企业数据与 AI 解决方案

以企业数据和知识为基础,建立从统一接入、知识治理到智能体协作、运行评测的完整体系,让 AI 从个人工具进入可管理的组织能力。

适用业务知识密集型企业 · 集团企业 · 业务服务团队

理解业务约束,
明确建设重点。

当知识分散在文档、聊天和业务系统里,单独部署模型无法解决权限、时效和任务协同。方案以真实任务为单位,连接数据、人员与系统,将知识处理和执行控制分别建设,再用任务结果验证价值。

共同推动的业务角色

业务负责人

定义任务结果与错误成本,确认需要保留人工判断的环节。

知识与数据负责人

维护权威来源、更新时间、访问规则和质量问题。

信息化与安全团队

管理身份、系统连接、运行环境和审计要求。

应用运营负责人

跟踪使用、反馈、效果与成本,组织持续迭代。

答案可读,却无法放心使用

文档过期、来源不清与权限脱节同时出现;需要让检索继承原始权限,让回答关联可复核的依据。

助手能回答,却完成不了任务

查询、整理与系统录入分散在不同工具中;需要把工作分解为受控动作,并明确审批与失败处理。

部门各自建设,能力无法复用

模型、知识与工具重复接入,成本与发布方式各异;需要统一底座,同时保留部门的业务自治。

整体建设架构

企业数据与 AI · 业务、数据与运行协同

工作入口

员工与业务人员的任务工作区

  • 企业门户
  • 协作工具入口
  • 业务系统嵌入
  • 对外服务入口

应用协作

围绕岗位组织智能应用

  • 知识助手
  • 业务智能体
  • 任务编排
  • 人工审批与接管

共用能力

把知识、模型和工具统一治理

  • 知识检索与引用
  • 模型路由
  • 连接器与工具权限
  • 评测与版本发布

数据基础

保留来源、身份和业务语义

  • 企业文档
  • 业务数据库
  • 身份与组织
  • 数据目录与有效期

运行治理

从调用过程管理质量与投入

  • 调用链与审计
  • 成本与配额
  • 失败恢复
  • 质量反馈与回归评测
数据有来源动作有责任异常可处理过程可追踪

以“销售方案准备”为例,连接检索、判断与交付。

以真实业务动作组织系统能力,明确每一步的输入、责任和后续协同。

  1. 读取任务上下文

    销售授权读取商机阶段、客户需求和可使用资料。

  2. 检索权威知识

    依据客户行业检索产品文档、条款与历史知识,保留引用。

  3. 生成任务成果

    整理需求对照、方案提纲和待确认问题,标明缺失信息。

  4. 人工审核提交

    销售确认内容后保存至业务系统,记录版本与操作身份。

  5. 沉淀质量反馈

    将修改原因、知识缺口与任务耗时回流到评测和知识维护。

系统集成与数据治理

复用既有投入,同时让数据来源、同步方式和异常责任保持清晰。

业务数据连接

CRM、ERP、工单与数据库:先配置查询,再按场景开放有限写入;明确接口责任、幂等与状态核对。

文档与知识同步

文件库、知识平台和对象存储:增量更新、删除撤回、版本追溯与权限同步成套设计。

模型与运行环境

按数据分类、网络环境、任务质量与预算评估模型和部署;运行日志按部门和应用归属。

正常流程之外,提前设计这些情况

找不到充分依据

返回缺失信息及可联系的知识责任人,不把猜测写入业务系统。

模型或工具调用失败

按动作类型选择重试、切换或转人工;已经生效的业务动作先核对状态。

用户权限变化

继承实时业务权限,撤销访问后同步限制知识检索与工具调用。

分阶段建设,每一步都有具体成果

每个阶段都明确工作责任、交付成果与推进条件,让双方拥有一致的判断依据。

  1. 场景与数据盘点

    业务负责人 · 顾问

    按任务价值与数据条件确定首批场景,固定业务基线。

    阶段成果
    场景组合、数据目录、指标基线
    确认条件
    首期任务有可复核结果和数据责任人。
  2. 底座与基线应用

    AI 工程 · IT 团队

    建立身份、模型、知识和评测能力,验证首个完整任务。

    阶段成果
    运行底座、评测集、基线应用
    确认条件
    权限、质量和成本达到试点条件。
  3. 部门试点与系统协同

    试点团队 · 应用运营

    在真实岗位上线应用,连接工具审批和异常处理。

    阶段成果
    试点版本、调用记录、问题台账
    确认条件
    试点覆盖完整周期,失败原因可归类。
  4. 能力复用与持续运营

    应用负责人 · 数据负责人

    按优先级推广应用,统一连接器和发布机制。

    阶段成果
    应用目录、运营机制、迭代计划
    确认条件
    复用边界清晰,质量与成本持续可见。

用业务指标评价建设价值

先采集现状基线,再由双方约定目标与观察窗口。以下口径用于方案评估和持续复盘。

关注的结果计算口径数据依据观察方式
任务完成率经业务确认完成的任务数 ÷ 有效任务数任务记录与业务确认按应用、版本和周统计
回答依据有效率来源有效且支持结论的回答数 ÷ 抽检回答数引用抽检与知识版本每次发布及定期抽检
单任务综合成本模型、检索与运行成本 ÷ 有效完成任务数调用账单与任务台账按应用与月统计
人工处理耗时相同任务类型的人工工作时长中位数试点采样与操作记录与试点前同口径比较

交付内容

软件、数据规范与组织使用方式一起交付,让方案能够在业务现场持续运行。

  • 企业 AI 应用与数据蓝图
  • 首批场景工作流及业务评测集
  • 知识、模型和系统连接配置
  • 权限、审批与调用审计方案
  • 应用运行看板与成本口径
  • 运营责任、发布与回归机制

从一个高频、可复核的任务开始。

准备典型问题、现有知识来源和参与岗位,一起判断知识问答、任务辅助与流程执行的最佳切入点。

咨询建设方案