泛微数智大脑Xiaoe.AI体验大会上，泛微详细阐述了如何才能更好实现数智化运营的5个关键点：统一的数字化应用构建平台、统一的数字可信体系、统一的知识库、统一数据体系和统一的业务规则体系。
（以下为大会演讲内容，略有删减）
一、数智化运营已然是趋势
AI技术持续发展，泛微为组织提供数智大脑
随着AI的深入应用，我们的工作方式已经在改变，我们与系统的交互方式的变革时代也已经到来。
现在，泛微将组织内已经沉淀的海量数据、信息、文档都可以纳入到大模型，交由AI进行深度的学习和训练，经过训练之后的AI大模型能够了解组织方方面面的工作，成为组织中一个百事通般的大脑，即是组织的数智大脑。
有了这样的数智大脑，我们的工作方式也会发生改变，原先需要繁琐的软件操作才能完成的工作，现在只要通过自然语言对话的方式，就能轻松完成。
泛微的数智大脑是一个开放的平台底座，可以把各种AI能力接入到客户的业务系统中去，让原本需要依赖人为操作和判断的工作，也可以自动化执行。
那么，每一个组织，具体要如何落地数智化的运营方式呢？
二、数智化运营落地中普遍面临的挑战
需要统一集中管理.全程数字化.建立业务规则
数智化运营要想真正落地，仍然面临着巨大的挑战，组织仍需做好许多基础工作。
很多组织缺乏一个平台集中建立数字化应用，信息、数据还孤立分散在多个平台；还有不少业务过程需要在线下完成，特别是与印章、发票有关的工作，例如报销、合同，需要人工审批、纸质流转、纸质归档，整个过程目前还没有完全做到电子化。
此外，组织中很多的系统因为缺乏一个整体的规划，系统相对比较孤立，产生的数据与信息也比较分散，缺少一个统一的平台来集中管理这些数据和信息。
这些都是组织在实现数智化运营的过程中，普遍面临的挑战。
三、数智化运营有效落地的五个关键点
构建统一的平台底座，是数智化的基础
统一的应用构建平台、业务电子化、统一的知识库、规则库和数据体系，帮助组织打好智能化转型的基础，借助泛微数智大脑Xiaoe.AI的大模型+小模型+智能体的平台底座，让“市场、销售、合同、采购、项目、客服、人事、资产、财务、档案”等各种业务场景实现智能化改造。
最终可形成，一个智能AI问答式的事务办理统一入口、一个智能分析的数据平台、一个开放的用户可自定义构建业务智能体的底座。
那么，泛微自身是如何实现数智化运营的呢？
01.构建统一的平台底座，是数智化的基础
让所有的业务可数字化，让数据可沉淀
泛微为组织构建统一平台，不管是组织内部协作、还是营销、合同、项目等业务都能在一个平台运行、所有数据都可以沉淀在一个平台，并且能够支撑组织的数智化应用构建。
这些应用通过后端的平台配置实现，当业务发生变化和调整的时候，无需代码的介入，只需要通过后台配置就可以快速调整。
同时，泛微提供了应用云商店，云商店提供上千种的应用，用户可以随时下载，完成基础配置后就可以快速启用，后期可以通过后端平台随时调整。
让所有的工作都可以在一个平台上完成，让所有的数据都可以在一个平台沉淀，让数据从产生这一刻就可以确保唯一性、真实性以及关联性，为后续实现数智化建立了应用基础以及数据基础。
02.构建数字可信体系，让业务全程数字化
建立数电发票.电子印章.电子合同.电子档案体系
泛微通过构建数字可信身份、数电发票、电子印章、以及电子合同、电子档案管理等功能，并且与业务应用结合，实现业务全过程电子化。
大会上，泛微以合同管理为实例，介绍了业务全程电子化：一个新客户合同的业务流程，从合同的模板、电子审批、文本的智能审阅、到内外的协同磋商，电子化的签署，合同履约执行到收付款管理，到合同的电子存档的全过程电子化展示。
因此，泛微的数智化核心基础是业务要实现全程电子化。当整个业务过程都实现电子化之后，系统就天然的沉淀了海量的信息、文档以及数据，为后续的AI模型训练建立了最为关键的数据基础。
03.构建统一知识体系，实现AI知识问答
让分散信息文档可归集.让AI可持续学习沉淀的信息
泛微自身的系统已经使用了20多年，在平台上沉淀了上千万篇文档，包含了从公司产品、技术、方案、案例等从实际工作中自然沉淀的文档，泛微通过一个统一的知识中心进行管理。那么，泛微如何管理好这些海量的信息、数据？
1）知识智能采集、统一归集：泛微打造的知识中心，可以快速链接不同的知识来源，并统一归集，包含内部各个业务系统中的产生的业务知识、员工本地共享的知识文档；以及外部的信息资讯，像竞争情报、专利技术、政策法规等。采集之后系统会根据文档内容自动匹配目录，进行存储与管理。
2）知识标签与自动分类：例如一个项目文档，在项目管理系统中上传后，系统通过对知识内容自动提取文档内容，形成摘要信息，也会形成对应的知识属性标签，系统会根据知识属性标签自动匹配知识目录，不用人为地一个个上传到知识目录当中。系统根据自动的分类标签，将文档和文档之间形成关联，提升文档的利用率。
3）知识文档的安全与合规：泛微提供了文档智能检测的能力，可以自动根据文档的内容判断安全可控范围，以及校对敏感性内容，在一定程度上确保了文档的安全性和合规性。
4）智能搜索和AI知识问答体系：所有的知识归集到统一的知识中心之后，泛微借助数智大脑的AI能力，对沉淀的知识库内容自动进行学习，最终形成组织的AI的知识问答体系。
通过基于数智大脑Xiaoe.AI的知识问答体系，如果要查询文档的时候，用户只要输入需要检索的内容，系统就会自动根据用户的请求给与回复。
数智大脑Xiaoe.AI实现了智能化的搜索，第一时间可以回答用户的问题，还可以提供内部的相关知识文档，包括互联网上的相关的知识，对组织内部的知识分享具有很大的价值。
泛微还可以把知识推送到相关流程、项目、销售、采购等各种业务环节，让每一个业务环节在办理的时候有更多的知识经验可以遵循和参考，真正做到了知识从工作中来，知识到工作中去运用。
数智大脑Xiaoe.AI实现了脑力互联，知识经验在权限控制下随时可以被调用到，大大增强组织整体的竞争力。
04.构建统一数据体系，数据可驱动业务
让数据可在不同地方生成、统一归集，智能化运用
沉淀的信息当中，除了文档之外，还有海量的数据，这些数据都分散在不同的应用系统，需要进行有效利用。
因此泛微提供了数据中心，可集中存储、管理好数据，在数据中心可以清晰地展现组织的客户数据、财务数据、合同数据等多维度数据。
1）数据采集：通过数据集成的方式，关联异构系统数据，还提供了外部数据采集能力。有了这些数据之后，用户可以通过图表的方式随时分析我们的从市场、到销售、到合同、到项目的各个业务的实时动态数据。
2）数据协同：泛微数据中心提供了一个协同矩阵模型，实现了各个数据之间的协同关联。例如一个人事卡片，除了人事基本信息，还包含了相关的客户、项目、考勤、日程、资产等信息，有关的数据都会呈现出来，而不是孤立的一个人事档案。
泛微数据的协同矩阵模型就好比一张网，所有的数据和信息都在网里面产生，当用户找到任何一个数据点的时候，所有与之相关的信息、数据都会呈现，避免了组织里面各个系统之间的数据孤岛和分散的问题。
3）智能数据分析应用：通过Agent +大模型的方式构建了组织的数智工作台。这些沉淀的数据经过AI模型训练学习之后，形成了智能的数据分析应用。不管是客户、采购、合同、业绩等等问题，用户可以直接发起对话，系统智能提供权限范围内所需要数据，相当于构建了个问答式的数据分析应用。
若是需要补充数据资料，用户还可以直接上传excel文件，即可发起数据对话“对比各个团队的产品业绩情况”，系统自动形成对比分析结果。系统还可以自动提炼分析报告，后续可自行手动完善。
泛微通过统一的数据中心，确保组织中的数据准确性、完整性、一致性，以及同时具备数据的安全管控的基础上，结合人工智能AI的数据模型的分析能力，让数据可以说话，可以辅助决策。
05.构建统一业务规则，让业务自动化执行
让业务规定可以在一个平台定义与管理
组织当中现在已经有了很多的业务规则以及流程，那么，如何通过数智大脑的能力进行改造，实现数智化的运营？
1）在现有规则上加入智能化能力：例如一个非生产性物资的采购流程，泛微实现了从采购需求、到采购寻源比价、到采购执行，以及财务管理全过程数字化，形成了业务规则后，泛微在全环节融入智能全网比价能力，供应商的智能推荐、三单的智能匹配等等智能应用，辅助业务自动化执行。
在采购合同审批过程中，泛微通过智能审批助手，智能提取流程的表单信息，自动调出了相关供应商信息，以及历史成交的价格信息等等，辅助决策，同时，系统根据流程的相关制度以及合规要求，自动判断是否存在合规风险。
这样就实现了对现有规则的智能化改造。
2）业务流程自动化：泛微通过RPA业务自动化工具，让工作可以完全自动化执行，从市场、到销售、到财务等各个业务环节，都设定了自动化执行机器人。
例如，RPA自动报税机器人，支持从业务系统中自动获取税务信息，自动登录电子税务局官网，完成各类税种表单的填写。表单填写完成后，机器人自动发起缴纳流程，通过调用三方协议支付完成税费缴纳，同时能够截取缴纳凭证回传至业务系统。
因此，只要组织内的业务规则清晰，就可以调用泛微数智大脑的AI能力，针对各个业务规则的智能化改造，让组织实现各个业务过程数智化。
泛微数智大脑Xiaoe.AI已经与各个业务场景融合在一起，在市场、销售、合同、项目、采购等各个业务环节形成了30多个智能体应用，大部分业务过程都实现了数智化。
总结
泛微相信，传统的工作方式已经在改变，通过对话的方式，就可以完成工作的时代已经带来。还原自然语言办公，让繁琐的事情交给数智大脑来做！
泛微也相信，接下来每一个组织都可以拥有一个数智大脑，将AI赋能给到各个业务环节，让业务全程数智化运营。
感谢新老客户、伙伴的不断支持，让我们一起迎接AI时代的到来！
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