2026 年 3 月 16 日，用友在《用友 BIP 發(fā)布時刻》首期直播中，正式發(fā)布用友BIP數據治理 Agents 協(xié)作平臺。這款以 AI 原生為核心特征的產品，首次將多智能體協(xié)作模式深度融入企業(yè)數據治理過程，實現治理設計、落地、運營全流程的自動化與智能化。
作為用友 BIP 數智平臺的重要創(chuàng)新成果，該平臺自動化程度超 85%，首批16個專業(yè)智能體的協(xié)同作戰(zhàn)，解決了傳統(tǒng)數據治理的高成本、高壁壘、低效率難題，為企業(yè)數據治理常態(tài)化、可持續(xù)運營提供了完整平臺能力支撐。
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企業(yè)數據治理中的“項目化”難題
眾所周知，當前，數據已成為企業(yè)核心生產要素，而數據治理是釋放數據價值的先覺條件，數據價值的釋放，始終被數據治理的“攔路虎”所阻礙。
企業(yè)數據孤島林立，各部門的數據如同“煙囪”般各自為政，格式不統(tǒng)一、標準不規(guī)范，跨部門協(xié)同治理難如登天；數據質量堪憂，錯誤、重復、缺失的“臟數據”層出不窮，不僅增加了大量無效工作量，更讓基于數據的決策面臨巨大風險。
另外，治理過程高度依賴專業(yè)人才，人力投入大、周期長，且多以項目制推進，缺乏自動化工具支撐，項目結束后治理工作迅速停滯，治理規(guī)則更新滯后于業(yè)務變化，數據標準、質量規(guī)則難以適配新業(yè)務場景，形成“治理一次、沉睡多年”的尷尬，最終導致數據治理與業(yè)務發(fā)展 “兩張皮”。
與此同時，政策導向與企業(yè)需求推動數據治理從 “合規(guī)治理” 轉向 “價值治理”，從 “項目式” 轉向 “常態(tài)化運營”，用友 BIP 數據治理 Agents 協(xié)作平臺的發(fā)布，正是順應這一趨勢的必然結果。
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重構數據治理范式，
為常態(tài)化運營注入核心動能
用友 BIP 數據治理 Agents 協(xié)作平臺的發(fā)布，不僅是一款產品的推出，更是對企業(yè)數據治理模式的根本性重構，為行業(yè)帶來了顛覆性變革，其核心價值體現在三個維度：
推動治理模式從 “人工主導” 到 “人機共治” 的范式革命
該平臺首次將數據治理工作帶入全線自動化、智能化時代，構建了由16個專業(yè)智能體組成的協(xié)同集群，每個智能體擁有明確的 “職責分工”，涵蓋自然語言處理、業(yè)務架構建模、數據建模管理、數據價值轉化、數據治理核心能力等五大類超百項專業(yè)技能。
從業(yè)務調研、架構梳理到數據標準設計、質量規(guī)則制定，再到數據湖倉落標、常態(tài)化運營，智能體可完成 90% 以上的人工重復勞動，讓治理效率提升三倍以上。這種模式徹底改變了傳統(tǒng) “靠人堆、靠加班、靠救火” 的治理現狀，實現了 “智能分工、自主協(xié)作、全程可控” 的人機共治新范式。
降低治理門檻，讓有效數據治理成為企業(yè) “標配”
傳統(tǒng)數據治理是 “專業(yè)少數人的專屬”，而用友 BIP 數據治理 Agents 協(xié)作平臺大幅降低了企業(yè)對專業(yè)人才的依賴和業(yè)務人員的數據治理能力要求。平臺通過在線設計、在線協(xié)同、在線運營的一體化模式，將復雜的治理知識和方法論封裝為智能體的技能，企業(yè)無需組建龐大的專業(yè)治理團隊，即可完成企業(yè)級的數據治理工作。
同時，平臺讓企業(yè)數據治理組織具備獨立運營能力，使治理投入從 “線性模型” 轉變?yōu)?“一次性機器人投入加長期少量線性投入”，大幅降低了治理成本，讓資源能力不是很很充分的企業(yè)也能開展系統(tǒng)性、規(guī)模化的數據治理。
統(tǒng)一標準、合規(guī)可控、動態(tài)適配，筑牢數據底座
平臺通過智能體的跨域協(xié)同能力，自動識別不同系統(tǒng)、不同格式的數據，完成數據清洗、標準化、關聯(lián)匹配，徹底打破數據孤島；內置的合規(guī)治理智能體嚴格遵循國家法規(guī)，實現數據分類分級、敏感數據脫敏、全流程合規(guī)監(jiān)管，讓數據治理 “合規(guī)可控、安全無憂”。
更重要的是，平臺具備強大的自我學習和進化能力，能實時感知業(yè)務變化，自動調整治理規(guī)則和模型，確保數據治理與業(yè)務發(fā)展同頻同步，讓數據真正成為驅動業(yè)務創(chuàng)新、創(chuàng)造商業(yè)價值的核心引擎，為企業(yè)數智化轉型提供高質量、可信的數據支撐。
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技術可信：以透明化、
可解釋性構建核心信任體系
AI 技術的落地，可信度是關鍵。用友在打造 BIP 數據治理 Agents 協(xié)作平臺時，始終將技術可信作為核心設計原則，通過過程透明化、結果可解釋、能力可驗證三大舉措，解決了企業(yè)對 AI 智能體的信任顧慮，即便輸出準確率非百分之百，也能讓企業(yè)清晰掌握治理過程與結果，構建起堅實的技術信任體系。
首先，采用白盒設計思想，拒絕 “黑箱操作”。平臺摒棄了傳統(tǒng) AI 的黑箱模式，所有智能體的操作過程、決策邏輯均可追溯、可查看。從數據采集、處理到規(guī)則制定、模型輸出，每一個環(huán)節(jié)都有明確的操作記錄和邏輯說明，企業(yè)可清晰了解智能體的工作路徑，解決了大模型 “幻覺” 問題，確保治理結果的可靠性。
其次，技能封裝標準化，能力有跡可循。平臺將數據治理的專業(yè)知識、行業(yè)經驗、方法論封裝為智能體的標準化技能，所有技能均基于 DAMA、DCMM 等國際標準和國家數據治理規(guī)范開發(fā)，同時適配各行業(yè)數據字典，確保智能體的治理能力符合行業(yè)標準和企業(yè)實際需求，讓治理結果有法可依、有據可查。
最后，人機協(xié)同校驗，確保結果精準。平臺并非完全替代人工，而是采用 “智能體自動化處理 + 人工精準校驗” 的模式，智能體完成大量重復性、標準化工作后，由企業(yè)人員對核心結果進行審核、調整，既保證了治理效率，又確保了治理結果的準確性。
此外，用友在平臺研發(fā)前，走訪了多個行業(yè)標桿企業(yè)，深度挖掘不同場景下的治理需求，并先在內部團隊進行試用驗證，通過實際業(yè)務場景不斷優(yōu)化智能體的能力，確保工具的實用性和問題解決能力，再逐步推廣，從研發(fā)源頭保障了技術的可靠性。
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以數據與知識的常態(tài)化治理為基，
讓AI在企業(yè)落地
企業(yè)規(guī)?；涞?AI 的核心前提，是先夯實數據治理與知識治理雙重根基，脫離高質量數據與體系化行業(yè)知識，AI 應用終將淪為空中樓閣，而數據和知識的質量把控、特定行業(yè) Know-How 的技能化封裝，是實現可持續(xù)運營的關鍵，更是 AI 原生數據治理落地的關鍵核心。
用友 BIP 數據治理 Agents 協(xié)作平臺的落地邏輯，正是以數據質量為基礎、知識封裝為核心、行業(yè) Know-How 為關鍵，不僅為企業(yè)提供了 AI 原生的數據治理工具，更樹立了 “以數據質量為基礎、以知識封裝為核心、以常態(tài)化運營為目標” 的治理新范式。
通過這一治理新范式的推進，讓企業(yè)先筑牢 AI 落地的根基，再循序漸進實現 AI 能力的規(guī)模化應用，真正讓 AI 原生數據治理從 “概念” 變?yōu)?“實踐”，讓數據成為企業(yè)數智化轉型的核心引擎。而這種以數據和知識治理為前提的 AI 落地路徑，也為各行業(yè)企業(yè)實現數字化轉型提供了可借鑒的參考，推動整個行業(yè)從 “人工治理” 向 “人機共治” 的深度變革。
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