AI-Suche: Wissensengine der neuen Generation für die Unternehmensebene, die Unternehmenswissen „verstehbar, anwendbar und schöpferisch nutzbar“ macht

Unternehmen stehen bei der Datenverwaltung seit langem vor dem Dilemma, dass Informationen verteilt sind, Suchanfragen nicht die Absicht der Nutzer erfassen und nach dem Auffinden von Materialien noch manuelle Filterung und Analyse erforderlich ist, was die Effizienz der systemübergreifenden Verarbeitung stark beeinträchtigt. Herkömmliche Stichwortsuche löst hauptsächlich das Problem des „Auffindens von Inhalten“, einfache RAG-Frage-Antwort-Systeme lösen hauptsächlich das Problem des „Generierens von Antworten“, und beide können die Verständigung, Analyse und Ausführung in komplexen Geschäftsszenarien kaum unterstützen. Was Unternehmen wirklich benötigen, ist eine neue Generation intelligenter Plattform, die Unternehmensdaten verbinden, den Geschäftskontext verstehen, Wissen integrieren und Problemlösungen unterstützen kann.

AI-Suche – Die wissensbasierte Engine der neuen Generation für Unternehmen 

Die AI-Suche ist eine intelligente Suchplattform der neuen Generation, die von DataGrand eingeführt wird. Sie ist weder eine generelle Large-Model-Suche noch ein einfacher RAG-Frage-Antwort-Roboter, sondern eine echte unternehmensweite Wissens-Engine, die Unternehmenswissen „verständlich, anwendbar und nutzbringend“ macht – mit einem einheitlichen Einstiegspunkt für Wissenssuche wird die globale unternehmensinterne Suche durchgängig vernetzt.

 Die AI-Suche basiert auf der Technologie der berechtigungsbewussten Wissensgraphen als Kernunterlage, gestaltet den Wissensindex des Unternehmens neu und baut die unternehmensweite Kontextfähigkeit auf, die Konnektoren, Unternehmensgraphen und Berechtigungsvererbung abdeckt. Durch tiefgehende Personalisierung wird für jeden Mitarbeiter ein persönlicher Graph erstellt, der seine Aufgaben, Projekte, Kooperationspartner und einzigartigen Arbeitsstile versteht, sodass die Suchergebnisse wirklich „verstehen, was Sie brauchen“.

 Auf dem Kernkonzept „Suchen → Verstehen → Ausführen“ basierend 

Die AI-Suche basiert auf dem Kernkonzept „Suchen → Verstehen → Ausführen“, kann die wahre Absicht der Nutzer präzise verstehen, die Komplexität von Fragen automatisch beurteilen und dynamisch die optimale Suchstrategie auswählen. Sie integriert unternehmensinternes Wissen, Geschäftssystemdaten und Internetinformationen und gibt durch Mehrquellenabruf, intelligente Schlussfolgerung und Agentenzusammenarbeit präzise, vertrauenswürdige und ausführbare Antworten aus.  

Durch die Verbindung von Unternehmensdatenvermögen, die Konsolidierung von Geschäftswissensfähigkeiten und die Öffnung von Schnittstellen für intelligente Dienste hilft die AI-Suche Unternehmen, einen neuen intelligenten Einstiegspunkt für Mitarbeiter, Kunden und Geschäftsszenarien aufzubauen, sodass jede Suche zum Ausgangspunkt von Entscheidungen wird.

 Die AI-Suche löst hauptsächlich sechs große Geschäftsprobleme 

1. Informationen lassen sich nicht finden, nicht genau finden oder nur langsam finden 

Durch Absichtserfassung, semantische Suche und Mehrweg-Rückruf können Nutzer schneller wirklich relevante Informationen finden, was wiederholte Suchen und manuelle Filterung reduziert.

 2. Unternehmensdaten sind verteilt, Wissen lässt sich kaum einheitlich nutzen 

Sie verbindet Dokumentenbibliotheken, Geschäftssysteme, Datenbanken und externe Daten und wandelt verteilte Informationen in einheitliches, durchsuchbares und verständliches Unternehmenswissen um. 

3. Nach dem Auffinden von Materialien ist noch manuelle Analyse erforderlich Durch Mehrquellenabruf, Inhaltszusammenfassung, Informationsvergleich und intelligente Schlussfolgerung hilft sie Nutzern, direkt Schlussfolgerungen, Grundlagen und wichtige Risikopunkte zu erhalten. 

4. Komplexe Geschäftsvorgänge sind übermäßig auf manuelle Erfahrung angewiesen 

Sie integriert historische Fälle, Geschäftsregeln und Expertenwissen und unterstützt die Risikoerkennung, Sachverhaltsbeurteilung, Antwortgenerierung und Problemdiagnose.

5. Unternehmenswissen lässt sich kaum konsolidieren und wiederverwenden 

Sie wandelt persönliche Erfahrungen und historische Bearbeitungsergebnisse in organisatorisches Wissen um und fördert die kontinuierliche Wiederverwendung von Wissen in verschiedenen Personen, Abteilungen und Geschäftsszenarien. 

6. Intelligente Fähigkeiten lassen sich kaum in bestehende Geschäftssysteme integrieren 

Sie öffnet Such-, Wissens-, Agenten- und Datenfähigkeiten über API, SDK, Skill, MCP und andere Methoden und lässt sich schnell in vorhandene Systeme und Geschäftsprozesse einbinden. 

Die sieben Kernfähigkeiten der AI-Suche 

Die AI-Suche konzentriert sich auf die Wissens-Engine, nutzt die berechtigungsbewussten Wissensgraphen als Unterlage und wird von sieben Kernfähigkeiten gestützt, um Unternehmen wirklich den Sprung des Wissens von „gesucht werden“ zu „verstanden werden, angewendet werden und geschaffen werden“ zu ermöglichen. 

Verbinden Sie das Unternehmensdatenvermögen, konsolidieren Sie die Geschäftswissensfähigkeiten, öffnen Sie die Schnittstellen für intelligente Dienste – mit der AI-Suche wird jede Suche zum Ausgangspunkt von Entscheidungen. 

1 Einheitlicher intelligenter Einstiegspunkt: Von „Informationen finden“ zu „Probleme lösen“ 

Sie bietet Endnutzern einen einheitlichen Einstiegspunkt für intelligente Suche und stellt Mehrmoduserfahrungen wie Suche, Frage-Antwort und intelligente Agenten zur Verfügung. Durch Abfrageverständnis, semantische Analyse und Mehrrunden-Interaktionsfähigkeit hilft sie Nutzern, Anforderungen schnell auszudrücken und präzise Antworten zu erhalten. 

Unterstützt: Intelligente AI-Suche, intelligente Chat-Frage-Antwort, intelligente Aufgabenausführung durch Agenten, Zusammenarbeit von Expertenteams, personalisierte Empfehlungen für Nutzerprofile. 

2 Betriebsfähige und optimierbare Suchfähigkeit 

Sie bietet die Konfigurationsfähigkeit für die gesamte Suchkette, einschließlich des Betriebs der Suchwirkung und der Strategiekonfiguration. Durch kontinuierlichen Betrieb kann das Geschäftsteam die Sucherfahrung kontinuierlich optimieren, ohne auf die Entwicklungsabteilung angewiesen zu sein. 

Unterstützt: Wörterbuchverwaltung (Synonyme, Fachwörter, Korrekturwörter, sensible Wörter, Stoppwörter), Abfrageverständnis und -umschreibung, Konfiguration der Absichtserkennung, Konfiguration der Rückrufstrategie, Optimierung der Sortierstrategie, Eingriff von Weiß- und Schwarzlister, Analyse der Suchwirkung. 

3 Einheitliche intelligente Unterlage, um branchenspezifische intelligente Anwendungen schnell zu erstellen 

Unternehmen können die Suchfähigkeit schnell in szenariobasierte Anwendungen umwandeln, entsprechend ihren eigenen Geschäftsanforderungen. Unternehmen müssen die zugrundeliegende Suchfähigkeit nicht neu aufbauen, sondern nur Anwendungen entsprechend den Geschäftsanforderungen konfigurieren, um intelligente Dienste schnell umzusetzen. 

4 Verbinden Sie mehrquellige Unternehmensdaten, um einen einheitlichen Wissenseinstiegspunkt aufzubauen 

Sie bietet Fähigkeiten für die Zugänglichkeit, Verarbeitung und Verwaltung von Unternehmensdaten, verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Daten einheitlich und wandelt Informationen, die in verschiedenen Systemen verteilt sind, in durchsuchbares und verständliches Datenvermögen um. 

Unterstützt: Zugriff auf Dokumentenbibliotheken, Verbindung von Geschäftssystemen, Zugriff auf Datenbanken, Zugriff auf Drittanbieterdaten, Zugriff auf Netzwerkinformationen. Abbildung 5 Einheitlicher Wissenseinstiegspunkt, der mehrdimensionale Datenzugriff unterstützt

5 Integrieren Sie verschiedene Modelle wie LLM/Maschinelles Lernen, um einen geschlossenen Kreislauf aus Daten, Modellen und Anwendungen zu bilden 

Sie bietet die einheitliche Verwaltungsfähigkeit für große und kleine Modelle, die für Such- und intelligente Anwendungen erforderlich sind, unterstützt Modellunabhängigkeit, sodass Kunden die optimale Modellkombination frei wählen können. Unterstützt: Modellzugriff, Modelltraining, Modellbewertung, Absichtserkennungsmodell, Abfrageumschreibungsmodell, Sortiermodell. 

6 Öffnen Sie das Ökosystem intelligenter Fähigkeiten, von der Fähigkeitsöffnung zur gemeinsamen Nutzung des unternehmensweiten intelligenten Ökosystems 

Sie öffnet Plattformfähigkeiten über Methoden wie API, SDK, Skill und MCP, hilft Unternehmen, die Fähigkeiten der AI-Suche-Plattform schnell in vorhandene Geschäftssysteme und intelligente Agentenplattformen zu integrieren, um Fähigkeitswiederverwendung und Ökosystemerweiterung zu realisieren. 

Unterstützt: Aufruf von Suchfähigkeiten, Aufruf von Wissensfähigkeiten, Aufruf von Agentenfähigkeiten, Aufruf von Datenfähigkeiten. 

7 Intelligente Fragebeantwortung und Nutzungsanleitung: Das Produkt beantwortet Fragen aktiv, jeder Schritt der Nutzung wird angeleitet

 Sie bietet Nutzern Anleitung zur Produktnutzung, Beantwortung von Geschäftsfragen und intelligente Dienstunterstützung, senkt die Lernkosten der Nutzer und verbessert die Nutzungserfahrung der Plattform. Durch intelligente Anleitung können neue Nutzer schnell einsteigen und erfahrene Nutzer den Wert der Plattform kontinuierlich entdecken. 

Anwendungsszenarien der AI-Suche 

• Die AI-Suche ist weit verbreitet in folgenden Geschäftsszenarien: 
• Einheitliche unternehmensweite Wissenssuche und intelligenter Assistent für Mitarbeiter; 
• Regulierung von Finanzrisiken und Analyse von Risikovorfällen; 
• Intelligente Beantwortung von Petitionen, Beschwerden und Kundendienstanfragen; 
• Suche nach Gesetzen und Richtlinien sowie Prüfung der Einhaltung von Vorschriften; 
• Investitionsforschungsanalyse und Unterstützung von Betriebsentscheidungen; 
• Diagnose von Betriebsstörungen und Lokalisierung von Geschäftsproblemen; 
• Dokumentenvergleich, Materialprüfung und intelligente Aufgabenausführung.

 Tiefgehende Analyse typischer Szenarien 

1 Intelligente Regulierungsplattform für Finanzrisiken 

Auf der Grundlage der AI-Suche und der Wissensintegration wird ein System zur Erfassung und Behandlung von regionalen Finanzrisiken aufgebaut. 

Für Finanzaufsichtsbehörden baut die AI-Suche-Plattform durch die Verbindung von mehrquelligen Daten wie Unternehmensbüchern, OA-Systemen, Regulierungsdokumenten und historischen Vorfällen ein Wissenssystem für Unternehmensrisiken auf. Die Plattform unterstützt Finanzunternehmensprofile, Suche nach Risikovorfällen und Analyse der regionalen Risikosituation. Durch KI-gestütztes Verstehen von Unternehmensinformationen, Verknüpfung historischer Daten und Extraktion von Risikofaktoren wird die Intelligenz der Risikoerkennung, Risikobeurteilung und Risikobehandlung realisiert. 

In Kombination mit der Finanzrisikokarte wird die Visualisierung der Verteilung regionaler Finanzrisiken realisiert. In Kombination mit der intelligenten Suchfähigkeit hilft sie Aufsichtsmitarbeitern, schnell Unternehmensinformationen abzufragen, Risikogrundlagen nachzuverfolgen und Entscheidungen zu unterstützen. 

Kernwert: Integrieren Sie verteilte Finanzaufsichtsdaten, um ein Unternehmensrisikobuch zu bilden. Erkennen Sie potenzielle Risiken auf der Grundlage der KI-Verständnisfähigkeit, verbessern Sie die Effizienz der Risikoerkennung und -behandlung und unterstützen Sie die digitale Modernisierung der Finanzaufsicht. Abbildung 8 Intelligente Regulierungsplattform für Finanzrisiken 

2 Intelligenter Assistent für die Beantwortung von Petitionen 

Auf der Grundlage der AI-Suche und der Wissensdatenbank wird die intelligente Erkennung und standardisierte Behandlung von Petitionen realisiert. 

Angesichts des Problems der großen Anzahl von Petitionen, hohen fachlichen Anforderungen und strengen Antwortstandards im Bereich der Finanzaufsicht baut die AI-Suche-Plattform in Kombination mit Wissensressourcen wie historischen Petitionsfällen, Richtlinien und Geschäftsregeln einen intelligenten Assistenten für die Petitionbearbeitung auf. Das System kann Beschwerdeinhalte automatisch verstehen, die Art der Angelegenheit erkennen, Schlüsselelemente wie Unternehmen, Ansprüche und Risiken extrahieren und auf der Grundlage historischer Fälle und Politikgrundlagen standardmäßige Antwortpläne empfehlen. Durch den geschlossenen Wissenskreislauf „Nutzung – Konsolidierung – Aktualisierung“ wird die Petitionswissensdatenbank kontinuierlich optimiert, sodass sie mit zunehmender Nutzung immer präziser wird. 

Kernwert: Erkennen Sie Petitionen automatisch, um die Sortiereffizienz zu verbessern. Passen Sie schnell historische Fälle und Politikgrundlagen an, empfehlen Sie standardisierte Antwortvorlagen, um die manuellen Kosten zu senken. Einheitliche Antwortstandards senken das Compliance-Risiko.