知识库 - IZEETAK

数字晋级落地的核心载体

2B领域:智能体重塑产业价值链

提升效率;
创造增长;
重塑流程架构;

自动处理重复任务，节省人工成本;
智能洞察机会、预测与触点优化;
集成企业核心系统，协同跨部门流程;

完整链条加速、边际效率提升;
市场响应敏捷，主动业务增长;
业务流程升级，组织效能跃升；

误区:试图将数据直接“喂食”给大语言模型(LLM)期望模型能自动产生有价值的输出

企业日常产生的海量、分散、格式各异且质量参差的非结构化数据(文本、图像、音视频等)，未经有效处理，难以被大语言模型精准解析。直接输入此类“原始数据”，极易导致智能体输出的结果不相关、低质量甚至错误，无法激活其智能潜力。

大语言模型在通用语言任务上表现卓越，但其训练数据普遍缺乏特定行业知识和企业专属的业务逻辑。因此，大语言模型本身不具备对企业目标和业务逻辑的天然理解力。若未向其充分注入业务上下文，智能体的输出往往流于泛泛而谈，无法产出贴合企业实际需求的深度洞察或决策。

伴随企业规模扩张，数据量和数据复杂性呈指数级增长。若缺乏高效稳健的大规模数据治理和数据转化机制，智能体的性能将迅速衰减--响应延迟、输出质量下降甚至失效，这对依赖智能体进行实时决策或大规模分析的企业尤为致命。