驟中被選中。通常，一個(gè)特定條件只能發(fā)現(xiàn)一個(gè)完全匹配的規(guī)則的情況也可能發(fā)生，但概率較小。

3.激活（Firing）。在所有被選中的規(guī)則中，根據(jù)匹配程度，系統(tǒng)自動(dòng)決定激活強(qiáng)度。例如，若客戶反映活塞從未更換過，那么由于活塞堵塞導(dǎo)致的點(diǎn)火不成功的規(guī)則的激活強(qiáng)度，會(huì)比其它規(guī)則更大。推理引擎中內(nèi)含的算法，可以給出一個(gè)最接近的規(guī)則行為。

4.行動(dòng)（Action）。根據(jù)上面得到的推理結(jié)果，可以給出應(yīng)當(dāng)進(jìn)行的操作行動(dòng)。在上面的例子中，更換活塞可能就是最佳的故障排除方法。

當(dāng)規(guī)則的條件不斷增加時(shí)，所能給出的結(jié)果和行動(dòng)也就更加具有特殊性，成為一個(gè)典型案例。這樣的典型案例積累到了一定的程度，成為案例庫。自動(dòng)案例生成系統(tǒng)就是在推理引擎的基礎(chǔ)上的擴(kuò)充。