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
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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
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畅行未来信息协同大模型具备三大核心特色
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，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。
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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
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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
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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
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、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。。

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。。。

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。。。。