AI的真正基石是数据。我们作为一家长期深耕大数据领域的公司，拥有50多人的数据团队，专注于公共数据与企业数据的治理、归集、共享与开发。正因为有扎实的数据根基，我们得以将AI模型与业务实际紧密结合。当前许多企业——尤其是工业领域——存在数据分散、标准不统一、知识体系复杂等痛点，而AI的价值，正在于能将已有的知识标准化，显著提高效率边界，推动低效、重复性工作的自动化。

目前，我们的AI产品已服务7家企业、4-5家政府机构以及十余家医院。在模型构建过程中，我们坚持五个关键步骤：需求梳理、数据准备、模型优选、智能体构建和系统集成。AI目前仍处于解决“点状问题”的阶段，尚未实现端到端的全覆盖。尤其是在精准计算和业务响应方面，它与人类水平仍有差距。这也更加凸显了高质量数据准备的根本性意义。

我们与宁波轨交等大型企业共同开展了大量数据试验。在预警模式、知识问答、规章制度管理等具体场景中，AI已经能够提供非常精准的支持。但我们始终清醒：大模型的发展仍处于早期。预计未来1-2年内，全球主流大模型将高度集中，可能不超过十家，甚至仅存五家。在国内，千问凭借其算力和数据基础占据一席之地，但其他通用模型仍需努力。

对企业而言，布局AI不应追求大而全，而应聚焦“小而专”。关键在于由业务部门主导需求，以实际场景为试水点，通过快速迭代打磨系统功能。在我们推出的AIHUB平台中，整合了语言模型选择、文件处理、算法调度、工作流编排与可视化等功能，为企业提供一站式智能升级支持。

举几个实际案例：在智能问答方面，我们服务超过70万家企业，通过对政策数据的结构化解析和语义理解，实现精准问答反馈。产权交易领域，我们将复杂的规章制度转化为清晰的操作指引，大幅降低执行门槛。此外，通过建设企业数据空间，实现材料一次提交、多次复用，显著减轻申报负担。

在文本解析与OCR处理中，经过多次测试，千问72B模型表现稳定，已成为我们20多个项目中的主力选择，尤其在医疗和文档治理方面效果显著。而在不动产运营场景，我们帮助某集团管理45亿资产，通过AI实现资产结构化、租赁分析、空置预警与价值评估，真正实现国有资产保值增值。

智能检索方面，我们与某上市制造企业合作，将其100多名设计人员的工作经验系统沉淀为知识库，推动整体能力提升，间接帮助企业控制人力成本增速、提升人效。这种“效果对赌”模式，也成为我们与客户信任合作的基础。

公司内部也同样践行智能化管理。新员工入职全程无需HR介入，所有制度学习与考核通过系统自动完成。虽然少了些人情味，但效率极大提升。

我们坚持“先用后付”的开放策略：知识库、算力、智能体均开放免费试用，目前仅不动产领域就有300家企业正在试用。只有当客户认可价值，我们才收费。这种源自互联网的开放思维，也助力我们在传统行业中快速拓客。

在风控与合同审核领域，AI也展现出广泛应用前景。通过将企业“人、财、物”数据标准化并构建风险模型，可实现80%-90%的自动化预警处置。尤其在合同审核中，AI可覆盖违约责任、工期、质量等50多个审核项，大幅降低法务工作量。

目前，我们已服务30多家政府与企业客户。整体而言，AI的准确性虽未达到100%，但已远超预期。我常和员工说：“好好工作，再不努力，五年后你的岗位可能就没了。”这虽是玩笑，但也折射出AI带来的深刻变革——它不是要替代人，而是要通过增强智能，帮助我们更专注於创造。