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近日，用友正式發(fā)布了數(shù)據(jù)治理多Agents協(xié)作平臺(tái)，旨在通過(guò)AI技術(shù)徹底顛覆傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式。該平臺(tái)由數(shù)十個(gè)專(zhuān)業(yè)Agents組成的智能聯(lián)合體構(gòu)成，能夠替代90%的人工數(shù)據(jù)治理工作，將這項(xiàng)知識(shí)密集型任務(wù)轉(zhuǎn)化為高效、可控的自動(dòng)化工程。

 

模型規(guī)范是數(shù)據(jù)治理核心內(nèi)容

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式下，企業(yè)需要投入大量專(zhuān)業(yè)人員，從業(yè)務(wù)梳理、模型構(gòu)建到規(guī)則設(shè)計(jì)，每一步都離不開(kāi)人工干預(yù)。這種模式不僅成本高昂、周期漫長(zhǎng)，而且隨著業(yè)務(wù)變化，治理成果難以持續(xù)運(yùn)營(yíng)，最終導(dǎo)致“治理一次，沉睡多年”的尷尬局面。

用友數(shù)據(jù)治理多Agents協(xié)作平臺(tái)的核心創(chuàng)新，在于將AI深度融入數(shù)據(jù)治理的全生命周期。其工作原理是充分利用企業(yè)已有的信息和數(shù)據(jù)，自動(dòng)進(jìn)行模型萃取與變更，同時(shí)在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)引入人工審核與控制，將海量、復(fù)雜的治理任務(wù)進(jìn)行工程化拆解。這種“AI為主、人工為輔”的模式，既保證了模型的準(zhǔn)確性與可用性，又極大地解放了人力，讓數(shù)據(jù)治理從“不可能完成的任務(wù)”變?yōu)椤翱沙掷m(xù)運(yùn)營(yíng)的日常工作”。

 

基于AI的企業(yè)元數(shù)據(jù)（模型）萃取、管理、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)

該平臺(tái)并非單一的AI工具，而是一個(gè)由數(shù)十個(gè)專(zhuān)業(yè)Agents組成的協(xié)同工作集群。每個(gè)Agent都專(zhuān)注于數(shù)據(jù)治理的特定環(huán)節(jié)，如原始素材收集、業(yè)務(wù)場(chǎng)景萃取、業(yè)務(wù)動(dòng)作萃取，元數(shù)據(jù)采集、邏輯模型自動(dòng)構(gòu)建、質(zhì)量規(guī)則設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)清洗、變更影響分析等。它們通過(guò)對(duì)企業(yè)已有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、訪談數(shù)據(jù)、現(xiàn)有模型的深度萃取與整合，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到知識(shí)的深度轉(zhuǎn)化。

更具革命性的是，用友將數(shù)據(jù)治理平臺(tái)打造成了一個(gè)全員應(yīng)用平臺(tái)。企業(yè)內(nèi)的技術(shù)人員、建模人員、業(yè)務(wù)人員都可以參與其中。平臺(tái)將核心的知識(shí)能力、建模能力交給AI Agents，而將判斷、協(xié)作能力開(kāi)放給所有用戶(hù)。業(yè)務(wù)人員可以通過(guò)自然語(yǔ)言提出需求，技術(shù)人員可以監(jiān)控模型運(yùn)行，所有人都能在統(tǒng)一的平臺(tái)上貢獻(xiàn)智慧，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)治理的腦力勞動(dòng)替代和全員協(xié)同。

與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目“一勞永逸”的思維不同，用友數(shù)據(jù)治理多Agents協(xié)作平臺(tái)支持在線的模型運(yùn)營(yíng)。它能夠自動(dòng)感知企業(yè)業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)模型與治理規(guī)則，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)始終與業(yè)務(wù)發(fā)展保持同步。這種“活”的治理能力，徹底解決了傳統(tǒng)模式下治理成果與業(yè)務(wù)脫節(jié)、難以持續(xù)更新的痛點(diǎn)。

同時(shí)，平臺(tái)具備強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)與進(jìn)化能力。每一次業(yè)務(wù)變更，員工的日常工作報(bào)告文檔都成為Agent學(xué)習(xí)的素材，使其對(duì)企業(yè)的理解越來(lái)越深刻，治理效率與準(zhǔn)確性也隨之不斷提升。