MatrixOne Intelligence 开服在即，点击客户面临的业务挑战与难点
对于大多数企业而言，准确解决自身商业问题是至关重要的要求。为了提高通用大模型在行业中解决业务问题的精确度，企业通常会选择两种主要路径：1.通用模型的行业精调：通过对通用大模型进行行业特定数据的微调，使其更贴近企业的业务场景和需求。 2.RAG架构（检索增强生成）：通过知识外挂的方式，将企业专有知识与通用大模型进行结合，以提高模型的响应准确性。 无论采取哪种路径，都离不开企业自有高质量数据的融入。这些数据往往是混合类型的、多模态的，涵盖以下几类：
- 结构化数据：通常经过完善的数据基础设施（Data Infra）处理，包含业务系统产生的有序数据。
- 半结构化数据：例如日志、配置文件、XML等。
- 非结构化数据：包括文档、图像、视频等，常常未经过标准化处理。 这种多模态、多类型的数据需求给企业在GenAI技术的落地实施中带来了巨大挑战，具体体现在数据整合、存储、清洗和标注等多个环节。 因此，企业在推进GenAI落地时，不仅需要技术层面的突破，还需要构建完善的新型数据治理体系，确保数据的高效流通和安全使用。只有这样，才能真正释放GenAI在企业业务场景中的潜力，推动制造业迈向更加智能化、高效化的未来。
目标
在现有Hadoop数据中台的基础上，构建基于MatrixOne Intelligence的AI数据平台。 实现结构化与非结构化数据的统一治理，提升数据的可用性和智能化水平。 基于内部及外部加工治理好的数据，构建示范性智能体应用，展现AI在业务场景中的实际价值。
矩阵起源的产品解决方案
MatrixOne Intelligence是一套面向多模态数据的AI数据智能解决方案，旨在帮助企业应对数据碎片化、多模态数据整合复杂、生成式AI应用落地困难等挑战。MatrixOne Intelligence解决方案的目的是将企业内部的自有数据变成可以服务于GenAI落地应用的AI-Ready数据，并且对业务产生价值。而这个目标本质上就是提高大模型在企业应用场景下的准确度。
如下图所示，该解决方案自下而上分为3个层次，分别是数据集成与治理层、数据库及AI服务层，以及应用交互层。这几个层次环环相扣，共同构建出一个强大的AI数据智能解决方案。
核心任务
1.AI数据平台建设 1.建立数据接入、治理、存储、解析、特征工程及模型训练与推理的全流程架构。2.实现结构化与非结构化数据的智能治理，包括网页、文档、音视频、代码等新型数据源的接入与处理。3.优化数据传输与存储性能，确保平台在高负载下的稳定性和高效性。
2.示范性智能体应用开发 1.标书制作智能体：实现招投标文件的自动生成与智能解析。2.知识库及培训助手：智能提取和整合企业知识，自动生成培训计划，提升培训效果。3.供应链助手：基于历史数据与实时监控，进行需求预测、供应链风险预警。
预期成果
1.AI数据平台全面上线，实现数据治理与智能化解析。2.多个示范性智能体应用成功落地，验证AI能力在不同业务场景下的有效性。3.数据与模型基础得到夯实，为后续阶段的深入应用奠定基础。
标书制作智能体的解决方案
1.标书制作的痛点与挑战 1.1.历史业绩资料管理低效与审核难题 ●分散文件检索困难:合同、发票等历史业绩材料存储分散,人工检索效率低且易遗漏 ●敏感信息处理繁琐:需对海量文件进行脱敏、图片压缩等重复性操作 ●审核校验依赖人工:客户/供应商字段变更需手动核对历史合同,缺乏自动化比对工具
1.2.跨部门协作与资料完整性风险 ●多部门协调成本高:技术方案、资质证明等内容需反复沟通,易延误进度 ●关键文件遗漏风险:盖章文件、授权书等材料缺失可能导致直接废标 ●历史资料复用壁垒:未建立标书案例归档体系,重复利用率低
1.3.排版合规与版本管理隐患 ●格式细节严苛要求:页眉页脚、目录索引等格式错误可能直接废标 ●电子标兼容性问题:文件格式、签名加密等导致系统提交失败 ●多人协作版本混乱:文档版本冲突引发内容错乱或遗漏
1.4.法律条款与资质合规盲区 ●特殊条款识别不足:环保标准、本地化承诺等隐性要求易被忽视 ●法律风险预判缺失:合同罚则、知识产权归属等条款审查不充分 ●资质时效管理失控:使用过期证照或授权文件导致资质审核失败
1.5.技术方案匹配与专业表述失衡 ●需求理解存在偏差:招标文件表述模糊导致方案针对性不足 ●创新与可行性矛盾:技术优势展示与实施风险难以平衡 ●专业术语表述困境:技术描述易陷入晦涩或简化两极分化
2.标书制作的技术难点 ●深度耦合多源异构数据架构、海量非结构化数据智能解析、多种AI大模型算法适配等核心关键技术集成复杂度大。 ●涉及企业海量的结构化与非结构化数据，需要数据治理工程，规模超常规。 ●基于现有大模型进行多模态数据解析与识别，会产生失真与幻觉，需要对大模型进行微调与优化。
3.标书制作智能体技术架构
通过MatrixOne Intelligence建立多模态数据接入、治理、存储、解析、特征工程及模型训练与推理的全流程架构。
4.标书制作智能体工作流程
透过AI深度解析、敏感信息处理、标书端到端生成完成业务的全流程闭环管理。
5.数据治理方案
●释放数据价值，驱动业务创新：多模态数据（文档、图像数据等）的整合治理可支持AI应用落地与智能决策。
●提升运营效率与自动化水平：企业80%以上数据为非结构化且未被有效利用，通过数据治理可减少数据“暗物质”。
●构建数据资产与知识库：从非结构化数据中提取实体关系，形成企业知识库，加速创新。
6.标书智能体项目的收益与价值 以AI技术为核心驱动力，通过自动化解析招标文件、智能编标、精准审核及全流程优化，实现了标书制作效率与质量的双重飞跃；同时，构建企业级智慧知识库，沉淀投标经验与数据，为决策提供支持，并通过多模态数据治理，强化合规安全管理，全面解决传统标书制作效率低、风险高、成本大的痛点，助力企业在招投标竞争中抢占先机。