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数据分析门槛高且效率低
需专业人员掌握 SQL、BI 等技术，非专业人员难以参与，导致决策延迟与资源浪费；
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合同审查压力大
企业年审核合同量大，人工审核效率低，漏报误报风险高；
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多结构化数据管理难
企业内部知识库文件结构多且复杂，非结构化数据占比高，与结构化数据的融合存在技术壁垒，难以支撑业务快速迭代；
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运维流程复杂且风险高
网络变更等运维环节依赖人工评估，风险难控，且流程繁琐导致效率低下。
生成式 AI 技术的快速发展重塑了企业数据应用与业务运营模式，然而企业在实际运营中面临诸多传统模式的痛点：数据分析依赖专业人员导致效率低下，合同审查因人工工作量巨大而存在漏报误报风险，多结构化数据融合与激活困难，运维流程复杂且风险高，亟需一套覆盖全场景的 AI 解决方案打通数据与业务链路。
需专业人员掌握 SQL、BI 等技术，非专业人员难以参与，导致决策延迟与资源浪费；
企业年审核合同量大，人工审核效率低，漏报误报风险高；
企业内部知识库文件结构多且复杂，非结构化数据占比高，与结构化数据的融合存在技术壁垒，难以支撑业务快速迭代；
网络变更等运维环节依赖人工评估，风险难控，且流程繁琐导致效率低下。
整合问答、分析、审查、运维、安全五大核心场景，满足企业多样化 AI 需求
采用大模型微调、RAG 增强等先进技术，平衡精准性与效率
智能问数、RAG 问答等场景降低技术与业务门槛，赋能全员参与数据应用
合同审查查效率高，智能问数实现快速数据分析，运维智能体提升流程效率
支持私有化部署，结合安全架构设计，保障数据与模型安全
降本增效：合同审查节省合同审查人工成本，智能问数减少数据分析人员投入，运维流程效率提升 ；
风险降低：合同风险漏报率降低，运维变更风险评估准确率提升，减少损失；
决策加速：智能问数缩短数据分析周期，助力业务快速响应市场变化；
知识沉淀：RAG 知识库与运维案例库实现企业知识复用，提升协同能力；
数据价值释放：激活非结构化数据，实现多源数据融合，支撑业务创新。
沪公网安备31011502002642号
