数字化出版及交付—上海金慧软件有限公司

AI Building 企业级智能体平台数据集成平台（Data-Connect）数据智能分析平台（Data-BI）

概述

金慧AI Building面向工程行业，以企业级AI智能体平台为定位，将智能体编排、数据知识底座、系统连接、流程联动、模型调度、安全治理和运营评估统一起来，帮助企业从局部AI试点走向平台级AI能力建设。

AI Building的目标，是让AI不止停留在问答和生成层面，而是能够进入真实业务过程，成为能够理解业务、调用系统、连接知识、执行任务、沉淀经验的AI数字员工体系，支撑设计院从数字化管理迈向AI驱动运营。

行业AI落地难

数据质量不足

历史数据缺失、口径不一、文档非结构化，AI输出不稳定

数据孤岛严重

业务、财务、人事等系统割裂，缺乏完整上下文

行业知识难沉淀

规范、制度、案例和专家经验分散，难形成可用知识底座

模型不懂工程业务

通用模型强，专业场景理解弱，难深入真实业务流程

结果可信度不足

缺少依据来源、引用追溯与校验机制，用户不敢放心使用

流程闭环能力弱

能问答但难执行，无法真正联动表单、流程和业务系统

安全合规压力大

图纸、合同、客户资料敏感，私有化、权限与审计要求高

持续运营难

试点容易、规模化难，效果评估与长期运营机制不足

平台定位：企业级智能体平台

AI Building 不是在传统业务系统上简单叠加 AI 功能，也不是单一的大模型问答工具，而是面向工程行业打造的新一代 AI 原生企业级智能平台。平台以 AI 原生架构为基础，以智能体为核心执行单元，以数据和知识为关键资产，以工程行业场景为价值落点，帮助企业构建面向未来的智能化平台底座。

AI Building 要解决的核心问题不是“企业有没有 AI”，而是“AI 能不能真正进入业务、支撑管理、沉淀知识、驱动增长”。AI Building 通过统一模型能力、系统连接、安全治理、数据知识底座和智能体编排能力，帮助企业把分散系统、分散数据和分散经验转化为可调用、可执行、可沉淀的组织级 AI 能力。

平台价值：推动从数字化管理迈向智能化运营

1. 战略价值服务企业智能化转型战略支撑业务升级与管理升级构建面向未来的竞争能力

2. 运营价值推动运营模式智能化升级促进组织协同与管理提效实现持续优化与高效执行

3. 长期价值沉淀数据资产与知识资产形成可复用的场景能力打造可持续进化的AI底座

建设路径：从平台升级到智能化能力体系建设

产品概述

金慧BuildingEasy™ 业务中台是基于.NET和Java技术构建的底层基础平台，在设计理念上采用组件插拔技术，从数据模型和依赖关系的角度确保各标准应用组件的低耦合和业务独立性，使平台可以进行广范围的应用，同时也使应用本身达到可追溯、可升级、可利用的要求。该产品在基础服务上对以往产品进行了深度提炼，以“配置管理”为应用层次设计的架构思路从一开始就进行了管理模式的多维抽象，在大量业务数据的积累下构建了多套管理模型，为各应用系统的快速搭建提供了稳定的数据基础和可靠的多元拓展。该产品的整体技术框架设计为七层技术架构体系，分为基础设施层、数据持久层、运行框架层、基础服务层、平台层、逻辑服务层、前端表现层。这些逻辑架构通过不同的接口和服务相互通讯，为企业的业务开展和管理实现提供服务。

产品特点

组件化、插件化设计

基于组件化、插件化的设计理念，将许多常用的业务功能抽象成为可以共享的业务服务。不但可以使应用在架构上层次分明，结构清晰，便于维护和扩展；也使许多跨应用的流程成为可能，为以后更高层次的企业应用整合打下坚实的基础。

统一门户展现，多种访问方式

在保证系统独立性的前提下提供认证统一、信息统一、服务统一等多维度门户集成接口；针对移动终端设备，可使用多种途径，快捷地连入系统，访问相关业务。

灵活性、稳定性、性能更优

针对配置方面，自定义流程、自定义表单等用户的自定义扩展功能更加强大，方便自行快速增加新的应用模块；数据事务处理机制、海量数据读写机制、统一异常处理机制、分布式缓存处理机制、版本自动更新机制。

满足开发和实施高效性

快速设计,面向固定模式的通用设计

快速开发,面向配置的搭建，使用模板化的代码片段

快速测试,框架配置不易出bug,专注业务本身的结果

快速实施,插件式安装包,面向模板的配置模式

快速反馈,现场无编码修改、多地协同代码版本控制

核心功能简介

系统基础配置

通用业务配置

业务模式配置

业务知识库配置

系统基础配置

通用业务配置

业务模式配置

业务知识库配置

系统基础配置

提供系统基本的组织、角色、授权、菜单、服务器等配置功能。

通用业务配置

提供表单、流程、列表、报表、门户、布局、应用等自定义功能，实现用户更灵活的自主性功能配置能力，以满足企业后续业务表单、流程的变更。

业务模式配置

系统提供项目模板配置的功能，根据配置能自定义制定出不同管理模式的项目模板，每个模板中包括空间配置、空间授权、WBS、OBS、RBS、DBS、QBS、ISO定义的内容。可使项目负责人在项目策划时快速搭建项目架构，减少重复工作量，增加共性信息复用。

业务知识库配置

提供了项目基础数据维护的功能，通过业务知识的积累、共享和复用，提高项目策划效率。项目基础数据维护的内容包括项目标准工作包、定额库、里程碑定义、项目岗位定义、WBS属性定义等。

产品概述

结合行业信息系统建设及业务管理应用情况，数据集成平台采用数据中台的建设思路，覆盖数据接入、数据存储、数据管理、数据服务及数据应用等各个环节，为企业提供完善的技术架构和数据管理体系。通过数据集成平台，构建企业级“唯一数据源”，为企业内外提供统一、高效的数据共享分析服务，满足横向跨专业间、纵向不同层级间数据共享和融通需求。通过数据的整合、盘点、治理、分享，为各专业灵活、高效的开展业务创新提供便利，为前端业务提供数据资产、数据定制创新、数据监测服务，实现数据资产活化。

产品特点

数据源接入配置化，支持国产信创数据库

通过配置化的方式，支持Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle、达梦、金仓等数据库；支持金蝶、用友主流版本的数据接入；

通过配置化的方式，支持数据表、数据字段的详细配置，满足精细化数据接入

数据输出配置化，支持数据服务和数据推送方式

配置确定数据输出的方式是通过数据服务调取的方式被动提供数据，还是通过数据推送的方式主动推送数据给需求方；

配置输出数据所包含的字段以及需要输入的条件；

配置化数据建模，固化行业统用数仓

从业务上对行业客户常见的数据模型进行梳理；

对于数据模型进行配置，并实例化形成数据仓库。

对于主数据提供管理和输出

对于合同、项目、人员等需要企业内部作为标准数据的“主数据”进行管理，包括导入、录入、删除和版本管理；

对于“主数据”提供数据服务和数据推送两种方式进行数据输出；

对于数据进行清洗加工，提升数据质量

对于获取的外部数据进行数据加工和清洗，包括查错、去重、去伪、空白替代等方式，提升数据质量，确保存入数仓的数据是可靠的、有效的；

系统简介

数据源配置

数据仓库管理

主数据管理

数据采集汇总

数据质量控制

视图数据管理

数据服务

日志管理

数据源配置

数据仓库管理

主数据管理

数据采集汇总

数据质量控制

视图数据管理

数据服务

日志管理

数据源配置

支持多种数据源类型，包括离线数据文件、各种主流关系型数据库，如Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle、达梦、金仓等数据库。

数据仓库管理

数据仓库创建的功能，支持根据已有库创建，也支持直接在数据资产管理平台系统中新建。目前数据集成平台数据仓库支持：SQL Server，My SQL类型。

主数据管理

提供主数据分类管理、主数据元数据定义的管理功能，支持根据业务需要创建自己的主数据。

数据采集汇总

提供数据采集、汇总入库的功能，可对企业业务数据进行自动采集和手动采集。采集分为采集任务配置、采集日志、最终数据入库，形成数据资产。

数据质量控制

预设提供多种数据质量规则，在数据采集汇总的过程中，可针对采集的数据直接设置入库规则，对采集的数据进行加工、治理，从源头对数据质量进行控制，提高系统主数据质量，保证分发出去的数据具有高利用价值。

视图数据管理

支持对视图数据的分类和对视图数据元数据的定义管理，可选择数据源、表，进行连接，对应字段属性选取、维护、分类、建模。

数据服务

数据服务能力是数据资产管理平台的核心功能之一。在数据集成平台中，用户可以通过配置的方式，快速生成一个数据服务API，无须进行任何代码的编写

日志管理

将系统内所有的用户操作行为进行记录，包括数据服务的正常、异常调用等各个环节

应用价值

消除数据孤岛，整合业务数据; 针对企业数据孤岛问题，数据集成平台提供完善的解决方案。基于自主研发的数据连接器框架，可以对接企业内人力资源、综合办公、工程管理、财务系统等各个业务系统，，帮助企业消除数据孤岛、整合所有数据。

数据资产管理，掌控企业数据脉络; 数据集成平台摒除了传统数据管理模式中，复杂、难以理解的数据管理方法，改用结合业务视角、便于理解的数据管理模式，从数据模型的增删改查处理方法，进一步降低数据管理的复杂度，使数据管理人员、业务人员能更好地理解数据。

数据服务API化，提升服务效率; 在自定义 API服务模式下，操作人员可以通过界面配置，直接使用API的模式暴露数据，提供给前端应用，增加数据权限校验，也可以通过缓存，增加 API的数据服务性能，更好地为前端业务系统服务。

产品概述

数据智能分析平台是企业高层决策支持系统。该平台通过详尽的指标体系，实时反映企业的运行状态，将采集的数据形象化、直观化、具体化。数据智能分析充分融合了人脑科学、管理科学和信息科学的精华，以人为产品的核心，从管理者的决策环境、企业管理综合指标的定义以及信息的表述，都围绕着激发人的智能、有利于思维连贯和有效思维判断为目的。数据智能分析平台将企业管理决策提升到一个新的高度，最大化地发挥高层了解、领导和控制院级业务各种信息的能力和程度，是一个为高层管理层提供的“一站式”决策支持的管理信息中心系统。它通过各种常见的图表形象标示企业运行的关键指标（KPI），直观的监测企业运营情况，并对异常关键指标预警、挖掘分析。

产品特点

可视化设计

系统提供可视化的设计工具，实现所见即所得的效果；提供便捷化的设计途径方便后期维护；

丰富的图表

系统提供饼图、柱图、折线图、雷达图、表格、指针、地图、漏斗图、跑马灯、颜色块、字符云等丰富的图表控件；

多种数据源

系统支持SQL、Oracle、MYSQL等多种数据格式，支持EXCEL导入；搭配数据集成平台，能获得更加丰富的数据来源；

紧贴业务场景

熟悉设计院及工程公司的运营及管理模式，紧贴客户管理、项目管理、质量管理、合同及收费管理等业务场景，能够掌握每个过程的数据分析及利用需求；

可复用指标库

能够提供行业内其他用户的界面案例供参考；已具备设计院及工程公司各业务板块通用指标模板库，极大地加快指标梳理和系统建设过程的效率；

智能算法库

提供五大类数据挖掘算法算子，包括数据预处理、分类、聚类等共百种；提供最近邻、神经网络、K-Means等算法，构建用于分类、回归、聚类等机器学习模型；

系统简介

综合运营

业财分析

市场经营分析

项目分析

人力资源分析

综合运营

业财分析

市场经营分析

项目分析

人力资源分析

综合运营

核心包括合同签订、合同收费、毛利率分析、营收4个方面内容。

业财分析

核心包括合同收费、毛利率分析、收入确认、成本分析、保证金5个方面内容

市场经营分析

核心包括合同签订、合同收费、投标分析、客户分析4个方面内容。

项目分析

核心包括成本分析、进度分析、人员分析、质量分析、收入确认5个方面内容

人力资源分析

核心包括人员信息、流动分析、绩效分析3个方面内容。

应用价值

信息实时反应; 横向集成业务数据，纵向打通总部-子公司-部门层级信息壁垒。提炼财务、人力、经营各领域关键报表、图表，及时准确地反映企业运营情况，并给予一定程度的前景预测；

过程实时监控; 贯通公司业务全流程环节、从合同签订到项目验收，形成实时监控体系，实现状态实时监督、分析和发现问题，促进问题快速响应、风险追根溯源。

决策智能支持; 通过建立智能分析决策类指标，以内部业务数据和外部能源数据为驱动，以模型算法为支撑，提升企业决策水平和运营效率、降低企业风险。