AI搜：新一代企业级知识引擎，让企业知识“被理解、可应用、能创造”

企业在数据管理上长期面临信息分散、搜索不懂意图、找到资料后仍需人工筛选分析的困境，跨系统处理效率低下。传统关键词搜索主要解决“找到内容”，简单RAG问答主要解决“生成答案”，都难以支撑复杂业务场景下的理解、分析和执行。企业真正需要的，是一个能够连接企业数据、理解业务语境、融合知识并辅助解决问题的新一代智能平台。

AI搜——新一代企业级知识引擎 

AI搜是达观数据推出的新一代智能搜索平台，既不是通用大模型搜索，也不是简单的RAG问答机器人，而是一个真正让企业知识“被理解、可应用、能创造”的企业级知识引擎——以统一知识搜索入口，打通企业内部全局搜索。

 AI搜以权限感知知识图谱技术为核心底座，重构企业知识索引，构建覆盖连接器、企业图谱与权限继承的企业上下文能力。通过深度个性化，为每位员工构建个人图谱，理解其任务、项目、协作者和独特工作风格，让搜索结果真正“懂你所需”。

 基于“查找→理解→执行”核心理念 

AI搜基于查找→理解→执行核心理念，能够精准理解用户真实意图，自动判断问题复杂度，动态选择最优搜索策略；融合企业内部知识、业务系统数据与互联网信息，通过多源检索、智能推理与Agent协作，输出精准、可信、可执行的答案。  

通过连接企业数据资产、沉淀业务知识能力、开放智能服务接口，AI搜帮助企业打造面向员工、客户与业务场景的新一代智能入口，让每一次搜索都成为决策的起点。

 AI搜重点解决六大业务问题 

1. 信息找不到、找不准、找得慢 

通过意图理解、语义检索和多路召回，让用户更快找到真正相关的信息，减少反复搜索和人工筛选。

 2. 企业数据分散、知识难以统一利用 

连接文档库、业务系统、数据库及外部数据，将分散信息转化为统一、可搜索、可理解的企业知识。 

3. 找到资料后仍需人工分析 通过多源检索、内容归纳、信息比对和智能推理，帮助用户直接获得结论、依据和关键风险点。 

4. 复杂业务过度依赖人工经验 

融合历史案例、业务规则和专家知识，辅助完成风险识别、事项判断、回复生成和问题排查。

5. 企业知识难沉淀、难复用 

将个人经验和历史处理结果沉淀为组织知识，推动知识在不同人员、部门和业务场景中持续复用。 

6. 智能能力难以融入现有业务系统 

通过API、SDK、Skill、MCP等方式开放搜索、知识、Agent和数据能力，快速嵌入已有系统和业务流程。 

AI搜的七大核心能力 

AI搜以知识引擎为核心，以权限感知知识图谱为底座，以七大核心能力为支撑，帮助企业真正实现知识从“被查找”到“被理解、被应用、被创造”的跨越。 

连接企业数据资产，沉淀业务知识能力，开放智能服务接口——AI搜，让每一次搜索都成为决策的起点。 

1 统一智能入口：从"找到信息"到"解决问题" 

面向最终用户提供统一的智能搜索入口，提供搜索、问答、智能体等多模式体验。通过Query理解、语义分析和多轮交互能力，帮助用户快速表达需求、获取精准答案。 

支持：AI Search智能搜索、Chat智能问答、Agent智能任务执行、专家团协作、用户画像千人千面推荐。 

2 可运营、可优化的搜索能力 

提供搜索全链路配置能力，包括搜索效果运营和策略配置，通过持续运营，让业务团队无需依赖研发，即可持续优化搜索体验。 

支持：词典管理（同义词、专有词、纠错词、敏感词、停用词）、Query理解与改写、意图识别配置、召回策略配置、排序策略调优、黑白名单干预、搜索效果分析。 

3 统一智能底座，快速构建行业智能应用 

企业可以根据自身业务需求，将搜索能力快速转化为场景化应用。企业无需重新建设底层搜索能力，只需根据业务需求配置应用，即可快速落地智能服务。 

4 连接企业多源数据，构建统一知识入口 

提供企业数据接入、处理和管理能力，对结构化数据与非结构化数据进行统一处理，将分散在不同系统中的信息转化为可搜索、可理解的数据资产。 

支持：文档库接入、业务系统连接、数据库接入、第三方数据接入、网络信息接入。 图5 统一知识入口，支持多维度数据接入

5 集成LLM/机器学习等各类模型，形成数据-模型-应用闭环 

提供搜索与智能应用所需的大模型、小模型统一管理能力，支持模型中立，客户可自由选择最优模型组合。 支持：模型接入、模型训练、模型评测、意图识别模型、Query改写模型、排序模型。 

6 开放智能能力生态，从能力开放到企业智能生态共用 

提供API、SDK、Skill、MCP等方式开放平台能力，帮助企业快速将AI搜平台能力融入已有业务系统和智能体平台，实现能力复用和生态扩展。 

支持：搜索能力调用、知识能力调用、Agent能力调用、数据能力调用。 

7 智能答疑与使用引导：产品主动答疑，每一步使用都有引导

 面向用户提供产品使用指导、业务问题解答和智能化服务支持，降低用户学习成本，提升平台使用体验。通过智能化引导，让新用户快速上手，让老用户持续发现平台价值。 

AI搜的应用场景 

• AI搜广泛适用于以下业务场景： 
• 企业统一知识搜索与员工智能助手； 
• 金融风险监管与风险事件分析； 
• 信访、投诉与客户服务智能回复； 
• 法规政策检索与合规审查； 
• 投研分析与经营决策支持； 
• 运营异常排查与业务问题定位； 
• 文档比对、材料审查与智能任务执行。

 典型场景深度解析 

1 金融风险智能监管平台 

基于AI搜索与知识融合能力，构建区域金融风险感知与处置体系。 

面向金融监管机构，AI搜平台通过连接企业台账、OA系统、监管文档、历史事件等多源数据，构建企业风险知识体系。平台支持金融企业画像、风险事件检索、区域风险态势分析，通过AI理解企业信息、关联历史数据、提取风险因素，实现风险发现、风险研判和风险处置智能化。 

结合金融风险地图，实现区域金融风险分布可视化；结合智能搜索能力，帮助监管人员快速查询企业信息、追溯风险依据、辅助决策。 

核心价值：整合分散金融监管数据，形成企业风险台账；基于AI理解能力识别潜在风险，提升风险发现与处置效率，支撑金融监管数字化升级。 图8 金融风险智能监管平台 

2 信访智能回复助手 

基于AI搜索与知识库能力，实现信访事项智能识别与规范化处置。 

针对金融监管领域信访数量大、专业要求高、回复口径严格的问题，AI搜平台结合历史信访案例、政策法规、业务规则等知识资源，打造智能化信访处理助手。系统能够自动理解投诉内容，识别事项类型，提取企业、诉求、风险等关键要素，并基于历史案例和政策依据，推荐标准回复方案。通过“使用—沉淀—更新”的知识闭环，持续优化信访知识库，实现越用越精准。 

核心价值：自动识别信访事项，提高分拣效率；快速匹配历史案例和政策依据，推荐标准化回复模板，降低人工成本；统一回复口径，降低合规风险。