企業數智化轉型面臨的技術難題

數據分散割裂，服務難成

數據來源多、格式雜、標準不一，缺乏統一治理與資產化管理，難以高效支撐模型訓練與智能應用的按需調用

模型泛化有余，專精不足

通用大模型缺乏企業專屬知識注入，對業務語境理解偏差，輸出結果專業性弱、可信度低，需持續微調與場景適配

智能體開發面向個人，難入企業

主流平臺聚焦個人開發者，缺乏企業級權限管控、數據隔離與審計能力，智能體調用敏感數據時存在泄露風險，難以滿足企業安全合規要求

應用開發僵化難組，響應滯后

傳統低代碼平臺基于表單流程固化搭建，缺乏顆粒化、可復用的業務能力組件（PBC），新需求仍需大量定制開發，難以實現“拖拉拽式”敏捷組裝與跨場景靈活復用

企業數智底座解決方案

數據一鍵入湖

行業模型精調

智能體合規

應用可視組裝

數據一鍵入湖

通過數據平臺實現多源系統（ERP、CRM、IoT）數據自動接入、清洗與標簽化，構建統一可信的數據底座，支撐全域智能應用高效調用。

行業模型精調

基于模型平臺，利用企業私有數據對通用大模型進行低代碼微調，快速生成具備業務語義理解能力的專屬模型，提升輸出準確性與專業性。

智能體合規

在智能體開發平臺中，開發者可基于企業權限體系構建AI Agent，實現敏感數據隔離、操作留痕與審批管控，保障開發過程合規可控。

應用可視組裝

通過PBC組裝式應用平臺，業務人員拖拽可復用的功能部件（如工單、審批、報表），快速搭建定制化應用，實現IT與業務高效協同交付。