泛微提供多模态智能采集引擎、智能搜索与问答引擎、文本数据互转引擎、智能审核引擎、文本转意图转动作引擎等五大基础能力，与平台深度融合，共同构成了AI原生支撑平台-泛微数智大脑Xiaoe.AI，为组织提供AI落地与业务驱动能力。（以下为泛微300+AI应用场景体验大会演讲内容，略有删减）
01.
AI在组织落地的难点
难以深入业务流程的根本原因
首先，泛微分析了一个行业共性问题：当前AI大模型在企业级市场多停留在聊天问答的浅层应用，真正深入业务流程的落地较少。
1）业务数字化不充分，整合难：大量核心业务仍在线下运行，如纸质合同、线下审批、散落在微信或私人邮件的沟通。即使部分业务线上化，数据也分散在OA、ERP、CRM、HRM等异构系统中，AI无法感知，缺乏自动采集、清洗与整合的工具，数据不通，智能无从谈起。
2）大模型的精准与合规问题：企业级场景对严谨性、精准度要求极高（如合同审核、财务核算、招投标审查），1%的错误就可能引发严重法律与经营风险。
那么，泛微如何解决这些难点？
02.
五大基础能力解决AI落地问题
相互协同支撑，可随需构建业务智能体
自2021年起，泛微就开始AI化产品的研发工作。经过多年深耕，泛微AI应用已服务上千家用户，沉淀了丰富的实践经验，泛微在此基础上构建了五大基础能力体系，成为了泛微企业级AI原生支撑平台的内核。
大会现场，泛微演示了这五大能力如何与平台深度融合，落地到实际业务场景中：
1）多模态智能采集引擎：智能化的前提是有数据、有信息。泛微通过OCR识别纸质单据、手写表格、印章票据，还能自动抓取邮件、IM聊天记录、网页情报、会议录音等信息，跨越系统边界，把分散在各处的“数据碎片”自动汇聚、清洗、提炼、沉淀到统一的信息中心，让组织所有业务数据都能被AI感知、利用，解决线下与非结构化数据采集难题。
· 应用场景：知识文档收集、供应商资质收集、客户线索录入与完善、历史档案数字化、招标信息聚合、业务资料归档等所有需要线下转线上、分散数据汇整的场景。
在实际业务场景中，泛微演示了档案智能体如何实现档案自动归档：无论是报销归档、资产归档、应收归档等，还是存放在各个系统ERP、HRM、CRM的订单、人事合同、投标书、销售合同等各类业务文件，都能够自动抓取进行自动归档，系统按照预设的采集规则，自动完成纸质/电子文件的数据抓取、格式标准化和初步归档。
2）智能搜索与问答引擎：数据统一录入到数据中心后，借助智能搜索与引擎能力，可以进行方便高效的检索和问答。
泛微先将采集到的信息、上传的知识、业务系统同步的知识等进行向量化存储，当用户提问时，系统对输入内容做分词和向量化处理，通过小模型在知识库中精准检索、排序，再将结果交给大模型汇总输出。同时，答案展示溯源文档，用“知识库检索+大模型输出+溯源验证”的模式，有效提升答案的真实性和准确性，让AI的回答有迹可循。
· 应用场景：对组织内有权限的信息、数据、文件进行统一搜索问答，也可以应用于组织内部的制度查询、方案分享、技术支持、项目复盘、新员工培训、客服服务与答疑等，所有需要从海量分散、非结构化的数据中快速获取信息的场景，实现“一句话全局搜，精准答”。
会上，泛微演示了文本搜答，AI能实时检索组织知识库，并给出权限内的答案；数据检索，对接台账等，精准提取数据源，例如“查询哪些项目延期”、“分析一下营收”，为决策与分析提供可靠数据支撑。
（数据检索演示）
3）文本数据互转引擎：检索和问答过程中，涉及到图片、PDF的问答，需要文本数据互转引擎，实现非结构化与数据的结构化之间的互转。
泛微训练微调了OCR、文本比对、表格提取等专属小模型，结合多模态大模型能力，可对各类文本进行自定义字段抽取，自动形成表格或台账，把原本杂乱的文字、图片信息，转化为可直接用于业务流转的结构化数据，打通数据利用的关键环节，反向也可以将结构数据转化为文本数据。
· 应用场景：基于此能力，可以解决发票录入、会议决议转任务、合同文本转台账，邮件转订单、提取等很多需要人工执行的工作，让数据自动转入，全局动态自动更新。
（单据信息抽取）
4）智能审核引擎：填完成后，下一步要进行校验，泛微提供了智能审核能力。
智能审核引擎融合了预置规则库、系统数据与AI文本的智能解析能力，先通过规则库固化组织合规制度、业务标准等刚性要求，结合数字字段等结构化信息的自动化校验，智能文本审核引擎依托语义理解、逻辑推理，完成非结构化文本解析。针对系统的数据或者文本，进行风险识别及多维度关联校验，既守牢合规底线，又大幅提升审核效率和风险识别精准度。
· 应用场景：报价审核、招投标审核、合同评审、供应商准入、费用报销审核、采购申请审核等组织所有流程审核场景。例如费用报销审核，AI会结合组织的报销规则库，对发票、出差事项、报销明细等进行全维度审核，自动识别报销单据不合规、金额超标等问题。
（报销审核演示）
5）文本转意图转动作引擎：泛微Workbot，提供文本转意图转动作引擎能力，让AI从“回答问题”到“动手干活”。
泛微数智大脑不仅能给出答案，还能理解用户意图规划任务并执行具体动作：先通过小模型精准识别用户输入的意图，再由大模型分析决策，调用对应的动作指令完成操作，类似现在流行的OpenClaw技术，比如浏览器的URL访问、点击、判断、抓取、输入等动作，真正实现理解用户的上下文和意图、自动检索历史记忆，自主完成具体事项办理，并缓存每一次对话到记忆机制中，让AI自主完成业务闭环。
· 应用场景：例如业务自动开票场景，只要在系统中输入“帮我开一下维森集团费控合同的票”，AI自动识别意图，依次调用合同台账、查询未开票的金额、开票，开票完成后把发票下载到桌面打开等一系列操作，全程无需人工逐个系统操作，并且存到记忆库中，为每个客户、供应商、项目以及数字员工建立记忆体系——让组织AI模式有不断进化的能力。
（自动开票演示）
03.
泛微AI原生支撑平台
五大基础能力与平台能力深度融合
以上五大基础能力并非孤立存在，而是与泛微原有的强大平台能力深度融合、协同发力，五大基础能力都可以深度嵌入平台的每一个环节，与泛微成熟的业务流程、系统架构紧密绑定，形成相互支撑、协同增效的整体，共同构成全新的泛微AI原生支撑平台—泛微数智大脑Xiaoe.AI。
平台架构清晰分为四层，环环相扣、层层递进、互为支撑：
· 数据层：汇聚组织全场景结构化与非结构化数据，为AI应用提供充足“燃料”；
· 能力层：五大基础能力引擎，是平台的核心内核；
· 应用层：承载各类行业场景化AI应用与数字员工；
· 交互层：提供便捷、高效的多端交互方式，让员工、管理者都能轻松上手使用。
04.
安全可控，让组织放心用、敢用
平台构建时，「安全」体系即为第一原则
在组织拥抱AI的过程中，除了效率和落地性，安全永远是组织最关心的核心问题。因此，泛微在构建AI原生支撑平台时，将“安全”置于最高优先级，适配多行业合规要求：
· 数据隐私保护：平台支持私有化部署与混合云架构，确保核心数据不出域；
· 精细化权限管控：数字员工权限沿用原有组织架构，避免数据越权访问；
· 合规审计追踪：所有AI操作全链路留痕.可追溯审计；
总结
泛微AI原生底座平台——数智大脑Xiaoe.AI，具备丰富的AI应用，用户随时可以下载模板，快速让自己的组织在各个应用场景中实现AI化的提升；平台具备开放性，所有的用户都可以利用这个平台，来构建与生成自身关注的智能应用，并可以结合到组织现有的系统中。
泛微希望以这一平台为底座，助力每一位合作伙伴和开发者，构建更多丰富AI应用，让AI真正深入到组织的业务场景中。
