在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與大模型技術(shù)深度融合的今天,企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型已從可選動(dòng)作變?yōu)楸卮痤}。然而,數(shù)據(jù)孤島、分析效率低、決策依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)等痛點(diǎn),仍讓許多企業(yè)在轉(zhuǎn)型中舉步維艱。作為智能數(shù)據(jù)全生命周期產(chǎn)品與服務(wù)提供商,億信華辰推出的企業(yè)級(jí)AI數(shù)智平臺(tái),以 “數(shù)據(jù) + 知識(shí)” 雙輪驅(qū)動(dòng)為核心,通過(guò)低門(mén)檻智能體搭建、全鏈路智能化治理與分析能力,為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型注入新動(dòng)能。
數(shù)據(jù)+知識(shí)雙輪驅(qū)動(dòng)的數(shù)智平臺(tái)
億信華辰企業(yè)級(jí)AI數(shù)智平臺(tái)是一款基于智能體開(kāi)發(fā)、深度融合AI與數(shù)據(jù)管理的企業(yè)級(jí)數(shù)智平臺(tái),旨在解決企業(yè)從數(shù)據(jù)采集、治理到應(yīng)用的全生命周期痛點(diǎn)。其核心定位是:通過(guò)低代碼智能體搭建、多模態(tài)知識(shí)整合與自動(dòng)化流程編排,讓企業(yè) “用得上、敢用、用得好” 大模型,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高效決策。
平臺(tái)架構(gòu)覆蓋智能采集、智能治理、智能應(yīng)用、智能運(yùn)營(yíng)四大核心模塊,支持多模態(tài)知識(shí)接入(文檔、圖表、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))、主流大模型無(wú)縫切換(如通義千問(wèn)、DeepSeek、GLM等),并兼容信創(chuàng)生態(tài)(適配達(dá)夢(mèng)、華為、麒麟等國(guó)產(chǎn)軟硬件)。無(wú)論是金融、醫(yī)療、能源等行業(yè),還是政府、科研機(jī)構(gòu)等組織,均可通過(guò)該平臺(tái)快速搭建個(gè)性化智能應(yīng)用,釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。
企業(yè)無(wú)需依賴(lài)專(zhuān)業(yè)IT團(tuán)隊(duì),業(yè)務(wù)人員通過(guò)自然語(yǔ)言即可快速搭建智能體。平臺(tái)支持知識(shí)問(wèn)答型、問(wèn)數(shù)型、工具型、對(duì)話(huà)型等多類(lèi)型智能體,覆蓋從 “制度查詢(xún)、數(shù)據(jù)洞察” 到 “合同審查、流程審批” 的全業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
產(chǎn)品能力:從數(shù)據(jù)治理到智能決策的全鏈路賦能
1. 智能數(shù)據(jù)治理:讓數(shù)據(jù)從 “可用” 到 “好用”
智能ETL:支持自然語(yǔ)言對(duì)話(huà)式數(shù)據(jù)集成,業(yè)務(wù)人員可通過(guò) “我要清洗客戶(hù)表中的手機(jī)號(hào)” 等指令,一鍵生成 ETL 流程,降低數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)門(mén)檻。智能建模:依托知識(shí)圖譜、AI算法,快速生成符合需求的數(shù)據(jù)模型,并將數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)化成適配目標(biāo)庫(kù)語(yǔ)法的DDL腳本,對(duì)于不同版本的模型能提供差異化的增量DDL腳本,極大提升了建模效率。
智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn):基于行業(yè)知識(shí)庫(kù),自動(dòng)推薦數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)并與業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)匹配,解決 標(biāo)準(zhǔn)落地難問(wèn)題,標(biāo)準(zhǔn)映射準(zhǔn)確率超 90%。智能質(zhì)檢與資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn):大模型自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)空值、重復(fù)、值域異常等問(wèn)題,生成質(zhì)量規(guī)則;同時(shí)結(jié)合敏感數(shù)據(jù)分級(jí)分類(lèi),自動(dòng)構(gòu)建資產(chǎn)目錄,實(shí)現(xiàn) “一鍵盤(pán)點(diǎn)”。
2. 智能分析:從 “看數(shù)據(jù)” 到 “問(wèn)數(shù)據(jù)” 的顛覆式體驗(yàn)
對(duì)話(huà)式問(wèn)數(shù):支持自然語(yǔ)言交互,用戶(hù)只需提問(wèn) “2024 年各季度保費(fèi)收入趨勢(shì)如何?”,系統(tǒng)即可自動(dòng)生成可視化圖表,并輸出 “Q2 收入環(huán)比增長(zhǎng) 15%,主因銀保渠道發(fā)力” 等深度分析。智能報(bào)告與大屏:一句話(huà)生成月度 / 季度經(jīng)營(yíng)報(bào)告,自動(dòng)整合數(shù)據(jù)洞察與決策建議;生成式大屏支持?jǐn)?shù)字人交互,實(shí)時(shí)解答 “某區(qū)域銷(xiāo)量下滑原因” 等問(wèn)題。多維歸因與預(yù)測(cè):通過(guò)多因素動(dòng)態(tài)歸因,快速定位數(shù)據(jù)異常根源(如 “理賠率上升主因某類(lèi)險(xiǎn)種報(bào)案量激增”);基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)(如 “下季度保費(fèi)收入預(yù)計(jì)增長(zhǎng) 8%”),助力前瞻性決策。
3. 智能知識(shí)管理:讓知識(shí)從 “孤島” 到 “活水”
私域知識(shí)百問(wèn)百答:整合企業(yè)制度、合同、技術(shù)文檔等碎片化知識(shí),構(gòu)建 “財(cái)務(wù)專(zhuān)家”“合規(guī)專(zhuān)家”“產(chǎn)品專(zhuān)家” 等智能助手,支持 “備用金申請(qǐng)流程”“某合同條款風(fēng)險(xiǎn)” 等問(wèn)題秒級(jí)響應(yīng)。知識(shí)資產(chǎn)閉環(huán):通過(guò)文檔解析、向量化存儲(chǔ)與語(yǔ)義檢索,實(shí)現(xiàn)知識(shí) “可找、可用、可生產(chǎn)”,推動(dòng)企業(yè)從 “經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)” 向 “知識(shí)驅(qū)動(dòng)” 轉(zhuǎn)型。
應(yīng)用場(chǎng)景:覆蓋企業(yè)“人、財(cái)、事”的數(shù)智化剛需
1. 企業(yè)智能畫(huà)像:人才管理的數(shù)字顯微鏡
通過(guò)整合員工績(jī)效、項(xiàng)目、培訓(xùn)等多維度數(shù)據(jù),AI 自動(dòng)構(gòu)建 “成長(zhǎng)晉升軌跡”“能力評(píng)估”“培養(yǎng)計(jì)劃” 等畫(huà)像。例如,某制造企業(yè)通過(guò)智能畫(huà)像發(fā)現(xiàn) “某工程師項(xiàng)目參與度高但培訓(xùn)完成率低”,針對(duì)性制定 “技術(shù)進(jìn)階 + 管理培訓(xùn)” 計(jì)劃,3 個(gè)月內(nèi)其晉升為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人,團(tuán)隊(duì)效率提升 20%。
2. 企業(yè)智能預(yù)警:決策風(fēng)險(xiǎn)的智能哨兵
依托歷史數(shù)據(jù)與算法模型,實(shí)時(shí)監(jiān)控業(yè)務(wù)異常(如預(yù)算超支、理賠率突增),并生成預(yù)警提示與整改建議。某金融租賃企業(yè)應(yīng)用后,預(yù)算審批 “盲批” 風(fēng)險(xiǎn)降低 60%,重大決策失誤率下降 35%。
3. 企業(yè)填單助手:流程效率的加速器
通過(guò)大模型關(guān)鍵信息抽取能力,自動(dòng)推薦填單內(nèi)容(如設(shè)備申請(qǐng)理由、合同條款),減少重復(fù)輸入。某科工研究所應(yīng)用后,研發(fā)設(shè)備申請(qǐng)單填寫(xiě)時(shí)間從 30 分鐘縮短至 5 分鐘,錯(cuò)誤率降低 80%。
4. 企業(yè)百問(wèn)百答:知識(shí)服務(wù)的全能顧問(wèn)
整合企業(yè)制度、業(yè)務(wù)流程、技術(shù)文檔等知識(shí),構(gòu)建 “財(cái)務(wù)助手”“合規(guī)助手” 等智能體,支持 “出差報(bào)銷(xiāo)標(biāo)準(zhǔn)”“某合同法律風(fēng)險(xiǎn)” 等問(wèn)題秒級(jí)響應(yīng)。某保險(xiǎn)企業(yè)應(yīng)用后,員工咨詢(xún)效率提升 50%,知識(shí)傳承成本降低40%。
5. 知識(shí)應(yīng)用:產(chǎn)品服務(wù)的智能大腦
為知識(shí)密集型企業(yè)(如醫(yī)療、科研)構(gòu)建 “產(chǎn)品智能助手”,整合售前資料、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、行業(yè)報(bào)告等知識(shí),支持 “某藥品臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)”“競(jìng)品技術(shù)參數(shù)” 等查詢(xún)。某醫(yī)療科技公司應(yīng)用后,售前響應(yīng)時(shí)間縮短40%,客戶(hù)轉(zhuǎn)化率提升25%。
實(shí)戰(zhàn)案例:從金融到衛(wèi)生,數(shù)智化轉(zhuǎn)型的億信樣本
億信華辰企業(yè)級(jí)AI數(shù)智平臺(tái)的價(jià)值,已在金融、政府、醫(yī)療等行業(yè)的真實(shí)場(chǎng)景中得到驗(yàn)證:
案例 1:某金融租賃企業(yè)數(shù)據(jù)治理升級(jí)
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痛點(diǎn):監(jiān)管報(bào)送數(shù)據(jù)種類(lèi)多、口徑復(fù)雜,數(shù)據(jù)質(zhì)量差,影響風(fēng)險(xiǎn)管控效率。
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方案:通過(guò)億信華辰智能體,構(gòu)建 “智能質(zhì)檢 + 標(biāo)準(zhǔn)落標(biāo) + 資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)” 體系,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則自動(dòng)生成、元數(shù)據(jù)智能補(bǔ)全,資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)效率提升80%。
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成效:監(jiān)管報(bào)送準(zhǔn)確率從85%提升至98%,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警響應(yīng)時(shí)間從24小時(shí)縮短至 2小時(shí),支撐企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模年增長(zhǎng)30%。
案例 2:某省級(jí)衛(wèi)健委 chatBI 應(yīng)用
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痛點(diǎn):醫(yī)療數(shù)據(jù)分析報(bào)表超千張,業(yè)務(wù)人員獲取數(shù)據(jù)耗時(shí);復(fù)雜指標(biāo)計(jì)算口徑難掌握。
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方案:部署 “智能問(wèn)數(shù) + 知識(shí)助手”,支持 “2024 年出院者平均醫(yī)療費(fèi)用最高的疾病” 等自然語(yǔ)言查詢(xún),并整合國(guó)家三級(jí)公立醫(yī)院考核規(guī)則,解答 “低風(fēng)險(xiǎn)組病例死亡率計(jì)算方法” 等問(wèn)題。
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成效:數(shù)據(jù)查詢(xún)效率提升70%,指標(biāo)計(jì)算錯(cuò)誤率下降90%,支撐醫(yī)療質(zhì)量監(jiān)管決策更精準(zhǔn)。
案例 3:某保險(xiǎn)企業(yè)智能問(wèn)數(shù)平臺(tái)
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痛點(diǎn):傳統(tǒng)報(bào)表無(wú)法滿(mǎn)足復(fù)雜業(yè)務(wù)分析需求,決策依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)。
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方案:通過(guò) “智能查詢(xún) + 歸因分析 + 自動(dòng)化報(bào)告”,支持 “上月保費(fèi)收入趨勢(shì)”“理賠率突增原因” 等深度分析,自動(dòng)生成月度經(jīng)營(yíng)報(bào)告。
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成效:決策響應(yīng)時(shí)間從3天縮短至1小時(shí),業(yè)務(wù)異常定位效率提升60%,助力企業(yè)保費(fèi)收入年增長(zhǎng)18%。
在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,億信華辰企業(yè)級(jí)AI數(shù)智平臺(tái)不僅是一款工具,更是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)設(shè)施。通過(guò)低門(mén)檻智能體搭建、全鏈路智能化治理與分析能力,它讓企業(yè)從數(shù)據(jù)可用邁向數(shù)據(jù)好用,從經(jīng)驗(yàn)決策轉(zhuǎn)向智能決策。未來(lái),億信華辰將持續(xù)深耕AI與數(shù)據(jù)管理融合,為更多企業(yè)提供 “更懂業(yè)務(wù)、更易落地、更具價(jià)值” 的數(shù)智化解決方案,助力企業(yè)在數(shù)字浪潮中搶占先機(jī)。