【金猿案例展】国能大渡河——深知可信知识模型在数据智能体应用

彩智科技案例

该Agent案例由彩智科技投递并参与金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国大数据产业年度Data Agent创新应用》榜单/奖项评选。

自2018年起，国有企业合规管控体系建设便成为国家重点推进的工作方向，2022年修订的《中央企业合规管理办法》更是对央企业合规管理体系搭建、职责分工、工作机制等提出了明确且严格的要求。作为国家能源集团下属核心企业，国能大渡河大数据服务有限公司（以下简称“大渡河公司”）身处能源行业这一合规监管重点领域，其业务覆盖电力生产、项目建设、物资采购等多个板块，合规管理涉及的法律法规、行业规范、集团内部制度数量庞大且更新频繁，传统合规管理模式已难以适配业务发展与监管要求。

在建设“合规智脑”数据智能体前，大渡河公司合规管理存在诸多痛点：制度文件呈“分散存放、多头维护”状态，员工需在多系统间切换检索，不仅耗时还易出现版本混淆；合同审查、结算校验等核心环节高度依赖法务及财务人员人工比对，高峰期易形成工作积压，且因条款依据更新不同步，合同变更与返工现象频发；同时，合规风险识别多为事后响应，缺乏前置性、智能化的风险预警能力。

随着企业数字化转型的深入，传统人工为主的合规管控模式在效率、精准度和覆盖面等方面的短板愈发凸显。但是要做好这个智能体，需要模型提供高效快速、质量稳定、预算可控的内外部合规知识的大模型所需数据的治理能力，提供安全可信、可溯源、准确率高的知识召回能力，去弥补通用大模型在规范性知识方面的处理能力的不足。

为了更好地实现智能体的应用，经过多次POC验证，大渡河公司选用了深知可信知识模型，来配合支撑“合规智脑”数据智能体所需的数据治理、知识整合能力，以及基于准确的语义理解提供精准答案的能力，恰好能破解大渡河公司的整体困局——通过构建专属的数据智能体，可实现内外部合规知识的统一治理、业务流程的智能审查、合规风险的自动识别。基于此，大渡河公司启动深知可信“合规智脑”数据智能体系统中的应用，旨在依托深知知识模型的基础上，基于自有团队的定向研发重构合规管理体系，推动合规管控从被动应对向主动防控、从人工操作向智能协同转型。

时间周期：

项目开始时间：2025年8月11日

中间重要时间节点：

节点一：2025年9月5日深知可信知识模型底层运行环境搭建完成

搭建起符合能源行业数据安全防护要求的底层技术运行环境，完成适配深知可信知识模型的标准化基础环境镜像制作，为后续深知可信知识模型本地化部署、合规知识图谱构建等上层支撑服务落地提供了稳定且安全的技术载体，保障了模型运行的稳定性与数据安全性。

节点二：2025年10月20日依托深知可信知识模型完成本地化法律法规知识库构建

基于深知可信知识模型的本体化大知识工程能力，完成全量合规知识的治理与结构化整合，搭建起本地化的法律法规知识库，借助模型的知识精准检索与溯源能力，实现了合规知识的高效调取与来源可溯，为“合规智脑”各类数据智能体提供了核心知识支撑底座。

节点三：2025年11月20日深知可信知识模型与三类核心数据智能体完成适配对接

完成深知可信知识模型与“合规智脑”体系下风险清单生成、文件内容合规管控、合同执行合规审查三类核心数据智能体的接口适配与能力对接，通过模型的精准业务认知能力，为智能体赋予了合规知识推理与风险判定的核心能力，助力智能体具备合同、招标文件等文件的自动化合规审查能力。

节点四：2025年11月30日基于深知可信知识模型的合规智慧助手与知识管理平台部署完成

完成融合深知可信知识模型能力的合规智慧助手与知识管理平台部署，依托模型的可信知识服务能力，实现了一站式合规知识检索与智能问答，员工可便捷获取精准合规指引。

Data Agent 应用需求

在国能大渡河大数据服务有限公司合规管控智能化转型任务、搭建“合规智脑”Data Agent体系的过程中，其针对Data Agent的落地存在核心知识支撑与专业认知能力的缺口，因此向彩智科技提出了以深知可信知识模型为核心的Data Agent底层能力支撑需求。客户需求深度契合能源行业国企合规管控的特殊属性，我方则通过“业务痛点拆解-支撑需求转化-模型能力匹配”的逻辑，为客户的“合规智脑”Data Agent提供了专属的知识模型支撑服务。

从客户提出的具体需求来看，其核心诉求是为“合规智脑”体系下的多类Data Agent补足知识底座与业务认知能力，具体可分为三大维度：

1. 核心业务层Data Agent的精准认知支撑需求

这是客户最迫切的需求。客户已规划搭建签约前合同与招标文件审查、风险清单生成、合同执行结算校验三类核心业务Data Agent，但缺乏合规知识精准匹配与风险判定的底层能力，因此要求我方提供的支撑服务需满足：为审查类Data Agent赋予格式规范性审核、金额核算校验、结算及违约条款合规审查、履约保证金专项核查等能力，同时支持风险高中低分级并关联法规条款给出整改依据，且需保障Data Agent最终达到90%以上的审查准确率、50%以上的效率提升目标，解决传统人工审查效率低、依据不统一的痛点。

2. 基础支撑层Data Agent的知识底座搭建需求

客户希望为“合规智脑”的基础服务类Data Agent（合规智慧助手）搭建本地化合规知识库，整合国家法律法规、行业规范、集团及公司内部制度等全量合规数据，同时要求该知识库具备快速更新与精准检索能力；此外需为合规智慧助手Data Agent赋能口语化知识检索与多轮问答能力，解决合规知识分散、员工咨询响应慢的问题，为上层所有Data Agent筑牢知识根基。

3. 全流程管控层Data Agent的协同与风控支撑需求

客户要求我方知识模型能支撑“合规智脑”Data Agent与现有OA、合同管理、财务结算等系统的数据互通与流程协同，同时需为Data Agent赋予合规风险前置预警能力，实现从“事后补救”到“事前防控”的转变；并要求知识模型具备法规政策动态适配能力，保障Data Agent能及时响应新规要求，维持合规管理的时效性。

针对客户的Data Agent支撑需求，我方首先进行了分层拆解：第一步锚定支撑场景，将客户需求对应到“合规智脑”Data Agent的知识供给、认知推理、风险防控三大核心支撑场景，明确深知可信知识模型的介入节点；第二步拆解支撑功能，把每个场景的诉求细化为公共知识供给、私有知识学习、业务认知增强、对话风控防护等具体支撑功能；第三步转化为模型能力需求，明确深知可信知识模型需输出的16亿行业公共知识点、私有知识快速学习、MCP协议对接、语义护盾防护等核心能力，确保与客户Data Agent的技术架构适配。

在对Data Agent的理解上，我方认为Data Agent并非单一智能工具，而是适配特定业务场景的智能体集群，其核心价值的实现必须依托“可信知识底座+精准业务认知+安全交互防护”的底层能力，且需贴合能源行业属性与国企合规管控的个性化要求，才能从“数据调用”升级为“业务赋能”。同时让更加熟悉业务场景的团队开展Agent开发，可以确保我们所提供的专项能力可以更好的支撑贴合场景的应用。基于此认知，我方推出深知可信知识模型专项支撑服务，为具备深入业务场景的Agent开发团队能力的客户开发“合规智脑”Data Agent体系赋能：一是依托深知可信知识模型的本体化大知识工程能力，为客户搭建本地化合规知识库，提供16亿行业公共规章知识点及日更新近百万知识点的动态供给，同时通过私有知识自动学习能力，将客户内部制度转化为结构化知识本体，为所有Data Agent提供可溯源的知识底座；二是通过精准业务认知工具（含MCP），为三类核心业务Data Agent提供专业认知能力支撑，使其具备合规条款解读、风险分级判定的专家级能力；三是为合规智慧助手Data Agent赋予可信知识服务能力，实现一站式合规知识问答；四是开放深知可信的对话风控能力，为所有Data Agent提供AI语义护盾，防范提示语攻击导致的合规信息输出错误，全方位支撑客户“合规智脑”Data Agent的落地与运行。

面临挑战

在大渡河公司搭建“合规智脑”Data Agent体系，并引入彩智科技深知可信知识模型提供底层能力支撑的过程中，项目团队不仅要破解客户原有合规管理体系的固有痛点，还需攻克Data Agent从需求梳理、能力搭建到落地适配的全流程多重复杂挑战。这些挑战既涉及组织协同、数据架构等基础层面，更聚焦于Data Agent与知识模型的适配、需求拉通及价值落地等核心维度，具体如下：

1.跨部门需求拉通与Data Agent能力定位的挑战

大渡河公司合规管理涉及法务、采购、财务等十余个部门，各部门对“合规智脑”Data Agent的诉求差异显著：法务部门希望Data Agent依托深知可信知识模型实现合同合规审查与法规溯源，采购部门聚焦供应商资质智能筛查，财务部门则关注结算条款自动比对。由于企业无专职Data Agent统筹团队，各部门需求碎片化且优先级冲突，同时部分部门对“Data Agent需依赖外部知识模型赋能”的认知不足，甚至抵触外部模型介入核心合规数据，导致Data Agent的整体能力架构与知识模型的支撑路径迟迟无法统一，延缓了项目初期的方案设计进度。

2.数据孤岛制约Data Agent知识底座搭建的挑战

企业原有合规数据分散存储于OA、合同管理等多个独立系统，数据格式混杂且存在严重孤岛问题。Data Agent的核心能力依赖统一结构化的知识底座，而深知可信知识模型虽具备私有知识自动学习能力，但面对异构化的海量非结构化数据（如扫描版制度、手写案例），前期需投入大量精力进行预处理；同时部分老旧业务系统无标准化API接口，无法与Data Agent实现实时数据互通，即便接入知识模型的公共规章知识，也难以支撑Data Agent的动态风险预警，且能源行业数据的高敏感性，还让Data Agent与知识模型间的数据流转面临严格的安全合规考验。

3.Data Agent与知识模型技术适配的挑战

深知可信知识模型需通过MCP协议为Data Agent赋能，但“合规智脑”Data Agent原有架构未预留适配接口，需对其中台层进行定制化改造，改造过程中还需兼顾Data Agent原有功能的稳定性，技术协调难度极大。此外，知识模型的通用规章知识需转化为水电行业专属合规能力，才能匹配Data Agent的业务逻辑，而企业内部存在大量隐性合规规则，无明确条文可用于模型训练，导致前期Data Agent多次出现风险识别漏判，难以满足业务需求。

4.员工认知阻碍Data Agent落地的挑战

基层业务人员长期依赖人工审查，对Data Agent的判定可靠性存疑，试点阶段还出现人工全量复核的情况，让Data Agent的效率优势无法体现；同时部分员工质疑外部知识模型的安全性，对Data Agent使用存在抵触。加之员工数字化能力参差不齐，需投入大量资源开展专项培训，进一步增加了Data Agent落地的成本与周期。

整体而言，这些挑战覆盖了Data Agent从需求梳理到价值落地的全流程，也凸显了深知可信知识模型在能源央企合规场景提供支撑服务的难度与价值。

战略目标

在大渡河公司“深知可信知识模型在‘合规智脑’Data Agent项目中的应用”中，客户引入“合规智脑”Data Agent体系并对接彩智科技深知可信知识模型的核心顶层战略目标，是依托专业知识模型的底层支撑，构建适配能源央企特性的合规管理数字大脑，推动企业合规管控从“人工驱动、被动应对”向“智能驱动、主动防控”的根本性转型；而彩智科技通过提供深知可信知识模型支撑服务，同步实现产品在能源央企场景的价值验证与行业标杆打造，具体可拆解为四大核心战略方向：

1. 夯实知识底座，打造全流程智能化合规管控体系

客户的核心战略诉求之一，是依托深知可信知识模型的支撑，为“合规智脑”Data Agent搭建稳定、精准的合规知识底座，进而构建集法律法规检索、合规风险分析、智能问答、全流程审查于一体的合规管理中枢。通过深知可信知识模型提供的16亿行业公共规章知识点、日更新近百万知识点的动态供给能力，以及企业私有知识自动学习能力，打通“合规智脑”体系下风险清单生成、文件内容合规管控、合同执行合规审查三类Data Agent的知识检索、业务审查、风险预警全链路，彻底解决传统模式下制度分散、审查低效、风险滞后的痛点，将合规管控精准嵌入物资采购、合同管理、财务结算等核心业务环节，大幅提升合规管理的效率与精准度，夯实企业治理现代化的合规根基。

2. 强化能力适配，建立集团级标准化合规管理范式

客户希望借助深知可信知识模型的本体化大知识工程能力，为“合规智脑”Data Agent赋予统一的合规知识解读与判定能力，进而全面梳理整合大渡河公司的合规管理制度与业务流程，形成标准化的合规管理标准与操作规范。通过深知可信知识模型将统一的合规知识体系与判定逻辑嵌入“合规智脑”Data Agent的运行流程，实现跨部门、跨层级合规管理的统一化与规范化，打破各业务条线的合规信息壁垒，提升集团对下属企业合规工作的集中管控与协同效率，构建全员参与、全域覆盖的合规管理格局。

3. 赋能风险防控，构建前瞻化合规安全屏障

客户的关键战略目标是依托深知可信知识模型的政策动态适配与精准业务认知能力，为“合规智脑”Data Agent赋予法律法规、行业政策、集团制度的实时跟踪与智能适配能力，同时为专项业务Data Agent提供风险前置识别与分级预警的核心支撑，从源头降低因合规漏洞引发的经济损失与声誉风险。通过深知可信知识模型的MCP精准业务认知工具，将合规管控逻辑深度融入“合规智脑”Data Agent的业务处理流程，为能源项目建设、生产运营、供应链管理等核心业务提供坚实的合规保障，助力企业实现安全、稳定、高质量的可持续发展。

4. 打造双向标杆，驱动行业合规智能化与产品生态化转型

从客户侧而言，其战略目标是以本项目为契机，探索能源央企合规管理与Data Agent技术融合的最佳实践，形成可推广、可复制的行业合规智能化解决方案，打造央企合规管理数字化转型的标杆案例；同时依托融合深知可信知识模型能力的合规智慧助手Data Agent，为员工提供便捷的合规知识获取渠道，推动企业合规文化从“制度约束”向“全员自觉”转型，响应国家全面依法治国及法治央企建设的战略部署。从彩智科技侧而言，通过为该项目提供深知可信知识模型支撑服务，验证产品在能源央企复杂合规场景的适配性，树立行业级知识模型应用标杆，进一步完善产品在国企合规领域的能力体系，为后续在集团及同行业企业的规模化推广奠定基础，强化深知可信知识模型在合规管理赛道的产品竞争力与行业影响力。

实施与部署过程

本项目是大渡河公司在搭建“合规智脑”Data Agent体系的过程中，引入彩智科技深知可信知识模型提供底层能力支撑的典型实践。彩智科技并非直接开发“合规智脑”Data Agent，而是通过深知可信知识模型的可信知识服务、精准业务认知及安全风控能力，为客户自有“合规智脑”Data Agent体系赋能，实现了合规管理从人工驱动到智能驱动的根本性变革，具体实施与部署围绕Data Agent的职能角色、系统架构、核心技术、重要产品、创新思维及团队配合六大维度展开：

1.Data Agent的职能角色：以深知可信知识模型为支撑的分层联动集群

大渡河公司构建了“底座-中台-应用”三级“合规智脑”Data Agent职能体系，彩智科技深知可信知识模型则为各层级Agent提供核心能力支撑，确保其实现合规管理全链路的智能闭环，各层级Agent的职能定位及模型支撑逻辑如下：

·底座层Data Agent：知识根基的构建者（彩智模型提供知识供给支撑）

该层级为客户“合规智脑”Data Agent的知识底座，其核心能力由彩智科技深知可信知识模型直接赋能，承担合规知识的整合与标准化职能：

社会通用知识融合Agent：依托深知可信知识模型覆盖全国全行业的16亿知识点、150万知识概念（日更新近百万知识点），自动将国家能源行业法规、集团通用合规制度等公共知识融入客户本地知识库，实现“开箱即用”的公共知识底座搭建，无需客户人工逐条录入，大幅缩短知识底座建设期。

行业通用知识Agent：聚焦能源行业专属合规需求，深度调用深知可信知识模型中电力、水电领域的行业知识体系，包括能源安全生产标准、水电项目建设合规规范、区域性能源政策等细分内容，解决了传统合规体系中行业知识覆盖不全、更新滞后的痛点，让该Agent具备能源行业专属知识供给能力。

客户私有知识学习Agent：基于深知可信知识模型的高精度章程知识有监督训练能力，将大渡河公司内部管理制度、历史合规案例等私有数据转化为结构化业务知识本体，将传统需数周的人工RAG工程缩短至数小时，完成私有知识的快速接入与学习，让底座层Agent同时具备公共与私有知识的双轨供给能力。

·中台层Data Agent：能力中枢的赋能者（彩智模型提供技术能力支撑）

该层级为客户“合规智脑”Data Agent的能力中台，其核心技术能力由彩智科技深知智能知识工程模型、知识服务模型及安全风控模型提供，为应用层Agent输出专业合规能力：

可信知识调度Agent：作为中台核心，通过MCP标准协议对接深知可信知识模型，为应用层Agent提供可溯源的精准知识检索服务，确保Agent输出的每一条合规结论都能关联到权威规章原文，杜绝“无依据判断”的风险。

深知智能知识服务模型Agent：复用彩智科技深知智能知识服务模型的核心能力，为客户中台层Agent提供输入内容安全防护、多渠道知识检索、知识精读汇总、文档权限筛选及专业问答解答的模型能力集，基于本地知识库实现政务知识与企业私有知识的精准召回（切片稳定性好，线性输出，超过10万准确率不变），保障知识服务的专业性与安全性。

深知智能知识工程模型Agent：依托彩智科技深知智能知识工程模型的有监督训练能力，让该Agent具备企业内部知识自动化训练的能力，将传统人工迭代的RAG工程转化为标准化、高效率的知识学习流程，为中台层能力迭代提供技术支撑。

安全风控模型Agent：依托深知可信知识模型专项有监督训练形成的“依权威规章追本溯源”认知习惯，为客户所有Data Agent提供AI语义护盾，防范提示语攻击导致的合规信息输出错误，保障Agent交互的安全性与可信度。

·应用层Data Agent：业务场景的落地者（彩智模型提供业务能力支撑）

该层级为客户“合规智脑”的业务落地端，直接对接各业务部门需求，其核心业务能力由彩智科技可信知识服务智能体及精准业务认知工具赋能：

合规智慧助手Agent：面向企业全员提供可溯源的合规知识问答，其能力源于深知可信知识模型的企业工作场景“万事通”能力，可精准理解能源行业术语，实现口语化合规知识查询，解决员工“制度检索难、咨询响应慢”的痛点。

风险清单生成、文件审查、合同执行校验Agent：通过MCP接口调用彩智科技中台层的业务认知能力，实现审核项拆解、风险分级、结算校验等专业功能，达到90%以上的审查准确率，其核心逻辑复用了深知可信知识模型在其他内控管理项目中的成熟方案，确保业务适配性。

2.系统架构：深度融合深知可信知识模型的三级联动架构

本项目的实施与部署以客户“三层递进式合规智脑架构+多Data Agent协同”为核心框架，彩智科技深知可信知识模型作为底层能力内核，贯穿“基础底座搭建→中台能力封装→应用智能体落地→全链路测试→部署运维”全流程，实现合规管理的智能化闭环，整体实施架构如下：

·基础底座层：多源知识的整合层（彩智模型提供知识底座支撑）

核心数据源：包含三部分，一是彩智科技深知可信知识模型提供的全量公共规章知识（无需客户自建），二是大渡河公司自有私有知识，三是客户业务系统对接数据。

关键能力：依托深知可信知识模型的私有知识自动学习能力，实现私有数据与公共知识的无缝融合，同时支持日级更新的法规政策同步，确保知识底座的时效性与全面性，为客户Data Agent提供稳定的知识供给。

·平台层：Data Agent的能力中枢（彩智模型提供技术中台支撑）

深知可信知识工程平台：作为架构核心，提供MCP标准接口与客户合规管控大脑中台对接，其内置的1.7亿高质量规章数据集与有监督训练模型，为中台层Data Agent提供知识认知与业务判断能力，是连接知识底座与业务应用的关键枢纽。

对话风控防护：集成深知可信知识模型的AI语义护盾能力，对客户所有Data Agent的交互内容进行实时风控，拦截违规提示语与错误信息输出，保障合规服务的安全性。

·应用层：业务价值的输出层（彩智模型提供业务落地支撑）

基于平台层的模型能力，客户构建了面向不同角色的Data Agent应用：其中合规智慧助手Agent直接复用深知可信“企业工作场景万事通”的产品形态，风险清单生成等专项业务Agent则通过MCP接口调用彩智科技精准业务认知工具，实现合规管理的全场景覆盖，确保能力落地与业务需求精准匹配。

3.核心技术：深知可信知识模型驱动的Data Agent能力底座

客户“合规智脑”Data Agent的核心能力均源于彩智科技深知可信知识模型的技术沉淀，四大核心技术体系支撑起Agent的精准性、可信性与安全性：

·全量规章知识的有监督训练技术

技术原理：深知可信知识模型以国产通用大模型为基座，基于自有1.7亿高质量全量规章数据集，进行以有监督训练为主的全量二次训练，形成合规领域专有知识模型。

项目应用：该技术赋能客户底座层Data Agent，使其具备远超通用大模型的合规知识认知能力，例如可精准区分电力行业“安全生产规程”与普通行业安全规范的差异，确保Data Agent的业务判断贴合能源央企的合规要求。

技术优势：通过“数据飞轮”实现模型与数据集的循环迭代，知识认知能力持续提升，已通过专业测评数据集验证。

·本体大知识工程技术

技术原理：深知可信知识模型通过知识工程母模型自动构建+专家干预的方式，实现全量规章知识的本体化治理，形成150万知识概念的关联体系。

项目应用：该技术支撑客户私有知识学习Agent，将大渡河公司的内部制度转化为结构化知识本体，实现“条款-场景-风险”的关联映射，例如将“采购合同付款条款”与“财务管理办法”“超付风险阈值”自动绑定，为文件审查Agent提供精准的判断依据。

·MCP标准协议的精准业务认知技术

技术原理：深知可信知识模型的精准业务认知工具（含MCP）通过标准化协议，让Data Agent像行业专家一样掌握业务知识，完成流程自动化与精准判断。

项目应用：客户中台层业务认知增强Agent通过MCP接口调用该能力，为应用层Agent提供“审核项拆解-法规匹配-风险分级”的全流程指导，例如指导风险清单生成Agent将“供应商资质审核”拆解为“营业执照有效期”“资质证书齐全性”等具体审核点，并匹配对应法规条款。

生态适配性：该MCP接口已通过智谱、华为、字节、BAT等大模型生态平台测试，项目中可无缝对接客户现有大模型工具，保障技术兼容性。

·对话风控的AI语义护盾技术

技术原理：依托全量高质量章程知识与专项有监督训练，深知可信知识模型形成“依权威规章溯源”的内生认知习惯，可识别并拦截各类新式提示语攻击。

项目应用：客户安全风控模型Agent集成该技术，保障所有Data Agent的交互安全，例如当用户尝试通过诱导性提问获取违规合规结论时，Agent会自动拒绝并引用权威规章进行纠正，避免合规风险。

4.重要产品：彩智科技深知可信知识模型的落地应用

本项目中，彩智科技两大核心产品为客户“合规智脑”Data Agent提供了能力内核，实现了知识模型与业务场景的深度适配：

·可信知识服务智能体：全员合规的“业务万事通”

产品定位：面向大渡河公司全员的合规知识查询与咨询工具，复用了该产品在北京控股合规管控大脑、国务院政策问答平台的成熟能力。

项目应用

实现口语化合规知识检索，支持能源行业术语、缩写的精准理解，例如员工询问“采购项目履约保证金上限”时，可即时返回《招标投标法实施条例》与集团制度的交叉结论，并标注原文溯源链接；

支持多轮会话与断点续问，例如员工追问“保证金超上限的整改流程”时，可自动关联内部制度给出步骤指引，其能力已通过多个大型项目的规模化验证。

·深知可信知识模型（含MCP）：Data Agent的“超级大脑”

产品定位：面向客户应用层Data Agent的能力增强工具，是衔接深知可信知识模型与业务场景的核心桥梁，已入驻华为、智谱等大模型生态平台并成为唯一可信知识服务MCP供应商。

项目应用

为风险清单生成Agent提供审核项拆解能力，将宏观合规需求转化为具体审核点，例如将“合同合规审查”拆解为格式规范、金额核算、结算条款等6大维度23个审核点；

为文件审查Agent提供风险分级能力，依据能源行业合规标准将问题划分为高/中/低三级，并自动匹配整改建议，使审查效率提升50%以上，准确率达92%；

为合同执行校验Agent提供结算数据校验的知识支撑，实现结算比例、结算时间与合同条款的自动比对，规避资金合规风险。

5.创新思维：依托知识模型支撑实现合规管理的三大范式革新

本项目依托彩智科技深知可信知识模型的产品能力，为客户“合规智脑”Data Agent注入三大创新思维，实现合规管理模式的根本性突破：

·从“人工构建知识”到“自动学习知识”的范式革新

传统合规系统需人工逐条录入法规制度，耗时耗力且易遗漏；本项目通过深知可信知识模型的私有知识自动学习能力，将大渡河公司的私有知识转化周期从数周缩短至数小时，同时依托日更新的公共知识底座，实现法规政策的实时同步，彻底解决了知识底座“构建难、更新慢”的痛点。

·从“模糊生成回答”到“可溯源精准结论”的范式革新

通用大模型在合规场景存在“幻觉”风险，输出结论无依据；本项目通过深知可信知识模型的可溯源知识服务能力，让客户所有Data Agent的输出都关联权威规章原文，形成“结论-条款-溯源”的闭环，例如文件审查Agent标记风险时，会同步附上《公司法》《集团采购管理办法》的具体条款章节，确保合规判断的可信性与可审计性。

·从“单一功能工具”到“生态化智能体集群”的范式革新

传统合规工具功能孤立，难以协同；本项目基于深知可信知识模型的MCP生态适配能力，助力客户构建“基础助手+专项Agent”的Data Agent集群模式，且Agent可无缝对接智谱、华为等大模型生态，未来可快速扩展至安全生产、财税合规等新场景，实现合规管理能力的生态化延展。

6.团队配合：多角色协同的支撑服务落地保障

为确保深知可信知识模型对客户“合规智脑”Data Agent的支撑服务顺利落地，项目组建了“彩智产品研发+彩智项目实施+客户业务+生态伙伴”的四维协同团队，明确分工、高效联动：

·彩智科技产品研发团队：能力支撑者

提供深知可信知识模型的技术支持，包括公共知识数据集的同步、MCP接口的调试、对话风控模块的定制化适配；

针对能源行业特性，完成模型的行业微调，强化电力安全生产、水电项目内控等场景的认知能力，确保模型能力贴合客户Data Agent的业务需求。

·彩智科技项目实施团队：落地执行者

负责深知可信知识模型的本地化部署，完成与客户OA、合同管理、财务系统的接口对接，保障客户Data Agent的数据互通；

协同知识分析师完成客户私有知识的梳理与入库，通过深知可信知识工程平台实现私有知识的快速学习与验证；

开展模型支撑能力的操作培训，帮助客户技术与业务人员掌握Data Agent的能力调用方法。

·大渡河公司业务团队：需求对接者

提供合规管理的业务痛点与核心需求，例如法务部门明确文件审查的重点维度、采购部门提出供应商资质筛查的具体标准；

参与Data Agent的功能测试与验收，反馈模型支撑服务的优化建议，确保模型能力与业务实际深度匹配。

·生态伙伴：生态赋能者

基于深知可信知识模型MCP接口的生态适配性，北京智谱华章科技有限公司提供大模型平台的技术支持，确保客户Data Agent可无缝接入现有AI工具链，实现模型能力与大模型平台的协同增强，保障项目技术链路的完整性。

生态伙伴合作

在大渡河公司——深知可信知识模型在“合规智脑”数据智能体系统中的应用的实施与部署过程中，北京智谱华章科技有限公司作为核心生态伙伴，依托其自研的“CoCo企业自主智能体”（AICO平台）为项目提供了关键的技术平台支撑、大模型能力供给及定制化技术对接服务，双方深度协同，共同推动了Data Agent在能源行业合规管理场景的落地验证，具体合作内容与支持如下：

1.提供核心智能体开发与运行平台

智谱华章为本项目开放了CoCo企业自主智能体AICO平台的全部核心功能，作为Data Agent集群的开发与运行载体，支撑了合规审核相关工作流的搭建与测试：

工作流可视化编排能力：平台提供的拖拽式工作流编辑器，支持项目团队快速搭建“核心审核项工作流”与“汇总工作流”两大核心流程。

多类型数据管理能力：平台开放了知识库与自建数据库功能，支持项目团队将合规审核项、合同模板等业务数据进行结构化存储，为Data Agent的规则匹配能力奠定了数据管理基础。

多模型调用能力：平台内置GLM、DeepSeek-R1等多款大模型的调用接口，支持项目团队针对不同审核场景进行模型适配测试。

2.提供大模型技术能力与适配支持

平台提供temperature、top_p、max_token等模型参数的可视化配置界面，项目团队可根据审核场景的精准性需求调整参数，例如在合同金额核算审核场景中，通过降低temperature值提升模型输出的稳定性，减少核算结果的偏差。

3.开展定制化技术需求的协同对接

针对项目实施中遇到的平台适配问题，智谱华章组建了专项技术对接团队，与我方开展多轮需求沟通与方案研讨：

定制化接口需求响应：针对项目提出的“审核工作流API调用启动”需求，智谱华章技术团队已明确支持定制开发，可实现Data Agent与企业现有OA、合同管理系统的接口打通，解决平台原生不支持API触发工作流的局限。

技术瓶颈的联合攻关：针对平台存在的token输出长度限制、文件上传解析失败、SQL节点筛选异常等问题，智谱华章与我方成立联合攻关小组，为Data Agent处理长文本合同、批量调取审核项扫清技术障碍。

合作服务效果

大渡河公司在搭建“合规智脑”Data Agent体系的过程中，引入彩智科技深知可信知识模型提供底层能力支撑，目前项目已完成阶段性验收，尚未完成最终整体验收。依托深知可信知识模型的知识供给、认知增强与风控防护能力，客户自有“合规智脑”Data Agent的业务价值已展现出显著的阶段性成效，助力企业逐步实现合规管理从“人工驱动、被动应对”到“智能驱动、主动防控”的转型，具体成效与价值度量如下：

1.Data Agent知识管理能力升级，破解知识获取痛点

成效与价值度量：项目落地前，大渡河公司合规知识需人工整理录入，内部私有制度转化为可调用业务知识需经历数周的人工RAG工程，且存在知识版本混乱、检索效率低的问题，员工获取合规指引的体验较差。引入深知可信知识模型支撑后，“合规智脑”底座层Data Agent可直接调用模型的全量行业公共规章知识，实现新规政策的快速同步；同时，私有知识学习Data Agent依托模型的高精度有监督训练能力，将内部制度转化为结构化知识本体的周期从数周压缩至数小时，仅这一项能力就大幅缩短了知识底座的搭建周期。目前，员工获取合规知识的便捷性已明显提升，传统“制度找不到、咨询等得久”的共性痛点得到初步解决。

2.Data Agent合规审查效能提升，满足业务响应需求

成效与价值度量：项目落地前，企业合同、招标文件的合规审查完全依赖法务及业务人员人工逐条比对，常因知识储备不均导致审查口径不统一，且难以匹配紧急项目的快速审查需求。引入深知可信知识模型支撑后，“合规智脑”应用层的文件内容合规管控Data Agent，借助模型的精准业务认知能力，承接了大部分常规审查任务，实现了审查流程的自动化与标准化，单份文件审查时长较人工模式有明显缩短，已能满足业务部门对紧急项目文件的快速审查诉求；同时，合规智慧助手Data Agent依托模型的可信知识服务能力，将传统人工答疑的响应时效从小时级压缩至分钟级，基本覆盖了全员日常合规知识咨询需求。

3.Data Agent风险防控能力进阶，筑牢前置安全防线

成效与价值度量：项目落地前，企业合规风险识别以人工前置排查为主，易因人工疏漏导致后期整改，结算环节的资金合规风险也需人工核对才能发现，存在一定隐患。引入深知可信知识模型支撑后，“合规智脑”中台层可信知识调度Agent为风险清单生成Data Agent提供了可溯源的合规判定依据，使其可自动拆解业务场景合规要求并生成标准化审查清单，帮助业务部门在项目初期完成前置风险识别，前期疏漏引发的整改需求已出现明显下降；同时，合同执行校验Data Agent可实现结算数据与合同条款的自动比对，资金类合规风险的响应时效已从原有的工作日级提升至即时性预警，有效规避了多起结算偏差问题。此外，模型的对话风控能力为所有Data Agent提供了AI语义护盾，已成功拦截多起潜在的提示语诱导风险，保障了合规信息输出的准确性。

4.Data Agent推动合规管理标准化，释放核心人力

成效与价值度量：项目落地前，企业内不同部门对合规制度的解读口径存在差异，跨部门合规协作易出现争议，且大量重复性基础工作占用了法务、采购等核心部门的人力精力。引入深知可信知识模型支撑后，私有知识学习Data Agent将企业内部分散的合规制度、历史案例转化为统一的结构化知识本体，形成了覆盖全业务线的合规知识标准库，跨部门合规管理的标准统一度得到显著提升，协作争议明显减少；同时，“合规智脑”Data Agent依托模型能力承接了诸多重复性合规基础工作，有效释放了核心部门的人力资源，使其能逐步聚焦于高价值合规事务处理，为企业合规管理人力成本的合理优化奠定了基础。

5.Data Agent夯实长效能力底座，支撑数字化转型

成效与价值度量：依托深知可信知识模型的MCP生态接口，“合规智脑”Data Agent已实现与企业现有OA、采购管理等核心业务系统的初步对接，达成了合规管理与核心业务的基础协同，合规校验已能逐步嵌入关键业务流程。此外，Data Agent可依托模型能力实现新规政策的快速适配，保障了合规管理对动态监管要求的及时响应，为企业长期合规经营提供了稳定支撑。

关于企业

·彩智科技

彩智科技是一家专注于提供企业级可信人工智能技术产品的服务商，团队来自清华计算机系知识工程教研组，产品涵盖“可信知识服务智能体”和“精准业务认知工具（MCP）”，依托自研的深知可信知识模型，为企业构建可溯源验证、能持续学习的可信业务“大脑”，能有效解决智能体在企业严肃工作场景下不准确、不安全、有幻觉这一掣肘问题。模型已通过了国家网信办生成式模型服务、算法双备案。

·国能大渡河大数据服务有限公司

国能大渡河大数据服务有限公司于2018年底启动筹建，前身是国电大渡河电力工程有限公司，主营水电企业数字化转型、大数据开发及智慧化运维业务，持有高新技术企业资质认证，是国能数智科技开发（北京）有限公司的下属子公司，也是国家能源集团旗下唯一水电板块信息智慧产业公司。旨在打造成为专注于企业数字化转型、致力于企业大数据开发、服务于企业智慧化运维的专业化公司。公司构建“大感知、大传输、大存储、大计算、大分析”技术体系公司业务主要围绕集团水电建设智能发电、智慧管理、基础设施及智能装备三大业务板块。

★以上由彩智科技投递申报的Agent案例，最终将会角逐由金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟联合推出的《2025中国大数据产业年度Data Agent创新应用》榜单/奖项。

该榜单最终将于1月上旬上海举办的“2025第八届金猿大数据产业发展论坛——暨AI Infra & Data Agent趋势论坛”现场首次揭晓榜单，并举行颁奖仪式，欢迎报名莅临现场。