隨著生成式AI技術的爆發式發展，企業智能體（Agent）已從概念走向規模化應用，成為重構企業運營流程、提升決策效率的核心引擎。與消費級AI不同，企業智能體承載著業務決策、數據處理、跨系統協作等關鍵職能，每個智能體都具備獨立的業務身份和操作權限，其運行過程的合規性與輸出結果的可靠性直接關系到企業核心利益。
在此背景下，如何構建“安全合規有邊界、結果輸出可信賴”的企業智能體體系，成為行業落地的核心命題。用友BIP企業AI基于多年企業數智化實踐經驗，打造了覆蓋數據治理、權限管控、模型優化等全鏈路保障體系，為企業智能體的規模化應用與價值創造，提供了可落地的解決方案。
對企業而言，AI的價值不在于“能說會道”，而在于“說到做到”。若智能體給出的庫存預測偏差，可能導致生產線停工；若合同審核遺漏關鍵條款，可能引發法律糾紛。因此，結果可靠是企業AI落地的“生命線”，其核心在于消除“AI幻覺”，也就是那種模型基于錯誤數據關聯，生成看似邏輯通順、實則與事實背道而馳的結論。要實現這一目標，需從數據質量、模型組合、私域知識三大維度協同發力，用友BIP讓智能體的每一次輸出都“有憑有據、可查可溯”。
數據是智能體的“糧食”，但很多企業的“糧倉”卻面臨三大困境：結構化數據分散在ERP、CRM等系統中“各自為戰”，非結構化數據躺在服務器里“沉睡不醒”，數據更新滯后導致“用舊數據做新決策”。這些問題直接導致智能體“營養不良”，輸出結果自然“失真”。
通過LoRA、P-Tuning等技術進行輕量微調，可以有效結合企業私域高質量 數據和通用大模型的泛化能力，提升AI對企業業務的理解與處理能力。
用友BIP數據平臺為企業提供了一個集數據整合、處理、治理和可視化于一體的平臺， 為AI落地提供了全域數據標準和治理能力。通過“元數據”理清數據家底，從“規則標準化定義”到“質 量自動化稽查”到“異常智能診斷”到“問題根因溯源”到“改進效果追蹤”，形成端到端的數據治理鏈路，驅動數據價值持續釋放。此外，數據平臺通過基于AI的「數據治理工具箱」提供有覆蓋文檔編寫、元數據梳理、 數據建模、數據安全等四大類場景的多種智能服務，大大降低“數據治理”中“理”所需要的人工工作內容，從AI 與平臺工具層面提高數據治理效率。
2、業務規則約束：用“剛性框架”管住大模型的“天馬行空”
大模型就像“想象力豐富的天才”，有時會脫離業務實際自由發揮，這些越界操作對企業而言，無疑是定時炸彈。
用友BIP通過三重規則約束，為大模型套上“緊箍咒”，用確定性的流程駕馭不確定性的AI。
前置校驗，劃清“紅線”：在智能體啟動任務前，先加載業務規則庫，不符合規則的直接打回，從源頭杜絕越界；過程管控，盯緊“步驟”：通過iuap應用平臺的流程引擎，讓智能體的每一步操作都“有章可循”。結果審核，守住“最后一關”：智能體輸出結果后，系統先自動進行規則校驗，若通過自動審核，再提交給人類專家復核，關鍵場景必須經審核，確保萬無一失。
3、大模型+小模型：避免“單一模型”的“認知盲區”
通用模型懂廣度但缺深度，專業模型懂深度但缺廣度，一旦用錯場景，就可能產生“AI幻覺”。基于業務場景適配，編排不同規模、不同專長的模型，可以有效實現性能、效率和成本的優化并提升輸出準確度。
通過動態路由機制，將具體問題分配給最適合的模型處理：通用大模型負責宏觀趨 勢分析，小模型處理專業領域任務。這種模型組合的方式能夠有效規避單一模型的認知偏差，從架構層面降低AI 幻覺產生。
大模型憑借其海量的數據訓練基礎，具備廣泛的通用知識以及強大的泛化能力，這使得在面對企業大業務場 景時能夠準確地進行識別、分析，承擔著"決策協調者"角色，通過分析問題上下文，調度小模型。 而小模型則專注于特定業務領域，能夠針對具體的業務問題，精準處理各項具體任務，從而實現對業務細節 的嚴密把控。 當大模型與小模型協同工作時，大模型提供的宏觀視角為整體業務規劃和布局指明方向，小模型則在具體執 行層面確保每一個細節都能得到妥善處理。二者相互配合、相輔相成，共同提升了 AI 系統在企業業務應用中結果 的可靠性，為企業的智能化發展提供了堅實有力的支撐，真正讓 AI 能夠深度融入并助力企業業務的高效開展。
4、基于企業私域的知識庫、知識圖譜，將知識嵌入業務，閉環運營
很多企業都有自己的“知識寶庫”，積累的合同模板、行業專家編寫的合規手冊、歷史項目沉淀的解決方案，但很多智能體“有知識不會用”。
用友友智庫基于YonGPT企業服務大模型，型構建了企業級數智化搜索平臺。聚焦企業知識管理與智能搜索場景，為企業提供“沉浸式”對話交互體驗，助力企業快速獲取行業、領域及內部知識資產，讓企業私域知識真正“活”起來。
5、可靠性保障閉環：讓“AI+人類”形成“雙保險”
即便技術再完善，也無法保證100%無誤差。如何應對極端場景下的AI失誤？用友BIP給出的答案是：構建“AI自主校驗+人類專家復核”的閉環機制，讓可靠性再加一道鎖。
AI 在處理復雜業務邏輯時存在局限，人類專家可憑借專業知識和經驗，識別并糾正潛在問題。還可設置多模型多智能體并行運行，對比結果相互監督，降低單一模型出錯風險。確保AI的輸出結果符合企業的業務邏輯和實際經驗。
如果說結果可靠是企業智能體的“能力證明”，那么安全合規就是它的“生存底線”。安全合規的核心，是明確“誰在用智能體、智能體能用什么功能、能訪問什么數據”，然后讓智能體可控。用友BIP通過權限管控+大模型全鏈路安全管控，為企業智能體構建了一套“無死角”的安全體系。
傳統權限管理常常出現“一刀切”問題，要么讓智能體“全樓通行”，要么“禁止入內”，無法滿足企業復雜的權限需求。用友BIP設置的Agent權限管理則像為每個智能體定制了“專屬門禁卡”，精準控制其操作邊界。
身份維度：是誰在用？每個智能體都被映射為系統中的“數字員工”，與企業組織架構深度綁定。這意味著，智能體的操作責任，直接對應到具體部門和個人，一旦出現問題，能快速定位責任人；
范圍維度：能在哪用？嚴格劃分智能體的“活動范圍”。地域范圍上，分公司智能體無法訪問其他分公司數據；業務范圍上，財務智能體不能操作供應鏈系統；數據范圍上，普通權限智能體只能查看權限內數據，無法訪問全域核心數據。這種“劃地為牢”的方式，避免了跨域操作風險；
功能維度：能干什么？為每個智能體制定“技能清單”，遵循“最小權限原則”。通過這種“按需授權”，從源頭阻斷越權操作的可能。
更智能的是，這套權限體系支持動態調整。當員工崗位變動時，其關聯的智能體權限自動同步調整；當員工離職時，智能體權限實時凍結，避免“人走權留”的安全隱患。
大模型的基座的安全除了幻覺導致的可能違反政策法規等，還會面臨著模型的竊取與投毒，即攻擊者可通過 系統漏洞竊取模型或注入惡意數據，導致核心知識產權損失。接入大模型還會帶來系統與數據安全，如通過惡意 指令誘導模型執行系統命令，繞過傳統規則檢測；訓練數據或交互過程中的敏感信息可能因配置不當或權限問題外泄等。
YonGPT的全鏈路安全管控貫穿七大核心環節：數據、訓練、微調、部署、評估、安全、應用。通過多層次、多維度的安全措施，確保模型全生命周期的可靠性與合規性。
YonGPT全鏈路安全管控
當AI技術進入“深水區”，企業對智能體的需求已從“有沒有”升級為“放不放心、好不好用”。用友BIP企業AI通過結果可靠與安全合規的雙重保障，既解決了“AI幻覺”“權限混亂”等技術痛點，又守住了“業務安全、數據合規”的經營底線，讓智能體真正成為企業數智化轉型的“得力助手”。未來，隨著技術的持續演進，這套保障體系還將更智能、更靈活。可以預見，在用友BIP的賦能下，越來越多企業將實現智能體的規模化應用，邁入數智化轉型的“價值創造”新階段。
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