專家：企業級應用 數據治理關鍵
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做好數據的治理與合規應用，是企業用好智能體的核心前提。（新華社）
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| AI智能體加速落地 專家：企業級應用數據治理關鍵 【中新網深圳電】“做好企業級AI需要具備三大關鍵能力，提供可溯源的‘事實錨點’，消除模型幻覺；突破大模型信息差，實現海量私域知識的精準定位；告別單輪問答，以專家團隊模式驅動複雜業務流程閉環。”華南理工大學軟件學院院長蔡毅日前在一場深圳舉行的關於AI協同辦公的活動上說。 從會解答到會做事 隨着大語言模型、工具執行與自主規劃技術日趨成熟，AI正從“會解答”邁向“會做事”的全新發展階段，逐步進入企業辦公、生產管理、客戶服務等多個核心場景，成為推動企業數字化轉型的核心驅動力之一。 今年以來，以OpenClaw為代表的智能體產品引發關注，但企業規模化落地仍面臨數據治理不足、權限管控不到位等現實挑戰。這些挑戰不僅制約智能體的應用成效，也讓不少企業在佈局AI智能體時持謹慎態度。 天風證券研究所計算機行業首席分析師繆欣君認為，傳統煙囪式的系統架構，導致企業數據嚴重割裂，非結構化數據價值被長期“鎖死”，完全無法適配人工智能時代的業務需求。未來，企業級AI應用將由智能體驅動，而其價值的真正發揮，核心就在於變現數據價值。 智能助理賦能養殖 在人工智能加速融入千行百業的當下，高質量的數據治理與可信可控的知識基座，已成為諸多大型企業規模化落地AI的共識。 以農業產業化企業溫氏集團為例，該集團把四十餘年積累的逾四百六十萬份專業文檔一鍵上雲，快速搭建起企業專屬智能知識庫，並配備廿四小時在線智慧助理。 依托這一知識庫，企業把智能體服務融入養殖生產管理與質量監控領域，從飼料配比、養殖技術、到疫病預防，智能體為一線員工與合作客戶提供服務支持。 當大模型與智能體產品日益觸手可及，企業AI應用正加速從“以模型為中心”轉向“以數據為中心”，數據質量成為决定AI應用成效的關鍵因素。 金山辦公助理總裁黃志軍認為，“智能體越強，越依賴高質量數據，做好數據的治理與合規應用，是企業用好智能體的核心前提。
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