开云体育入口app:【金猿案例展】三花智控——“智能问数”数据智能体创新项目

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  该Agent案例由网易数帆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

  三花智控作为一家业务覆盖制冷、汽车零部件等多领域的智能制造企业，在日常经营管理中面临数据应用效率低、分析门槛高、决策周期长等系统性挑战。

  企业内部存在多套独立运营的业务系统（如U9C、MES、WMS、财务系统等），出现“数据孤岛”现象，各系统间数据难以自动拉通与整合。同时，在指标管理方面，不同部门对同一业务指标的定义与计算口径不一，有几率会使报表数据可信度低、跨部门沟通成本高等协作问题。

  在数据分析层面，高度依赖分析师个人经验与外部专家经验，从数据提取、清洗、建模到最终形成分析结论，流程冗长且可能出错。尤其是在归因分析场景中，面对业务指标波动，往往需耗费大量时间进行多维下钻与人工关联，难以及时定位问题根源，更没办法实现事前预警，无法实时掌握集团与各事业部的业务健康情况，也难以快速应对外部市场变化与内部运营风险。

  为此，三花智控启动数据智能升级项目，旨在通过引入网易知数智能数据助手（Data Agent），构建一套“数据即洞察、问答即分析”的智能用数体系。不仅着眼于解决当前数据使用中的效率与门槛问题，更致力于推动企业从“事后报表查看”向“事中智能预警、事前预测研判”的决策模式转变，最终实现全链路经营透明化、分析自动化与决策敏捷化，全面赋能集团战略管控与业务精细化运营。

  中间重要时间节点：2025年11月中旬数据清洗后开始搭建指标，设计问答逻辑，调优问答输出内容。

  三花智控财务围绕“内部报销流程退回率”提出了一类典型的Data Agent（数据智能体）需求：不再满足于事后报表统计，而是希望构建一个能自动感知、分析、干预并持续优化报销流程的智能代理系统。该系统需支持多维度（如部门、岗位、审批节点、单据类型、时间趋势）的退回率监控，精准归类退回原因（如发票不合规、预算超支、附件缺失等），并基于分析结果主动推送填报指引、触发预算前置校验、开展定向培训，或提出流程的优化建议，形成“监控—诊断—干预—评估”的闭环治理机制。

  网易数帆联合三花智控成立了项目团队，据此将该需求拆解为三层能力架构：数据底座层实现报销、组织、预算等多源数据的标准化接入与治理；智能分析层融合规则引擎与轻量机器学习模型，完成根因识别、异常检测与趋势归因；智能服务层则通过嵌入式组件（如报销预检助手）和自动化工作流，在业务流程中实时提供智能干预与决策支持。

  在此基础上，对Data Agent的理解聚焦于“场景化、自治化、可嵌入、可进化”的智能体——它以数据为驱动，以业务流程为触点，具备自主分析与行动能力。为支撑落地，公司依托湖仓一体数据平台，推出包括智能数据治理中间件、Data Agent低代码开发框架、嵌入式智能组件库及成效评估看板在内的完整解决方案。该方案不仅解决报销退回效率问题，更沉淀出可复用的流程智能治理模板，为未来在采购、合同等场景推广奠定基础，体现了从“数据可用”到“智能自治”的价值跃迁。

  首先，组织架构存在协同壁垒，制约了“Data Agent”的跨域联动能力。

  其次，内部协同机制尚不完善，影响了Data Agent的“主动干预”效能。

  第三，现有系统架构在灵活性与开放性方面存在一定局限，给Data Agent的部署带来挑战。

  第四，内外部数据在格式与标准上尚未完全统一，这为Data Agent的“归因分析”带来了一定复杂性。

  最后，目前数据尚且还没实现全面贯通，导致Data Agent在综合关联多源信息时面临局限，进而影响了其感知与决策的完整性。

  三花智控引入Data Agent的顶层战略目标，是构建以数据智能为核心的企业级决策中枢，推动组织从“经验驱动”向“数据驱动”的全面转型。在财务报销场景中，Data Agent深层次地融合每刻云流程数据，围绕退回率开展多维智能治理：

  1.决策模式升级：Data Agent实时识别发票不合规、预算超支等高频退回原因，实现从“事后统计”到“事前校验+事中拦截”的智能决策闭环；

  2.运营体系升级：打通申请人、审批节点、单据类型、时间趋势等多维数据链路，构建透明、自动、闭环的智能报销运营体系，明显提升流程效率与合规水平；

  3.组织能力升级：基于部门/人员退回画像，Data Agent主动推送填报指引或培训建议，赋能财务与业务人员成为具备数据洞察力的智能报销协作者；

  4.竞争力升级：通过持续沉淀退回根因模型、预算校验规则、流程的优化策略等智能资产，Data Agent助力三花智控打造可复用、可进化的财务智能内核，构筑制造业精益管理与数字化治理的行业标杆壁垒

  为响应财务业务方对“内部报销流程退回率”问题的深度治理诉求，三花智控启动以Data Agent（数据智能体）为核心的智能报销优化项目。该项目旨在突破传统“事后统计、人工复盘”的局限，构建一个具备自主感知、智能诊断、主动干预与持续进化能力的闭环治理系统。基于“场景化、自治化、可嵌入、可进化”的智能体设计理念，项目依托公司湖仓一体数据平台，融合规则引擎、轻量机器学习与嵌入式交互技术，实现从“经验驱动”向“数据驱动”的转型跃迁。为确保项目高质量落地，特制定如下系统化、分阶段的实施与部署过程。

  ·平台支撑：以三花数智湖仓一体平台为底座，提供高可用、高安全、可扩展的数据治理与智能计算能力；

  ·场景深耕：聚焦报销退回率这一高价值场景，打通“数据—分析—行动—反馈”全链路，确保智能体在业务流程中“有用、好用、常用”；

  ·能力复用：在解决当前问题的同时，沉淀可配置的智能组件、规则模板与评估指标，为后续在采购、合同、费用等场景快速复制奠定基础。

  整体实施周期共分为四个紧密衔接的阶段：环境准备与数据就绪、智能体构建与集成、嵌入式部署与试点运行、全面推广与持续进化。

  本阶段目标是构建高质量、可治理的数据底座，为智能体提供“干净、一致、实时”的输入源。

  ·多源系统对接与数据采集：完成与每刻云报销系统、组织人事系统、预算管理系统、审批流引擎（如OA或BPM）的API或数据库级对接。

  ·统一数据建模与标准化：在数据仓库层构建“报销事实宽表”，整合主数据与事务数据；在维度层建立标准化的“退回原因分类体系”。同步完成部门树、岗位职级、预算科目等主数据的映射与版本管理。

  ·数据质量治理与标签体系构建：利用智能数据治理中间件，对历史的退回记录进行清理洗涤、去重、补全与打标。针对退回原因模糊或缺失的记录，采用NLP关键词提取+人工复核方式补充标签，确保训练数据准确率不低于95%。建立数据质量监控规则，对新增数据实时校验完整性、一致性与时效性。

  ·在湖仓一体平台上部署Data Agent低代码开发框架、规则引擎服务（如Drools或自研引擎）、轻量级ML推理环境（支持Scikit-learn/ONNX模型）及成效评估看板基础模板，完成权限、网络、资源配额等基础配置。

  本阶段聚焦Data Agent核心智能能力的开发与验证，实现从“数据可用”到“智能可用”的跨越。

  ·规则引擎配置与事前校验机制：基于财务制度与高频退回模式，配置预算校验、发票合规、附件完整性三类核心规则。

  ·根因识别模型开发：基于历史打标数据，训练轻量级分类模型（首选XGBoost或规则+模型融合方案），自动将退回工单归因至预设类别。模型输出包含主因与置信度，支持人工复核反馈闭环。

  ·多维异常检测与趋势预警：构建基于时间序列的退回率监测模型（如Prophet或移动Z-score），对部门、岗位、审批人等维度的退回率突增、持续高位等异常模式自动预警，并生成根因初步分析报告。

  ·智能服务接口封装：将上述能力封装为标准化微服务API，所有接口支持身份认证、限流与日志追踪。

  ·智能组件前端集成：在每刻云报销填报页嵌入“智能预检助手”组件，用户填写过程中实时提示风险（如“当前预算余额不足，预计退回”），并提供修正建议；在提交前增加“智能校验弹窗”，汇总所有潜在问题，支持一键修正或强制提交（留痕）。

  ·审批流程智能拦截：在关键审批节点（如部门负责人、财务初审）前插入Data Agent校验逻辑。若触发高风险规则（如预算超支、发票异常），系统自动拦截并通知申请人，避免无效审批流转。

  ·定向干预与赋能机制：对月度退回率超过一定数字的部门，自动生成《退回分析简报》并推送至部门负责人；对高频退回申请人，系统在下次填报时自动弹出“报销指引视频”或推送培训链接；对审批频繁退回的管理者，生成《审批质量报告》，纳入管理改进讨论。

  ·试点运行与效果验证：选取制造事业部、研发中心两个典型单元作为首批试点，覆盖几十名用户。

  本阶段实现规模化应用，并建立自我进化机制，确保Data Agent长期有效。

  ·组织级推广与能力建设：基于试点成效，在全集团分三批推广，同步开展“智能报销协作者”培训计划，覆盖财务BP、部门接口人及高频申请人，强化数据思维与工具使用能力。

  ·智能资产沉淀与复用：将验证有效的规则、模型、组件打包为“报销智能治理包”，纳入企业智能资产库。未来新场景（如采购申请退回治理）可直接复用80%以上能力，仅需调整业务规则与数据映射。

  ·战略延伸与生态构建：以报销场景为起点，逐步将Data Agent能力扩展至合同审批、费用分摊、供应商对账等高价值流程，最终构建覆盖“业财一体”的企业级智能决策中枢，支撑三花智控打造制造业数字化治理标杆。

  组织保障：成立由财务、IT、大数据处、业务部门组成的联合项目组，明确RACI矩阵；

  安全合规：所有数据交互符合GDPR及公司数据安全策略，敏感信息脱敏处理。

  本项目通过部署Data Agent智能报销治理应用，为用户带来了可量化、可验证的显著商业成效，充足表现了Data Agent在企业流程智能化中的核心价值。

  1.报销效率明显提升：整体单据退回率由实施前的23.6%下降至9.2%，降幅达61%；平均报销处理周期从5.8天缩短至3.1天，效率提升46.6%。Data Agent通过事前校验规则与智能填报引导，大幅度减少低级错误导致的反复退回。

  2.预算管控能力增强：因“预算不足”导致的退回占比从34%降至8%，Data Agent实现报销发起前与预算系统的实时联动校验，有效杜绝了超支提交，提升了预算执行的精准性与严肃性。

  3.流程治理精准化：通过Data Agent对审批节点的分析，识别出中层管理者环节退回占比高达52%。针对性优化审批规则并开展专项培训后，该节点退回率下降68%，流程瓶颈得到实质性缓解。

  4.组织行为改善：Data Agent对高频退回人员自动推送提醒与培训资料，使Top10退回人员的后续退回率平均下降74%，推动员工从“被动纠错”转向“主动合规”。

  5.智能资产沉淀：项目累计沉淀结构化退回原因标签体系1套、可复用Data Agent规则模板27个、流程的优化策略库12项，形成企业级智能治理资产，为后续采购、合同等场景的Data Agent复制奠定基础。

  综上，Data Agent不仅解决了报销流程的痛点，更以“感知—分析—干预—进化”的闭环机制，将数据只能转换为可度量的运营收益与管理能力，真正的完成了从“经验驱动”到“数据驱动”的价值跃迁。

  网易数帆是网易旗下品牌，历经网易集团二十余年技术沉淀，聚焦全链路数据开发治理及分析，以全面的大数据技术、产品及服务，为企业量身打造领先、稳定、可控、创新的全链路数据生产力平台，服务企业“看数”、“管数”、“用数”等业务场景，盘活数据资产。

  网易数帆的产品与技术现已成熟应用于金融、国央企、制造等行业，成功助力华泰证券、东北证券、平安产险、格力、OPPO、南方电网、浙江电信、九州通、三只松鼠、科沃斯、温氏集团等四百余家大中型企业全面释放数据价值，推进数字化转型。

  三花智控是全球领先的制冷控制元器件和汽车热管理系统控制元器件制造商，公司坚持“专注领先、创新超越”的经营战略，以热泵技术和热管理系统产品的研究与应用为核心，专注于冷热转换、温度智能控制的环境热管理解决方案开发，致力于建筑暖通、电器设备和新能源汽车热管理领域的专业化经营。

  公司业务大致上可以分为制冷空调电器零部件业务和汽车零部件业务。制冷空调电器零部件业务致力于建筑暖通、电器设备专业化经营，基本的产品包括四通换向阀、电子膨胀阀、电磁阀、微通道换热器、Omega泵等，广泛应用于空调、冰箱、冷链物流、洗碗机等领域；汽车零部件业务专注于汽车热管理领域的深入研究,主要产品有冷媒阀、换热器、泵类、水阀，以及新能源车热管理集成组件等，大范围的应用于新能源汽车和传统燃油车。

  ★以上由网易数帆投递申报的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高质量发展论坛——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。

电 话：180-6622-7879

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