汉得AI中台
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AIGC平台整体功能架构
基础应用使用 - 可灵活配置AI应用嵌入各处· 可灵活挂到HZERO系统、第三方工作台应用 (钉钉、企微、飞书)
· 可配置为第三方机器人 (飞书、钉钉)
· 可应用前端SDK方式嵌入任意页面的功能点，让各页面具备同AI应用交互的能力。
结合经验，汉得认为AI在四大方向的应用将会加速
地区的过滤，这个包含语言的支持，还有不同地区知识库的对应。
AI客服与客户交流
· 预置Prompt设置，客服针对不同地区客户需做语气、话术Promp的设置，提高客户体验
客户不同反应的预先判断
· 初始化系统前梳理客户一般会出现的一些例外情况做一些兜底话术预置 (需结合在开发里)
案例结案分析及知识库维护
· 根据客户反馈对案例可统计做结案分析
· 成功解决案例纳入AI知识库Q&A管理
· 定期更新检查维护知只库新版本
核心应用1 - 知识问答整体结构
知识库问答场景常见落地风险
· 文档收集困难：大企业部门墙，文档分散，收集效率低
· 文档质量不可控：文件损坏、PDF扫描件、复杂嵌套表格，导致解析失败或效果差
配置与调优风险
· 检索调优两难：调整参数(如切片)优化问题A，可能导致问题B的效果衰退
运营与协同风险
· 推广使用困难：用户缺乏动力参与测试，上线后活跃度低
· 权限设计复杂：需适配客户复杂的组织架构与保密需求
核心应用2 - CHAT BI整体结构
核心应用2 - CHATBI智能数据分析与洞察，穿透数据本质
核心应用3 - 智能体整体结构1、业务流程调用能力：
企业用Agent去引导、推动做业务，自动做业务，需要能打开页面、看报表、调接口
2、交互能力：
企业处理需要准确，通过交互去跟用户进行确认、引导用户。并且通过交互去简化操作_人人限制用最果的袁霞，但作生定要限制數据、操作权限，以免越权看到數据或者处理了本不能处理的数据。
3、能限制用户可访问的数据、可操作的功能：
个人Agent一般不会考虑权限，但是企业级一定要限制数据、操作权限，以免越权看到数据或者处理了本不能处理的数据
4、需要更多的可执行/插件能力，并可自定义能力：
只有可执行的能力越多，企业级可实现的场景才能越多，点形成线、面才能有闭环价值。
5、要支持静态+动态规划的融合执行，稳定+灵活
从AI发展的规律看，企业的应用需要有足够的耐心和资源投入企业处于AI应用成熟度的不同阶段，能力建设的目标和内容存在较大差异。
第一阶段：试水探索，"超市模式，拿来主义"
第一阶段：试水探索-初始化部署3个已验证场景AI知识库
常见应用场景：
1、通用场景：企业内部的政策规定、员工手册等
2、财务场景：财务报销、差旅政策等
3、IT场景：IT系使用手册、IT常见问题等
4、其他场景：采购制度、销售手册、销售产品介绍、维修问题及解决方案等5.研发场景:研发文档、工艺路线、配方等
衍生能力:
1、智能搜索与精准匹配：AI能理解自然语言查询，理解意图，从知识库中提取相关信息，识别知识库中概念间的语义关联
2、知识自动分类与聚类：AI可对新录入知识库的文档、政策等自动分类，将相似主题的知识聚类在一起
3、知识推荐：根据员工的岗位、业务需求、浏览历史等，AI为员工提供个性化知识推荐，结合业务场景推荐知识
4、知识更新与维护：监测知识使用情况，提供使用者反馈渠道，根据监测情况和使用者反馈进行知识更新。
Chat BI
常见应用场景：
1、销售域数据集：可分析销售收入、毛利率，按照销售区域、产品等多维度分析
2、采购域数据集：可分析采购价格、采购成本，按照采购品类、供应商等多维度分析
3、生产域数据集：可进行产能、产量等数据分析
4、财务域数据集：可分析预算使用情况、费用报销情况等
5、其他场景：研发域、主数据集等
衍生能力:
1、数据查询与分析：员工可以用自然语言向ChatBI提问，ChatBI理解意图，从企业数据库中提取相关数据，并以图表的方式呈现给用户
2、业务决策支持：基于对企业数据的深入分析，ChatBI可以为业务决策提供建议；对业务险进行评估和预测
3、智能预警与监控：实时监控企业关键指标数据，当指标数据超出正常范围或出现异常波动时，及时向相关人员发出预警
智能体
常见应用场景：
1、财务领域：员工报销智能体、对公付款智能体、收款认领智能体等
2、内部服务：智能客服、员工办公智能体 (请假、办公用品申请/采购等)、员工培训、会议安排
3、生产管理：生产计划与调度、设备故障预测与维护、物流调度智能体
4、采购管理：需求预测、供应商评估、合同智能审核、智能询价
5、营销领域：智能导购、销售陪练、活动助手等
深化阶段：全产业链路AI应用个性化建设+持续运营1、业务人员创建的智能体对外发布时，需经AI应用商店管理人员审核；
2、支持给智能体创建标签，支持修改标签;
3、智能体的考核会根据BUG数、故障情况等，以及业务流程解析能力。流程自动化能力，数据分析能力做综合评估;
4、智能体标签：设置智能体标签，多标签，用于分类，如领域：采购、营销、行政等
智能体审核：共享智能体需要由对应管理审核
智能体发布：共享智能体由管理员审核通过发布后才可公开使用
智能体监控：实时监控系统的运行状态，包括agent的运行日志等。通过分析日志，及时发现agent运行故障、异常行为和潜在问题，并进行相应的处理和优化
智能体考核：根据用户活跃度、搜索量、使用频率、用户反馈等综合考评智能体
智能体下线：对实际效能低、使用频率低、重复或故障的智能体进行下线。
附：汉得WorkShop说明
某大型输配电装备领军企业标书助手 - 痛点背景与目标价值以"人机协作"重构作业流，实现非结构化数据的资产化与标准化。
某大型输配电装备领军企业标书助手 - 整体建设架构依托汉得H-AI中台构建"稳态基座"，支撑"敏态业务"的持续演进与创新。
某大型输配电装备领军企业标书助手 - 交互式溯源功能所见即所得的风控复核：规避大模型幻觉，将黑盒变成白盒，确保每一次引用都有据可查。
某大型输配电装备领军企业标书助手 - 成果输出标准化数据沉淀与交付：不仅是生成一份文档，更是将离散的标书信息转化为企业标准化的数据资产。
某光伏切片龙头企业 - 良率提升建设客户是中国光伏切片领域的龙头企业。客户希望解决什么问题? 汉得是怎么解决的?
实际案例效果回顾
而通过大数据分析算法，对生产过程中采集到的全部变量进行分析，找出与良品率最为相关的60个关键变量最终效果提升良品率约1%
制造业机器学习与大模型的深度融合总结和展望大小模型协作AI Agent：大语言模型负责规划和决策，Al小模型负责任务执行。
山东世纪阳光纸业AI建设 - 全员AI双平台融合共创
山东世纪阳光纸业AI建设 - HZERO数字化产品体系全家桶支撑
山东世纪阳光纸业AI建设 - MES智能助手业务痛点
当前，业务迭代加速与市场竞争加剧，使运营管理面临以下核心挑战：
系统交互复杂：传统MES、BI等系统界面复杂，需专业培训方可操作。数据查询与报表生成步骤繁多，过程繁琐耗时，影响使用效率。
严重依赖人工：决策者不直接操作系统，依赖下属手动查询、整理并制作报告。流程链条长、速度慢，信息易失真，难以支持实时决策。
信息获取慢影响决策：因信息获取缓慢且非直接，管理者无法及时获得关键数据，导致分析研判与决策周期延长，影响业务响应速度。
应用收益
利用AI平台同步各系统业务数据，通过AI大模型能力进行智能分析：
极简交互：通过对话式界面，用户只需输入需求，系统即可直接返回结果，极大简化操作流程，提升信息获取效率。
直接对话数据：中高层人员可随时随地自主提问，即时获取直观答案或图表，减少中间依赖，有效打破信息隔阂。
高效决策：实现数据获取与分析响应从"小时级"到"秒级"的跨越，帮助管理者快速研判，大幅提升决策效率。
汉得是一家总部在中国的全球化企业数智化全面能力提供商20+年 汉得陪伴客户持续成长
与国内国际头部IT厂商稳急健合作,为中国企业提供全球领先的企业数字化建设服务。
6000+ 汉得客户的数目，正在持续增长
汉得通过服务众多领先企业，逐渐形成全面的数字化综合服务能力，支撑企业从信息化到数智化的长期发展。
500强的数字化伙伴
汉得服务了超过300家500强
汉得在服务500强企业的过程中沉淀了多项体系化的解决方案能力，并以此打磨了支撑企业差异化竞争力的一站式数字化能力。
20000+项目
汉得的能力源自实战
秉承"多做项目、做好项目"的理念，汉得高度重视客户价值的落地交付，以此作为公司的立身之本。
20+全球基地
陪伴客户"GoChina""出海"
汉得通过十余处国内基地与十家境外子公司的一体化运营，伴随了客户在中国及全球的业务发展之路，提供了全面的数字化服务。
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