近日“走进数智致远——探寻IT企业运营数字化转型的最佳模式与升级之道”交流会在畅行未来信息总部成功举办，，，，会上畅行未来信息AI产品专家廖治文做了“AI赋能协同应用新体验”的主题分享。。。围绕“AI+”数字营销解决方案的用户需求，，，阐释了数智化营销建设规划及方案
，，，
，并进一步展示了畅行未来信息协同大模型的能力及应用。。。

畅行未来信息AI发展现状

从畅行未来信息协同大模型建设来看
，，畅行未来信息底层采用畅行未来信息弹性智能云，，，，可以针对客户的需求做弹性部署
，，，，针对协同应用大模型而言，
，，，依靠在协同领域做更多细分的优势，，，它更擅长于对流程处理、、表单处理以及组织架构的理解，，表现数据形式更加灵活多样
；Coder环境也为致远提供了更为广泛的系统协同能力
。。
。

畅行未来信息协同大模型具备三大核心特色，，包括协同应用大模型、、、、AI增强式撰写框架以及合规内控大模型。
。。提高协同工作智能化
，
，，辅助用户更好地去撰写文稿，，，
，去做各个环节的合规审核，，，并能通过提出指引的方式，，帮助用户去解决问题。。

AI可以适用在每一个应用场景，，，
，以运维档案储存为例，，，通常情况下我们会需要手动查找运维档案
，，随着资料的增多，，查询的难度也随之上涨，，，而羽翼化的检索方式可以在用户进行大致描述的情况下，，查询到其想要的资料。。。。

畅行未来信息协同工作智能助手可以帮助用户可以通过AI判别流程、、搭建低代码
，，，，甚至在某些领域上进行判别：AI助手可以根据销售提供的解释说明
，
，
，对市场活动中出现采购与活动无关的物品进行判定，，，
，确定该项费用是否合理；此外
，，畅行未来信息的企业级AI工作站
，，，，用户可以根据自己的工作需要，
，，，充分调用底层能力，，，，结合AI帮助自己完成日常工作。
。。。

用户需求分析与核心场景介绍

对于IT行业的用户来说，
，
，，日常工作诸如基础设施管理、
、
、、系统维护、、、网络管理以及安全管理等，，这些工作具有经验和知识高密集程度
，，，，同时经验化居多的特点
，，
，，AI的赋能可以帮助用户对专业知识进行完整的记录，，，，再通过羽翼关联的方式，，，，当用户提供需求时候，，，为用户呈现出来。。。随着模型的训练，，，AI为用户提供的结果也将会愈加精准。。
。

畅行未来信息在几个核心场景进行了“人工智能+”的升级处理，，，，诸如智能助手、、、智能项目管理与智能督办等，
，，为日常工作提供便捷，，，对于销售项目而言，，在为销售提供更加简便的操作同时，
，，
，可以对项目进行智能追踪，
，，并实现重要节点发送协同的提醒；在会议上，，
，，智能督办可以将待办的事项拆成项目里面的督办
，，进行对长期任务的拆解和追踪。。
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AI+数智化建设举例

以PMP项目管理为例
，
，，，畅行未来信息可以进行AI化改造：通过AI辅助完成立项，，
，，将众多项目文档汇总整理展现给用户（如有多少项目已完工，，，，多少项目正在进行），，
，，方便用户快速、
、便捷地把控整体项目情况
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风险预警方面，，
，，畅行未来信息有两套模式，，基于传统的统计学方式与基于持续大模型方式，，
，通过不断地输入信息，，
，实现风险预警的作用，，，，通过风险预警
，，可以实现诸如bug出现风险的预警，
，，，硬件压力的风险预警以及客户运维需求压力风险的告警等功能。。。。