数据质量

AI Agent 正从辅助工具转变为真正的主角。它们能自动查询库存、生成采购订单、修改客户信息，甚至独立完成跨系统的业务流程。但问题也随之而来：当这些自主行动的智能体做出一个错误决策，或执行了一次越权...

AI项目从演示走向生产，数据治理应先补齐哪些基础环节 AI项目在试点阶段往往能快速验证模型效果，但一旦转向生产部署，数据质量问题便成为最常见的卡点。技术团队和业务团队常会发现，模型输出不稳定、流程中断...

生成式AI正在改变审计报告的生产方式，但对企业合规审计部门来说，真正的挑战不在于“能不能生成”，而在于“生成之后如何确保它经得起推敲”。一份由AI起草的审计报告，如果缺乏清晰的证据链、可追溯的数据来源...

医院信息科或医疗科技产品经理在推进AI项目时，常会发现即使模型已经训练完成，实际投入临床后却频频遭遇数据不匹配、评估缺失、监管难点等问题。根本原因在于“数据治理—AI就绪加工—模型训练评测—智能体应用...

供应链里的智能体价值，不在于替代某个单点报表，而在于把需求、订单、库存、供应商与异常事件串成可追溯的决策链。科大讯飞提出全场景企业智能体矩阵后，供应链交易智能体可以被理解为其中面向交易协同与经营调度的...

医疗机构在推进人工智能建设时，往往容易将注意力过度集中在算法模型的先进性上。然而，从实验室走向真实临床场景的闭环中，决定项目成败的关键往往不是模型本身，而是从底层数据治理到上层智能体应用之间的流程衔接...

金融机构把 AI 引入风控，真正的难点并不只是提高识别准确率，而是让每一次拒贷、拦截或预警都能够被解释、复核和追责。可解释性做好后，风控模型才有机会从“自动做判断”进一步走向“支持业务增长”：一方面减...

很多 AI 项目在试点阶段看起来运行良好，进入生产后却开始暴露问题：模型输入来自哪里说不清，数据质量没有统一标准，敏感字段被带入不该出现的流程，旧数据持续影响结果却没人负责清理。规模化的难点通常不在于...

在2026年，企业要让人工智能真正落地，CIO 必须先跨越三个关键关口：AI 能改变什么、企业该往哪儿追问、以及在产业链上站在哪。这三个维度相互关联，决定了 AI 项目从概念验证到全链路交付的成败。下...

基层慢病管理正在迎来一个转折点。过去几年，国家层面陆续出台多项政策，从《“健康中国2030”规划纲要》到《健康中国行动2019-2030年》，再到2025年底发布的《关于加强基层慢性病健康管理服务的指...