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用友BIP:以結(jié)果可靠與安全合規(guī)雙保障,助力企業(yè)智能體穩(wěn)健應(yīng)用

   發(fā)布時間:2025-12-01 22:11 作者:沈瑾瑜

生成式AI技術(shù)的迅猛發(fā)展,讓企業(yè)智能體從概念階段快速邁入規(guī)?;瘧?yīng)用的新紀(jì)元。作為重構(gòu)企業(yè)運營流程、提升決策效率的核心工具,企業(yè)智能體承載著業(yè)務(wù)決策、數(shù)據(jù)處理、跨系統(tǒng)協(xié)作等關(guān)鍵任務(wù)。每個智能體都擁有獨立的業(yè)務(wù)身份和操作權(quán)限,其運行合規(guī)性與結(jié)果可靠性直接關(guān)乎企業(yè)核心利益。如何構(gòu)建安全合規(guī)、結(jié)果可信的企業(yè)智能體體系,成為行業(yè)關(guān)注的焦點。

針對這一需求,用友BIP企業(yè)AI依托多年企業(yè)數(shù)智化實踐經(jīng)驗,打造了一套覆蓋數(shù)據(jù)治理、權(quán)限管控、模型優(yōu)化等全環(huán)節(jié)的保障體系,為企業(yè)智能體的規(guī)?;瘧?yīng)用提供了切實可行的解決方案。該體系通過多維度技術(shù)手段,確保智能體既能高效運行,又能嚴(yán)格遵守業(yè)務(wù)規(guī)則與安全規(guī)范。

在結(jié)果可靠性方面,消除“AI幻覺”是關(guān)鍵。企業(yè)智能體的輸出若出現(xiàn)偏差,可能導(dǎo)致生產(chǎn)線停滯或法律糾紛等嚴(yán)重后果。用友BIP從數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型組合、私域知識三大方向入手,構(gòu)建了多模態(tài)數(shù)據(jù)治理平臺。該平臺整合結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通過元數(shù)據(jù)管理、規(guī)則標(biāo)準(zhǔn)化定義、質(zhì)量自動化稽查等環(huán)節(jié),形成端到端的數(shù)據(jù)治理鏈路。例如,某制造企業(yè)通過該平臺整合分散在ERP、CRM系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)更新頻率提升60%,顯著降低了決策失誤率。

為避免大模型“天馬行空”的輸出,用友BIP引入三重業(yè)務(wù)規(guī)則約束機制。前置校驗環(huán)節(jié)通過加載業(yè)務(wù)規(guī)則庫,從源頭攔截不符合規(guī)范的任務(wù);過程管控環(huán)節(jié)利用流程引擎確保每一步操作有章可循;結(jié)果審核環(huán)節(jié)則通過系統(tǒng)自動校驗與人類專家復(fù)核的雙重把關(guān),保障輸出準(zhǔn)確性。某金融機構(gòu)應(yīng)用該機制后,合同審核錯誤率下降85%,處理效率提升40%。

在模型優(yōu)化方面,用友BIP采用“大模型+小模型”的協(xié)同架構(gòu)。通用大模型負(fù)責(zé)宏觀趨勢分析,專業(yè)小模型處理細(xì)分領(lǐng)域任務(wù),通過動態(tài)路由機制實現(xiàn)精準(zhǔn)匹配。例如,在供應(yīng)鏈管理中,大模型分析全球市場趨勢,小模型優(yōu)化具體采購計劃,二者配合使庫存周轉(zhuǎn)率提升25%。同時,基于企業(yè)私域知識庫的構(gòu)建,用友友智庫平臺將合同模板、合規(guī)手冊等知識資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為可檢索的智能資源,使員工查詢效率提升70%。

針對極端場景下的潛在風(fēng)險,用友BIP設(shè)計了“AI自主校驗+人類專家復(fù)核”的閉環(huán)機制。多模型并行運行的設(shè)計可對比輸出結(jié)果,降低單一模型出錯概率。某能源企業(yè)通過該機制發(fā)現(xiàn)并糾正了AI在設(shè)備故障預(yù)測中的3處偏差,避免了重大生產(chǎn)事故。

在安全合規(guī)層面,用友BIP構(gòu)建了權(quán)限管控與全鏈路安全防護(hù)的雙重體系。Agent權(quán)限管理系統(tǒng)通過身份、范圍、功能三個維度實現(xiàn)精準(zhǔn)控制:每個智能體綁定具體部門與崗位,操作責(zé)任可追溯;嚴(yán)格劃分地域、業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)訪問范圍,避免跨域操作;遵循“最小權(quán)限原則”授權(quán)功能模塊。某跨國集團(tuán)應(yīng)用該系統(tǒng)后,智能體權(quán)限調(diào)整響應(yīng)時間從3天縮短至2小時,離職員工權(quán)限凍結(jié)及時率達(dá)100%。

針對大模型全生命周期的安全威脅,YonGPT平臺實施七大環(huán)節(jié)的防護(hù)措施。從數(shù)據(jù)采集階段的脫敏處理,到訓(xùn)練階段的對抗樣本防御,再到部署階段的訪問控制,形成多層次安全屏障。某醫(yī)藥企業(yè)通過該平臺保護(hù)核心研發(fā)數(shù)據(jù),成功抵御5次模型竊取攻擊,確保知識產(chǎn)權(quán)安全。

隨著企業(yè)智能化需求從“可用”向“可信”升級,用友BIP的雙重保障體系正成為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐。通過技術(shù)手段與業(yè)務(wù)規(guī)則的深度融合,該體系不僅解決了AI幻覺、權(quán)限混亂等痛點,更筑牢了業(yè)務(wù)安全與數(shù)據(jù)合規(guī)的防線。當(dāng)前,已有超過2000家企業(yè)應(yīng)用該體系,在供應(yīng)鏈優(yōu)化、財務(wù)決策等場景中實現(xiàn)效率與安全性的雙重提升。

 
 
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