爱数 Data+AI 直播合集：构建业务知识网络，高效精准驱动业务决策

大模型浪潮下，AI 为知识检索带来新的范式。用户只需通过提问，便可获取答案，大模型实现知识的高效获取与生成。但在企业内部，结合大模型进行智能知识管理建设时，却面临业务更新快、大模型难理解；业务知识多样化、格式杂；内部数据多、安全合规风险高等难题。

爱数基于 Data+AI 架构，通过内置并支持自定义的内容知识网络，把散落在海量文档、表格、图片、视频里的关键信息，按人、项目、标签、流程等维度自动串联，形成一张实时更新的“业务知识网络”，实现知识与业务的有效连接，让文件查找更高效。用户只需一次检索或直接提问，即可快速定位所需文件，并在文档预览时由 AI 助手即时生成内容摘要、关联要点，点击即可层层展开相关知识；企业还可按不同业务域灵活构建业务知识网络，让找案例、找制度、找项目经验像查字典一样简单，实现知识持续沉淀与高效复用。

8月4日直播回放

传统数据资源管理平台大多采用集中式的部署模式，数据资源信息割裂与匮乏、数据编目效率低且覆盖不全；数据供需效率低且不精准。缺乏业务与数据关联，数据代表的业务语义和数据使用场景不理解。传统的关键词搜索查找数据难，数据使用方难以找到自己想要的数据。如何实现高效精准的数据资源管理？

通过语义化编排数据，逻辑，行动，实现全局业务知识化的表达，通过自动补全、数据探测与理解等步骤，构建符合数据资源管理场景下的元数据知识网络，由技术元数据、业务元数据、操作元数据和社交元数据四部分构成，涵盖了数据所属部门职责、业务流程、技术标准、数据血缘及用户行为等信息。利用大模型与元数据知识网络，有效解决大模型幻觉问题，确保数据应用的准确率与安全性，实现数据供需高效精准匹配，大大提升数据资源的查找效率。

8月5日直播回放

大模型浪潮下，Data+AI 赋能企业知识管理。但在大模型落地过程中，因企业场景多为垂直应用，业务知识更新快，企业知识内容格式丰富多样，大模型对细分场景理解难度大，导致准确率低。

为解决上述问题，在企业知识管理场景中，通过构建内容知识网络，连接数据和业务，让大模型更懂业务。基于不同的行业应用场景，将非结构化数据、结构化数据通过内容知识网络进行映射和连接，统一获取和汇聚内外部数据，实现全域知识的智能搜索和问答，并可基于内容知识网络，在用户进行文件查找和数据获取时，进行可解释和可探索的智能分析。

基于 Data+AI，打造面向业务全面开放的智能知识管理，搭建更懂业务的数据智能体，实现高效精准的业务知识管理。

8月6日直播回放

数据分析全面进入智能化阶段，大模型加速数据平民化消费。

爱数智能问数以 AI 赋能用户场景化数据分析，超越 BI，满足业务用户即席分析与场景分析需求，降低数据使用门槛，问答式数据分析，自动生成分析结果与图表；构建场景分析知识网络，提升智能问数准确率，为业务提供高精度的数据支持，增强数据分析的可靠性。

借助知识工程能力，智能问数通过数据虚拟化引擎，实现零复制集成数据，快速连接各类数据源，扫描表结构、元数据信息形成数据视图，进行业务语义增强和数据标准化。围绕具体的业务分析场景，构建场景分析知识网络，结合同义词库、自定义词库等，增强大模型精准理解业务语义，打造懂业务的数据智能体。以 AI 助手增强业务用户问答式指标分析，通过对话即可完成数据分析，精准理解用户需求，通过业务知识网络获取数据资源和指标，生成并执行 SQL 查询，计算结果并解读，助力业务高效精准决策。

8月7日直播回放

爱数 Data+AI 架构以“业务知识网络”为核心，通过本体建模将企业人、事、物、组织等对象与其关联数据、业务规则及可执行动作映射为动态图谱，形成“数字孪生”。集成、治理和管理多模态数据，确保 AI 能准确获取数据和逻辑，实现可解释性、可推理。基于本体论映射，实现全面的数据、规则与行动映射，从而提升大模型的推理分析能力，增强智能体准确性和场景适应性。

在企业日常经营管理中，用户提出问题，智能体便可基于业务对象精准定位权限内的数据与规则，驱动大模型完成可解释推理，与 HR、CRM、其他 Agent 联动协作执行，高效精准地为销售、供应链、人力资源等提供决策建议，确保 AI 决策有据可依，提升 Data+AI 业务效果。

8月8日直播回放