科技日报记者 何星辉
近日，在2026中国国际大数据产业博览会上，贵州大数据集团发布了“贵企AI”智能体工作台。这一产品由贵州大数据集团与蓝象智联联合共建，以金融业务本体为语义底座，旨在让企业真正享受到智能体服务，而不只是停留在问答层面。
研发团队在前期调研中发现，公共数据与大模型之间横亘着三重制约：首先是数据不通，目录可查但场景难用，每个业务场景都需重新对接，边际成本居高不下；其次是AI不懂业务语义，客户经理询问企业经营状况，模型无法将其理解为信贷语境下的社保缴纳连续性，转而检索公网信息导致问答中断；权责界限模糊，仅靠提示词约束越权取数极易被绕过，而按API计价无法体现字段间的价值差异，供方不敢开放高价值字段，用方却在低价值字段上重复付费。为此，研发团队判断，当前缺的不是更大的模型，而是“语义+权限+计量”的用数基础设施。
针对调研痛点，贵企AI构建了三大核心能力。一是“看得懂”。通过统一企业经营、用工、合规等语义定义，让AI按业务含义查找数据，每条结论均附带完整证据链。二是“管得住”。将权限控制嵌入系统底层，未经授权无法调用任何公共数据字段，越权请求被直接拦截并全程留痕。三是“算得清”。按字段、按次精细计量数据使用价值，并在交易所存证，首次实现数据贡献可量化。整个运行过程基于可信数据空间，严格遵循“数据不出域、原始信息不落地”原则。
贵企AI首发场景聚焦企业真实性核验，覆盖工商、社保、司法等多维度公共数据，由交通银行贵州省分行率先落地。目前，可服务客群从原仅存量往来客户扩展至全省400万户工商注册企业，单户尽调耗时从3至5个工作日压缩至秒级触发、分钟级出报告。以往缺乏信贷记录的中小微企业，首次凭借客观公共数据进入授信视野，结论全程可溯源。通用大模型往往擅长问答交互，面对银行信贷尽调等严谨业务时容易返回无效信息，贵企AI则跳出单纯问答模式，真正实现从“能回答”走向“能办事”。
下一步，贵企AI将拓展预授信、绿色金融ESG识别、风险客户资产排查三大场景，并复制至各类银行机构，规划从金融工作台升级为企业公共服务中心，语义底座逐步外溢至能源、交通、政务等领域。贵州大数据集团有关负责人表示，将持续推动公共数据授权运营从“供得出”迈向“用得好”，让人工智能实质性替代人工为企业办事。
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