大型企业通常具有人员多、产品多、知识多、流程多、合规多的特点,这些特点让企业员工需要花费大量的学习成本才能融入工作环境。因此,许多企业通过搭建企业“中台”,将企业内部具有较强通用性的数据、功能、产品等进行统一规划和开发,进而更好地帮助前台业务部门更多地关注业务,提高业务运营效率,提升企业竞争力。
神州数码基于自主知识产权Jarvis智库搭建的超级员工项目,依托自然语言处理、智能搜索、图像识别、人物识别、语音合成、翻译、视频内容见解等AI能力进一步提升中台工作效率,通过政策咨询助理、系统应用助理和业务流程助理三大功能,有效减少大量重复性工作,提高员工服务效率,为前台业务发展提供坚实的支撑。
政策咨询助理,高速响应员工需求
每一个企业的企业文化、规范制度和政策都和员工有密切的联系,以人力资源为例,公积金、报销、医保津贴、档案调转、请假考勤、员工福利、证明开具和公司制度等信息都和每一位员工息息相关,因此,HR部门每周都至少需要花费一天的时间为员工进行相关问题的解答。

基于Jarvis构建的超级员工,可以通过对HR部门的所有政策、流程进行学习,为员工提供了7*24的高速响应服务。不仅仅是HR部门,财务、法务、后勤等职能部门,都可以通过对超级员工进行政策、制度等知识的训练,实现员工咨询服务的快速、智能响应。
系统应用助理,全面降低学习成本
除了大量的规章制度和政策,大型企业由于业务专业细分,信息化系统也越来越多,比如企业文档管理、财务管理、车间管理、进销存管理、资产管理、设备管理、质量管理、供应链管理、客户关系管理、供应商管理、广告投放平台管理等管理平台,对员工来说,正确的使用这些系统需要大量的学习成本。
为降低员工的学习成本,大型企业会通过建设企业中台服务部门,为员工在业务系统操作的时候提供政策解答、工作前置条件解答、工作流程引导等服务。然而,当企业信息化系统更新后,中台员工又需要进行新一轮的培训,才能为全司服务,不但效率较低,而且成本极大。
为帮助中台部门减负,Jarvis的超级员工可注入全部企业系统模板功能说明的知识,按员工的工作要求给与建议和解答,并可以快速将员工带到系统处理的模块,大幅提升员工工作效率。
业务流程助理,打通企业订单全流程
在企业的生产经营方面,企业需要提供大量的人力对订单流程进行跟踪。Jarvis的超级员工,通过学习所有的订单流程系统,可及时、便捷的提供所有订单流程的状态,并通过翻译能力,实现与各国客户的无缝交流对接,简化业务流程,加速提高生产力。
智能化的中台是企业全面转向智能化、数字化的基础,通过对中台工作的智能升级,简化大量重复性强、可标准化的工作内容,Jarvis的超级员工可大幅降低企业成本,提高员工的工作效率以投入更复杂、更有价值的工作当中。未来,神州数码Jarvis将继续推进多层次的智能服务体系建设,全方位支撑企业智能化转型。
好文章,需要你的鼓励
在2025年KubeCon/CloudNativeCon北美大会上,云原生开发社区正努力超越AI炒作,理性应对人工智能带来的风险与机遇。随着开发者和运营人员广泛使用AI工具构建AI驱动的应用功能,平台工程迎来复兴。CNCF推出Kubernetes AI认证合规程序,为AI工作负载在Kubernetes上的部署设定开放标准。会议展示了网络基础设施层优化、AI辅助开发安全性提升以及AI SRE改善可观测性工作流等创新成果。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
DeepL作为欧洲AI领域的代表企业,正将业务拓展至翻译之外,推出面向企业的AI代理DeepL Agent。CEO库蒂洛夫斯基认为,虽然在日常翻译场景面临更多竞争,但在关键业务级别的企业翻译需求中,DeepL凭借高精度、质量控制和合规性仍具优势。他对欧盟AI法案表示担忧,认为过度监管可能阻碍创新,使欧洲在全球AI竞争中落后。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。