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B2EN · AI FULL STACK

从数据到判断,从判断到执行

以经过验证的数据能力为基础,连接生成式AI、以现场为中心的AX和AI基础设施。我们致力于推动AI转型,让企业知识与业务转化为实际成果。

现有能力与新业务战略业务咨询
01

连接企业AI转型的三大支柱

从整理数据开始,迈向AI理解并执行业务的阶段。我们以B2EN的现有业务为基础拓展。

以商业产品为基础

企业级GenAI

基于HYPERGLORY的检索增强生成(RAG),查找内部知识、核实依据并应用于业务。

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现场执行模型

本体·FDE

通过对现场业务的数据、规则和审批流程建模,连接AI智能体与现有系统,推进AX。

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推进建设与运营

AI数据中心

推进统筹考虑GPU基础设施、AI云和平台运营的AIDC业务。

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02

已积累的能力是下一阶段业务的基础

将公共、金融、通信和制造领域的数据咨询与系统建设经验,以及自有解决方案产品线,作为AI业务的起点。

SDQ · SDQ for AI · SMETA

可信赖的数据

通过SDQ和SDQ for AI管理数据及AI训练数据质量,并通过SMETA完善标准和元数据。

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SFLOW · SPORTAL · HYPERGLORY

连接并利用数据

通过SFLOW采集和集成数据,在SPORTAL中发现并利用数据资产,通过HYPERGLORY将内部知识与AI连接。

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03

在实际业务中验证AI的价值

先定义需要解决的业务问题,再选择引入的技术。综合评估检索准确性、处理时间、用户使用情况和运营成本。

  1. 01

    理解数据

    确认业务所需数据的位置、质量、含义和访问权限。

  2. 02

    支持判断

    设计基于业务知识和规则的回答、分析与建议。

  3. 03

    业务连接

    在负责人审核和批准下,连接现有业务系统与执行流程。

04

让企业知识转化为能工作的AI

从基于企业内部数据的检索与回答开始,拓展至报告撰写、规章审查和业务系统集成。以HYPERGLORY和数据治理为基础,设计适合企业的GenAI环境。

基于HYPERGLORY · 业务拓展方向

05

HYPERGLORY连接企业知识与AI

B2EN自主开发的RAG平台整合文档、报告、电子邮件、视频、RDB等多种内部数据,并基于检索到的信息支持业务知识应用和决策。

RAG · 企业知识

基于内部知识的检索与回答

通过自然语言提问查找所需知识,并基于检索到的内部资料组织回答。

按业务应用

多种业务应用

可应用于各企业的业务场景,包括知识管理、政策与规章审查、报告生成及内容撰写辅助。

本地部署

支持企业内部运行

支持本地部署。根据客户的安全要求和业务特点设计数据访问及运行环境。

B2EN HYPERGLORY官方介绍 · 2025.11.25

06

让GenAI融入业务的六项设计

以知识检索为起点,统筹设计数据、业务和运营。以下是连接现有产品与现场建设能力的服务拓展方向,具体应用范围按项目定义。

01 · 准备供AI使用的数据

采集和清洗结构化与非结构化数据,完善标准、元数据和访问权限。

02 · 企业知识检索与回答

构建检索文档和业务数据、为问题提供所需依据的RAG环境。

03 · 数据分析与报告支持

连接结构化数据与文档的业务上下文,设计从自然语言查询、分析到报告草稿的应用。

04 · 连接业务智能体

设计连接业务规则、现有API和审批流程的智能体应用场景。

05 · 安全、权限与审计设计

根据客户环境设计用户与数据权限、敏感信息处理和业务记录。

06 · 评估与运营改进

评估回答质量、使用量、响应时间和成本,并通过业务用户反馈改进运营。

07

统筹设计数据基础与业务执行

新服务围绕利用现有系统进行设计。各层的连接和功能在客户环境中验证。

构成主要作用B2EN基础
数据基础采集与集成、质量、标准、元数据和数据发现SFLOW · SDQ · SMETA · SPORTAL
知识与AI应用内部知识检索、RAG回答与业务支持HYPERGLORY
业务建模业务对象、关系、规则与负责人审批的设计Data FDE · 推进基于本体的建模
业务连接与运营现有系统集成、智能体应用与持续改进AI FDE · 推进按项目实施
08

从业务出发的应用场景

以下为评估引入方案的示例,区别于已有建设案例;功能和效果需使用客户数据验证。

公共领域 · 政策与行政知识

研究支持政策、指引和行政资料检索、问答与文档审查的业务环境。

金融 · 内部规章与知识

设计检索内部规章和业务手册、支持员工审查工作的应用。

制造 · 运营与现场知识

连接工艺、质量、设备文档与业务数据,支持现场知识应用和报告。

企业 · ERP与协作业务

研究连接销售、采购、库存、财务数据与知识工作的智能体应用。

09

从现场验证到全公司运行

首先确认目标业务的数据准备情况和系统集成范围,而不承诺统一的引入周期或效果。

  1. 01

    业务与数据诊断

    定义需要解决的业务、用户、数据范围、安全要求和成功标准。

  2. 02

    小范围验证

    通过代表性问题和业务场景验证检索与回答质量、权限及用户体验。

  3. 03

    业务连接与运行扩展

    验证审批流程与系统连接,并将质量、使用和成本指标纳入运营。

10

기업의 데이터와 규칙 안에서 작동하는 AI

我们正推进符合各企业领域数据和业务流程的Secure AI Model联合建设与开发。目前并非所有功能均已可用。

고객별 적용

업무 맥락을 이해하는 모델

기업별 LLM·SLM 최적화와 업무 지식 기반 RAG를 연결해 고객의 질문과 실제 업무 맥락을 함께 다룹니다.

Infra & Security FDE

안전한 배포와 운영

온프레미스·프라이빗 클라우드 배포, 접근 제어와 보안 요구를 고려한 운영 구조를 설계합니다.

공동 구축 전략

플랫폼과 현장 엔지니어링

HYPERGLORY·FDE와 글로벌 기업용 AI 기술을 연결해 검색에서 업무 에이전트로 확장을 추진합니다.

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11

了解我们积累的经验

您仍可查阅已实施项目、客户和解决方案的详细信息。

现有参考案例

已实施项目与建设案例

介绍与客户共同在实际行业场景中打造的数据平台和质量改进案例。

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未来增长方向

IR增长战略

说明从数据专业能力向AI Full Stack拓展的业务结构和推进方向。

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12

고객의 출발점에 맞춘 AI 전환

기존 데이터를 더 잘 쓰는 일에서 전사 업무 혁신까지. 산업과 시스템 환경에 맞춰 도입 경로를 연결합니다.

기존 고객의 AX 확장

公共部门 · 금융 · 대기업

기존 데이터 플랫폼과 거버넌스를 바탕으로 FDE 맞춤형 구축과 HYPERGLORY 적용을 추진합니다.

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업무 플랫폼 전환

중소·중견기업

ERP·CRM·SCM 업무와 데이터베이스를 연결하는 오픈소스 전환을 통해 기업별 AI 활용 기반을 설계합니다.

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인프라와 서비스

AI 서비스 사업자

GPU基础设施, AI 클라우드·호스팅과 운영 서비스를 연결하는 사업 모델을 추진합니다.

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携手探索数据的更多可能。

请同时确认应用范围和推进阶段。

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