在数字化浪潮奔涌的当下，人工智能（AI）与大数据的融合已成为推动各行业变革的核心驱动力，企业对于数据智能化的需求日益增长。东方金信作为大数据领域的领军企业，始终致力于通过技术创新推动行业进步。近年来，我们通过将AI大模型深度集成到海盒全系列数据产品中，推出了多项智能化解决方案，涵盖智能数据领域知识问答、智能零代码开发、知识智能体、知识共享交换、BI智能体、智能数据治理、指标智能解析、智能解读等多个领域。同时，东方金信的海盒信创数据库、海盒大数据平台、海盒数据共享交换服务平台、海盒人工智能分析决策平台也丰富了AI能力，为大模型提供了强大的底座支撑。本文将详细介绍这些创新功能，及其在企业中的应用价值。
在数据驱动的时代，企业需要快速获取和理解数据相关的知识。东方金信通过集成AI大模型，推出了智能数据领域知识问答系统。该系统不仅能够基于自然语言处理（NLP）技术理解用户提出的问题，还能结合东方金信数十年的专家经验和领域知识，自动为不同行业的客户生成数据架构、领域模型、指标体系、标签画像体系等专业内容。
一、核心功能
- 自然语言理解：用户可以通过自然语言提问，系统能够理解复杂的业务术语和数据相关的专业问题。
- 多源数据整合：系统能够从结构化数据、非结构化数据、外部知识库等多个数据源中提取信息，提供全面的答案。
- 行业知识生成：结合东方金信的行业经验，系统能够自动生成数据架构、领域数据模型、行业指标体系、标签画像体系等专业内容，帮助客户快速构建数据驱动的业务能力。
- 实时响应：系统能够在秒级时间内响应用户的查询需求，极大提升了数据查询的效率。
二、应用场景
- 企业内部的业务人员可以通过该系统快速获取数据相关的知识，减少对技术团队的依赖。
- 数据分析师可以通过自然语言提问，快速获取数据背后的业务洞察。
- 行业客户可以通过系统自动生成的数据架构和指标体系，快速构建符合自身业务需求的数据管理体系。
为了降低企业开发门槛，东方金信一站式数据开发平台推出了基于AI大模型的智能零代码开发功能。该功能通过人机自然语言交互，能够生成复杂的应用，实现零代码高质量应用开发。同时，系统还支持智能SQL生成和零ETL代码编写，极大地提升了数据和应用的开发效率。
一、核心功能
- 智能零代码开发：用户只需通过自然语言描述需求，系统即可自动生成复杂的应用程序，无需编写任何代码。
- 智能数据建模：系统能够理解用户的业务文档和业务描述，并将其转化为高质量的主题数据模型。
- 智能SQL生成：用户可以通过自然语言描述数据查询需求，系统自动生成高效的SQL查询语句。
- 零ETL代码编写：系统能够根据数据集成需求，自动生成ETL代码，减少数据工程师的工作负担。
- 代码优化与调试：系统能够自动优化生成的代码，并提供调试建议，确保应用的高效运行。
二、应用场景
- 业务人员可以通过自然语言生成复杂应用，快速实现业务需求。
- 数据分析师可以通过智能SQL生成功能，快速获取所需数据。
- 数据工程师可以通过零ETL代码编写功能，高效完成数据集成任务。
在企业中，知识的积累和共享是提升竞争力的关键。东方金信海盒数据共享交换平台通过AI大模型构建了知识智能体，帮助企业实现知识的自动化管理和共享。
一、核心功能
- 知识自动化提取：系统能够从企业内部文档、邮件、会议记录等非结构化数据中自动提取知识，并构建知识图谱。
- 智能知识推荐：根据用户的工作场景和需求，系统能够自动推荐相关的知识内容，提升工作效率。
- 知识共享交换：通过知识共享平台，企业内部的各个部门可以方便地共享和交换知识，促进跨部门协作。
二、应用场景
- 企业可以通过知识智能体自动整理和归档内部知识，减少知识流失。
- 员工可以通过知识共享平台快速获取所需的知识，提升工作效率。
在数据分析领域，BI（商业智能）工具是企业决策的重要支撑。东方金信海盒数据资产管理平台，推出了BI智能体，帮助企业实现智能化的数据分析和治理。同时，系统还支持大模型辅助元数据血缘链路分析、智能数据标准文档生成、智能落标推荐与检查等功能，全面提升数据治理效率。
一、核心功能
- 智能数据分析：BI智能体能够自动分析数据，生成可视化报表，并提供数据背后的业务洞察。
- 数据质量管理：通过AI技术，系统能够自动检测数据中的异常和错误，确保数据的准确性和一致性。
- 自动化数据治理：系统能够根据企业的数据治理策略，自动执行数据清洗、数据分类、数据归档等操作。
- 元数据血缘链路分析：通过大模型技术，系统能够自动分析数据的血缘关系，帮助用户快速定位数据来源和流向。
- 智能数据标准文档生成：系统能够根据企业的数据治理需求，自动生成符合行业标准的数据文档。
- 智能落标推荐与检查：系统能够根据数据标准，自动推荐数据落标方案，并检查数据是否符合标准。
二、应用场景
- 企业管理者可以通过BI智能体快速获取业务数据的可视化分析结果，辅助决策。
- 数据治理团队可以通过自动化工具提升数据管理的效率，确保数据质量。
- 数据工程师可以通过元数据血缘链路分析功能，快速定位数据问题。
在企业运营中，关键业务指标（KPI）的监控和分析至关重要。东方金信在海盒智能指标平台上推出了解析与智能解读功能，帮助企业自动解析、监控并深入理解关键业务指标。
一、核心功能
- 指标自动识别：系统能够从海量数据中自动识别出关键业务指标，并对其进行监控。
- 异常检测与预警：系统能够实时检测指标异常，并及时发出预警，帮助企业快速响应。
- 指标趋势分析：系统能够自动分析指标的历史趋势，并提供预测分析，帮助企业提前制定策略。
- 智能解读与洞察：系统不仅能够展示指标数据，还能通过AI大模型对指标进行智能解读，提供深层次的业务洞察。例如，系统可以自动分析指标波动的原因，识别出影响指标的关键因素，并给出优化建议。
二、应用场景
- 实时监控与预警：企业管理者可以通过指标智能解析功能实时监控业务运营状况，及时发现潜在问题。
- 趋势分析与预测：数据分析师可以通过系统自动生成的趋势分析报告，制定更加精准的业务策略。
- 智能解读与决策支持：系统能够对关键指标进行智能解读，帮助管理者深入理解数据背后的业务含义。
海盒信创数据库是东方金信为AI大模型提供的重要底座支撑之一。其基于多模态的信创数据库内核，内嵌高性能的向量引擎，支持数千亿向量数据的瞬时检索，能够高效处理大模型所需的向量计算任务。
一、核心功能
- 向量引擎支持：内嵌高性能向量引擎，支持大规模向量数据的存储和检索。
- MPP架构扩展：支持扩展为MPP（大规模并行处理）架构，满足高并发、高吞吐量的数据处理需求。
- 瞬时检索能力：能够对数千亿级别的向量数据进行瞬时检索，为大模型提供高效的向量知识库支持。
- 高可用性与安全性：提供数据高可用性和企业级安全防护，确保数据处理的稳定性和安全性。
二、应用场景
- 作为大模型的向量知识库，支持AI模型的训练和推理。
- 适用于需要高效处理向量数据的场景，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。
东方金信海盒大数据平台（SDP）为AI大模型提供重要的底座支撑，旨在帮助企业和组织高效地存储、处理和分析海量数据，从而提高决策效率和业务洞察能力。SDP集成和二次开发了多个大数据基础组件并实现分层解耦。SDP可满足不同规模和业务需求下的湖仓一体和实时计算的大数据处理和分析需求。
一、核心功能
- 数据存储：AI 技术助力平台实现智能存储管理。机器学习算法能够分析数据的访问频率、重要程度等特征，自动将数据存储在最合适的存储介质上，如将高频访问的数据存储在高速固态硬盘中，低频访问的数据存储在大容量机械硬盘中，提高存储资源的利用效率，降低存储成本。
- AI增强的数据挖掘：利用深度学习算法从海量数据中挖掘隐藏的模式和规律，支持更精准的决策。
- 实时数据分析：结合流式计算和AI模型，实现对实时数据的智能分析和预测。
二、应用场景
作为大模型数据底座，提供数据存储、计算、开发、治理、分析和应用能力。
东方金信海盒数据共享交换服务平台，凭借其在数据流通领域的深厚积淀，通过与AI 技术的深度融合，正开启一场数据共享交换模式的变革，重塑数据流通新格局。
海盒数据共享交换服务平台（SDX）基于资源目录实现数据需求方与所有方之间多层级、跨地域、跨部门的企业级数据交换网络，提供多种数据共享交换方式，包括库表交换、文件交换、API交换方式，并打通数据标准、数据质量、模型设计、元数据等模块与数据开发过程进行结合，将业务价值落在实际开发过程中，同时提供快速将数据表生成数据API的能力，打造让API开发零门槛的企业级API产品，满足了多方多场景的业务需求。
一、核心功能
1、智能数据采集：借助AI 图像识别和自然语言处理技术，平台能够自动识别各类结构化、半结构化和非结构化数据源，极大地拓宽了数据采集的范围和效率。例如，在政务数据采集场景中，面对大量纸质文件和不同格式的电子文档，AI 技术可以快速从中提取关键数据信息，实现数据的自动录入，减少人工采集的工作量和误差；在数据传输环节，AI 驱动的智能路由算法能够根据网络实时状态、数据量大小以及数据优先级等因素，动态优化数据传输路径，确保数据高效、稳定地传输。
2、智能数据治理
（1）AI驱动的数据质量管理：通过机器学习算法自动检测和修复数据中的错误、重复和不一致问题，提升数据质量。
（2）自动化元数据管理：利用自然语言处理（NLP）技术自动生成和更新元数据，简化数据管理流程。
（3）智能数据分类与标注：通过AI模型对海量数据进行自动分类和标注，提高数据可用性。
（4）AI驱动的数据隐私保护：通过差分隐私、联邦学习等技术，在数据共享和分析过程中保护用户隐私。
3、智能数据安全
（1）智能威胁检测：利用AI模型实时监控数据访问和传输，识别潜在的安全威胁。
（2）自动化合规检查：通过AI技术自动检查数据处理流程是否符合相关法律法规（如《数据安全法》）。
4、数据与知识共享：交换数据生态价值，多模型训练知识互通
二、 应用场景
- AI加持的知识共享：实现智能化的信息检索、自动化的知识更新与维护以及高效的问题解答，显著提升知识管理的效率与准确性。
- 大模型知识库构建：将数据处理经验沉淀为可复用的规则包和算法模型，提升数据处理效率和准确性。SDX通过本地内置部署DeepSeek,完成本地知识库的搭建和共享。
- 主题数据指标库：以业务主题为核心，提供各行业的数据指标，帮助理解数据结构、业务流程及其相互关系，提高数据应用价值。
- 跨团队知识共享：促进企业内部及跨部门协作，快速构建数据分析解决方案，减少重复工作，提高开发效率。
在大数据时代，企业和组织面临着海量数据的挑战，如何从这些数据中提取有价值的信息，并转化为科学的决策依据，成为提升竞争力的关键。东方金信海盒人工智能分析决策平台（SDA），通过深度融合AI 技术，构建了一个从数据洞察到智能决策的高效体系，为各行业开启了智能决策的新纪元。
海盒人工智能分析决策平台（SDA）是基于多种深度学习和机器学习框架和容器云架构的人工智能平台，提供拖拽建模、自动AI代码生成、集成代码开发沙箱环境、模型部署发布、数据管理和自定义算法管理等一站式人工智能训练服务。SDA提供数据挖掘、图像识别、文本处理、语音识别、人脸识别等智能应用技术能力。
一、核心功能
1、智能数据分析
（1）实验建模：内置120+种组件，支持图形化交互建模，满足快速算法构建需求。
（2）自动化建模：为零基础用户提供零门槛的AI开发能力，支持机器学习、CV、NLP等多种模型。
（3）优化仿真算法：新增8+种优化求解算法和仿真模拟静态算法，提升分析效率。
（4）AI模型训练与部署：提供从数据预处理到模型训练、部署的全流程支持，降低AI应用门槛。
（5）一站式AI开发：从数据管理到模型训练、部署应用，提供全流程支持。
（6）智能推荐与预测：利用AI模型实现个性化推荐、销量预测、风险预警等功能。
（7）多模态数据分析：支持文本、图像、音频等多模态数据的融合分析，拓展数据分析的应用场景。
2、智能识别引擎
（1）图像分类：支持安全帽检测、人体检测、车辆检测等。
（2）目标检测：包括通用目标检测、行人属性检测、车牌识别等。
（3）图像分割：支持肖像图像分割和人体图像分割。
3、自然语言处理
（1）基础语义分析：包括中文分词、词性标注、命名实体识别等。
（2）高级语义分析：支持信息抽取、情感分析、文本摘要等高级功能。
4、大语言模型
（1）智能对话：支持普通对话、数据库对话和知识库对话。
（2）知识库管理：实现知识的存储、查询和应用，提升知识共享能力。
5、知识图谱
（1）图数据管理：支持图数据的存储、查询和分析。
（2）关联关系查询：提供毫秒级的关联关系查询能力，提升数据分析效率。
6、数据可视化
（1）仪表板与大屏：支持多种图表类型，帮助企业快速构建数据分析系统。
（2）数据分享：支持通过邮件、微信等方式快速分享分析结果。
7、高性能计算
（1）支持分布式计算和GPU加速，满足大规模数据处理需求。
8、开放生态
（1）兼容主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch），支持第三方模型导入。
二、应用场景 ：智能数据应用
- 智慧城市：通过大数据和AI技术优化城市交通、能源、环境等资源的配置。
- 舆情监控：利用NLP技术分析社交媒体数据，实时监控舆情动态。
- 政务服务：通过智能客服和数据分析提升政务服务的效率和质量。
- 智能制造：利用AI模型优化生产流程，提高生产效率。
- 设备预测性维护：通过数据分析预测设备故障，减少停机时间。
- 供应链优化：基于大数据分析优化供应链管理，降低成本。
- 智能风控：利用AI模型实时分析交易数据，识别欺诈行为。
- 精准营销：通过数据分析挖掘客户需求，实现个性化推荐。
- 投资决策：基于大数据和AI模型预测市场趋势，辅助投资决策。
- 智能诊断：结合医疗影像数据和AI模型，辅助医生进行疾病诊断。
- 药物研发：通过大数据和AI模型，加速药物筛选和临床试验。
- 健康管理：利用可穿戴设备数据，提供个性化的健康管理方案。
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作为国产大数据领域的领军企业，东方金信积极拥抱AI，推出了多项智能化产品和解决方案，不仅提升了客户企业的数据管理和决策效率，同时也为东方金信自身赢得了更广阔的市场空间，为国产大数据领域的发展树立了标杆。
未来，东方金信将继续深耕大数据与人工智能领域，发挥技术创新优势，持续赋能政企客户数智化转型，助力政企客户在大数据和AI时代中抢占先机赢得竞争优势，基业长青。