随着数字化转型的不断深入，国有资产管理正面临前所未有的挑战。资产数据庞大、分类复杂、审计要求严格，传统的人工录入与管理方式需要投入大量专业人员进行审核，才能满足主管部门的管理要求，但仍难以确保高效、精准和合规性。
在这样的背景下，智能化管理成为行业发展的必然趋势。通过智能增强技术，资产管理正逐步迈入精准、高效、安全的新阶段，推动从“人工依赖”向“智能决策”升级。久其软件凭借深厚的行业经验与技术积累，打造了一套基于智能引擎与增强组件的资产管理解决方案，助力国有资产管理迈入全新智能化时代。
在许多单位，国有资产管理仍然依赖传统的人工录入与审核。
▶ 录入工作量大：资产数据庞杂，手动输入费时费力，易出错；
▶ 数据标准不统一：不同部门、不同业务场景的数据格式差异大，难以形成标准化管理；
▶ 审核压力大：资产采购、调拨、折旧等流程复杂，人工审核效率低，合规性难以保障；
▶ 数据查询困难：管理人员需要检索历史资产记录时，往往需要依赖SQL查询或人工筛选，费时费力。
智能化资产管理不仅仅是数字化记录，而是全面提升数据处理、分析、决策的能力。它的核心在于让数据更精准、管理更高效、决策更科学，从流程优化走向智能决策支持。
在这一过程中，智能核心引擎成为资产管理系统的“智能大脑”，提供标准化、智能化的管理能力，让数据能够自动流转、智能分析，帮助资产管理人员摆脱繁琐的人工操作，将重心放在更高价值的资产配置和管理决策上。
自然语言处理：资产管理中的数据、政策、业务需求以文本形式存在，智能引擎可以精准解析这些信息，理解资产描述、法规要求、业务逻辑。
智能增强与调用：根据用户意图形成完整推理过程，自动调用不同智能增强组件。
文本生成与对话：根据推理、反思和规划的结果为用户提供最终的文本生成与对话结果。
在资产管理领域，如何提升数据录入的精准度、优化资产分类、强化审核合规性，一直是管理者关注的核心问题。久其软件打造的资产管理场景大模型，专为企业资产管理需求量身定制，通过行业标准微调，使其更契合资产录入、分类、审核、绩效评估等核心业务场景，为企业提供更高效的管理方式。
▶ 精准匹配不同业务场景：结合 ERP、EAM 等资产管理系统数据，针对不同应用场景进行专项优化，使资产分类、审核和绩效评估更加精准。无论是固定资产、无形资产还是设备管理，都能找到最优管理策略。
▶灵活适配多行业需求：支持跨行业、跨机构资产管理模式，结合少样本学习（Few-shot Learning）与专家经验规则，快速适应各类资产管理需求，让系统既能遵循行业通用标准，又能满足个性化业务需求。
▶ 合规管理智能优化：结合企业资产管理规范及法规政策，确保输出内容符合监管要求，减少人工审核负担，提高合规性审核的准确度和效率。
▶ 知识库智能支撑：在管理人员查询或决策时，系统可自动调用知识库，精准匹配政策、行业标准及历史数据，提供科学、可靠的管理依据。
在日常资产管理中，查询某项资产的状态、折旧情况或变动记录等系统数据，通常需要懂SQL语法的专业人员进行操作。GBI（Generative BI）插件提供Text2SQL服务，使管理人员无需掌握SQL代码，只需输入简单的自然语言，就能精准查询资产数据。
GBI插件让资产数据的获取更加便捷、安全，有效降低管理人员的使用门槛，提高资产查询和分析的效率，为企业的智能化资产管理赋能。
资产管理涉及众多业务知识，例如国有资产管理条例、资产分类标准、资产业务管理流程、资产合同、资产发票等。通过RAG（检索增强生成）技术，智能引擎可以在生成答案时自动调用知识库，提高业务知识解读的精准度，确保决策与操作合规。
在资产管理中，知识库就像“最懂业务的专家”，时刻支撑着管理者的决策。它不仅仅是一个存放数据的地方，更是一个能够实时检索、动态更新、辅助决策的智能系统。通过构建结构化+非结构化融合的知识管理体系，确保资产管理的决策更准确、更高效、更可解释。
依托整套的知识管理体系，资产管理人员可以从繁琐的手动查询转向高效的智能辅助决策，确保资产管理更加精准、高效、合规，提升整体运营效率。
数据本地存储，避免外泄风险：所有资产数据存储在本地服务器或私有云中，符合政府及大型企事业单位的数据安全规范。
符合政策法规，确保合规：系统可与本地法规数据库对接，结合RAG技术，动态更新政策法规，提高合规性和可追溯性。
核心数据本地存储，计算任务云端处理：企业或机构可在本地存储资产台账、财务数据等敏感信息，同时调用云端算力进行智能分析。
弹性扩展，降低本地计算压力：本地服务器主要负责日常资产管理，遇到大规模数据分析（如年度审计、预算执行评估）时，可动态调用云端计算资源。
智能资产管理正在成为国有资产管理的新趋势。久其软件通过智能核心引擎+增强组件+私有化部署/混合部署，打造了一整套智能化资产管理解决方案，让资产管理更加精准、高效、安全。
未来，智能化管理将继续深化，资产分类、审计、报表生成等环节都将进一步优化，实现资产管理的全流程智能化升级。
