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     企业的数据困境已持续多年。我们通常用“数据孤岛”来形容它，但在AI时代，这一困境的危害被急剧放大，表现为“智能体贫血症”：

· 数据标准不一，AI模型“认知混乱”  

    集团内各业务单元的主数据、交易数据标准不一。例如，A子公司的“客户编号”与B事业部的“客户代码”无法关联。当集团级AI模型试图进行客户全景分析时，如同阅读一本没有统一语法的天书，难以形成准确认知。

· 流程与数据脱节，AI学习“素材失真”        

    业务数据在冗长、断点的业务流程中产生，大量依赖人工线下处理与跨系统导入导出。这不仅导致数据时效性差，更致命的是，数据的背景信息（即上下文）在流转中丢失。AI模型无法理解一条数据产生于哪个业务环节、由谁操作、为何产生，学习到的只能是表面的、可能失真的规律。

·质量闭环缺失，AI决策“根基不牢”  

    缺乏融入业务流程的数据质量监控与治理闭环。错误数据、异常值一旦产生，便会在系统中“污染”流转。AI基于这些“脏数据”进行训练与推理，其输出的决策建议自然如同建立在流沙之上的大厦，毫无可信度可言。

> 核心痛点：传统的数据管理是静态的、后置的，流程结束后再整合清理数据，无法满足AI对数据实时性、上下文一致性和高质量的要求。

要治疗“智能体贫血症”，需要从理念上进行根本性变革。核心在于“AI X数据X流程”原生一体化，构建一个能够自我演进、持续优化的“活”的数据有机体。这并非三者的简单叠加，而是一种乘法效应：

   

高质量数据源于规范、在线化的业务流程。确保数据在产生源头就具备标准格式以及符合业务需求的统一定义。同时，流程明确“数据为谁服务”，保障数据供给的精准性、可用度、标准度。

· 数据是AI的“食粮”与流程的“镜像”

规范流程产生的洁净、可信、富含上下文的数据，是训练和驱动AI模型的优质燃料。同时，数据精准反映业务运行状态，为流程优化与AI分析提供客观依据。

AI能力注入数据与流程各环节，数据侧自动完成探查、质量修复、智能打标；流程侧基于实时数据流实现智能预警、动态派工、风险拦截，驱动业务自适应优化，进而产生更高质量的新数据。

   

在用友BIP的数智化新底座中，我们正将“AI×数据×流程”的原生一体化理念，转化为具体的技术能力和业务场景：

   

“以用促治”的数据治理  

基于统一用友iuap数智底座、多年实战积累的数据治理能力以及结合DCMM与DAMA的方法论，通过 “以用促治”为手段，通过数据平台开展数据治理工作，将数据标准和质量规则融入到采购、销售、报销等每一个业务流程节点。数据产生时即被校验，从源头保障质量；AI自动识别数据异常和重复记录，实现治理自动化。

流程驱动的实时数据供应链  

基于统一的数智平台，天然打破系统壁垒。当销售签单等业务推进时，合同、应收、库存等数据按预设规则实时流动、自动触达下游环节，形成无缝衔接的“数据流水线”，确保数据实时性和一致性。

能统一数据“通用语言”的企业级主数据管理平台

数据治理的首要难题是标准统一。用友iuap主数据管理平台建立集团级数据标准与模型（客户、供应商、物料等），实现主数据“一处定义，处处使用”。所有主数据经平台统一校验、审核与分发，确保准确性、唯一性、一致性，从源头解决AI“认知混乱”问题。

能构建高质量“数据供应链”的数据平台

用友iuap数据平台打造高效数据加工流水线，核心能力包括：

- 全域实时数据融合：基于统一的数智底座，用友iuap数据平台可无缝对接用友BIP平台内部模块与外部异构系统，打破数据孤岛，形成全域数据湖仓一体基座；

- 内置AI的数据治理与开发：智能探查数据质量、自动建模清洗，提升加工效率与自动化水平；

- 端到端数据血缘与可信溯源：全链路追溯数据源头与加工逻辑，消除数据“黑盒”，构建数据信任。

赋能业务“最后一公里”的高质量数据供给      

高质量、标准化的数据资产，通过数据服务和分析模型，安全高效供给到前端业务场景。无论是BIP自身应用（智能报销、精准营销）、AI模型调用，还是业务人员自助分析，都能便捷、即时获取可信数据结果，实现“数据随需而动”。

结语

AI时代的高质量数据供给，是一场关乎企业核心竞争力的战略工程。它要求我们从根本上重构数据、流程与AI的关系，从“事后治理”转向“事中生成”，从“静态整合”走向“动态智能”。

iuap平台作为用友BIP平台数智底座，通过AI×数据×流程的原生一体化能力，帮助企业构建起源源不断产生高质量数据的“活”的体系。将数据真正转化为驱动增长的智慧血液，在AI浪潮中行稳致远。