德國知名車企-“采購助手Chatbot”數據智能體創新項目

逸迅科技案例

該Agent案例由逸迅科技投遞并參與金猿組委會×數據猿×上海大數據聯盟共同推出的《2025中國大數據產業年度Data Agent創新應用》榜單/獎項評選。

在全球豪華汽車制造業中，某車企作為領軍者，其產品線不僅涵蓋了高端乘用車和商用車，還包括了高性能動力系統。該車企以其在智能制造與數字化轉型方面的卓越表現而聞名，擁有多個分布于全球的研發中心和生產基地，構建了一個高度全球化、標準化的供應鏈體系。

在其采購領域，這家企業通過建立高效、透明且合規的采購流程，管理著全球范圍內數萬種零部件的采購，從原材料到復雜總成件的整個供應鏈條都被納入其中。面對如此龐大的供應商網絡，確保高質量交付與成本競爭力是采購團隊的核心任務之一。

隨著市場環境和技術的快速變化，該車企正在尋求采購流程智能化升級的方法，并決定采用企業級AI Agent來增強數據處理能力、優化談判效率以及實現知識的有效沉淀和復用。

然而，在實際操作中，該車企面臨著幾大挑戰。首先，在成本分析方面，由于采購報價單需要人工梳理，而每一件零部件都關聯著大量的詳細數據字段，這使得成本深度分析和建模工作量巨大，超出了人工處理的能力范圍。這種情況下，分析周期長、響應速度慢，難以滿足快速決策的需求。其次，在供應商管理上，每年都需要與數百家全球供應商進行頻繁的價格談判，但這些談判策略的制定仍主要依賴于個人經驗，缺乏足夠的數據支持和標準化流程，導致了策略主觀性強、關鍵信息易遺漏以及團隊協作效率低的問題。最后，由于缺乏有效的采購知識庫管理體系，歷史談判記錄、定價策略和供應商評估結果等寶貴經驗無法得到有效保存和共享，造成了新員工培訓困難、“人走茶涼”的知識斷層現象，極大地浪費了人力和時間資源。

為了解決這些問題，引入企業級Data Agent成為了必然選擇。通過AI技術的應用，不僅能大幅提高數據處理能力和分析效率，還能基于數據分析提供更加科學合理的談判策略建議，同時實現采購知識的有效積累和復用，從而全面提升采購部門的工作效能。這一舉措標志著該車企在邁向智能化采購管理道路上邁出了重要的一步。

時間周期：

項目開始時間：2024.7

中間重要時間節點：

·需求收集與數據治理

業務場景定義：2024.7~2024.8

數倉搭建+數據清洗：2024.9~2024.10

·Data Agent核心構建與模型微調

SFT模型微調與SQL生成器開發：2024.11~2024.12

Data Agent模塊內測：2025.1~2025.2

·非結構化知識融合與多代理升級

Knowledge Chatbot上線：2025.3~2025.4

Multi-Agent 對抗機制實裝：2025.5

·鑒權管理與企業知識庫構建功能上線

動態權限與行級安全部署：2025.6

企業知識庫模塊上線：2025.7

·全量交付

雙層反饋驅動優化與驗收：2025.8~2025.9

項目完結時間：2025.9

Data Agent 應用需求

客戶需求：

1.將分散的采購文檔整合并轉化為結構化的數據存儲體系，實現信息的統一管理和高效調用。

2.構建人工智能模型，支持多維度、精細化的成本分析，為采購決策提供數據驅動的洞察。

3.通過AI驅動的智能聊天機器人，自動識別潛在的成本優化機會，助力采購團隊精準施策。

4.借助基于提示的對話式助手，高效提煉和歸檔關鍵談判成果，持續沉淀組織級采購專業知識，打造可復用的知識資產庫。

解決方案：

1.構建結構化數據倉庫，實現百萬級零部件數據的統一管理與智能分析

逸迅科技通過自研的數據智能引擎，將原本分散于數萬離散在采購報價單中的零部件數據，轉化為統一的結構化數據資產，打通采購全流程的數據鏈條。通過AI驅動的多維成本建模與自動化分析，實現從“人工處理”到“智能洞察”的轉變。可提供的功能如下：

·高精度數據解析系統：基于自研NLP與表格識別技術，精準提取采購報價單中嵌套表格、參數字段等復雜內容，字段抽取準確率達95.7%，顯著優于傳統OCR方案；

·多維度成本分析模型：支持按零件類別、供應商、歷史價格趨勢等維度構建成本構成模型，輔助識別異常報價與潛在降本空間；

·實時數據更新機制：支持新報價數據自動接入并同步至知識庫，保障分析結果始終基于最新信息，提升決策時效性。

2.部署【Data Agent】，輔助生成數據驅動的談判策略與應急預案

在逸迅科技自研的Alaya平臺的賦能下，Data Agent深度整合歷史談判記錄、供應商行為模式與成本數據，為采購人員提供智能策略建議、風險預警與自然語言數據問答能力。同時，基于企業級權限體系，確保敏感信息僅對授權人員可見，兼顧智能體驗與數據安全。可提供的功能如下：

·自然語言數據問答：支持用戶以口語化提問方式（如“Q3從博世采購的ESP零件均價是多少？”）實時查詢百萬級零部件數據，系統自動解析意圖、調用結構化數據倉庫，并返回精準結果與可視化圖表；

·智能數據分析與洞察：除了提供基礎的數據檢索功能外，Data Agent還能進行深度數據分析，并根據用戶的提問自動生成洞察。例如，當被問及“哪些因素導致了最近的成本上漲？”時，Data Agent不僅會列出相關因素，還會提供基于歷史數據的趨勢分析和預測模型，幫助用戶更好地理解現狀并規劃未來行動。

·智能策略推薦引擎：基于歷史談判成果與成本模型，自動識別高潛力降價杠桿，推薦優先級排序及談判話術，提升策略制定效率與一致性；

·細粒度權限管控機制：支持按組織架構、角色、項目組等維度配置數據訪問權限，確保用戶僅能查看其職責范圍內的供應商、零件或成本信息，滿足寶馬集團對數據合規性與安全性的高標準要求。

·快速驗證數據：無需依賴IT支持即可快速完成結果驗證，提升對智能建議的信任與采納效率。

3.構建企業知識庫，實現知識沉淀與傳承

在逸迅科技自研的Alaya平臺的支持下，企業員工可將個人經驗與最佳實踐上傳至企業級知識庫，并允許他人通過精準的AI問答實現知識的快速檢索與高效復用。多人協作的知識體系打破信息孤島，助力團隊協同決策與能力傳承。可提供的功能如下：

·高精準RAG檢索系統：基于Alaya核心的知識構建與RAG技術，實現用戶問題到答案的端到端準確率超過90%，支撐復雜采購場景下的真實應用需求；

·企業級文檔管控：支持對知識庫、Data Agent及工作流按組織架構、角色和權限進行細粒度管控，涵蓋文檔權限、版本管理、時效性及合規性審核，滿足企業級數據安全與治理要求。

面臨挑戰

在為該車企開發采購助手Data Agent項目的過程中，我們遇到了一系列典型且具有行業代表性的挑戰。這些問題不僅源于汽車行業本身的復雜性，也反映了企業級AI數據智能產品在真實業務場景中落地的普遍難點。

首先，數據分散與非結構化問題極為突出。該車企的采購數據長期散落在數萬份格式各異的PDF報價單、Excel表格、郵件附件以及SAP等ERP系統中。不同供應商提交的報價模板差異巨大，同一零部件在不同系統中的編碼、命名規則甚至計量單位都不統一，導致數據難以對齊。更棘手的是，大量關鍵信息，比如是否含稅、模具分攤方式、最小起訂量等信息均隱藏在非結構化文本或掃描版文檔中，傳統OCR和規則引擎無法準確提取，嚴重制約了后續分析的準確性。

其次，業務邏輯高度復雜且隱性化。汽車采購涉及原材料、二級供應商、工藝路線、物流成本、關稅政策等多維因素，而許多定價規則僅存在于資深采購員的經驗中，未被顯性化或文檔化。例如，電子件和沖壓件的成本模型完全不同，但初期我們試圖用統一Agent覆蓋所有品類，結果導致分析偏差。此外，車企對數據安全和合規要求極為嚴格，部分敏感談判記錄無法用于模型訓練，限制了Agent的知識廣度。

第三，技術落地面臨工程化瓶頸。一方面，大模型在缺乏明確依據時容易產生“幻覺”，比如虛構一個看似合理的降本比例，這在高風險采購決策中不可接受；我們必須構建嚴格的溯源機制和拒答策略。另一方面，與客戶老舊IT系統集成困難，實時數據同步延遲高，權限體系復雜，導致Agent無法動態適配不同角色的數據視圖。

最后，組織協同與用戶預期管理也是隱形障礙。采購、成本工程、研發等部門目標不一致，數據口徑難統一；業務專家時間緊張，不愿配合標注或驗證結果。同時，用戶初期期望過高，比如某領導希望“問一句就能輸出最優談判策略”，而實際效果需依賴高質量數據和持續迭代。

這些挑戰促使我們從單純的技術交付轉向“數據+流程+組織”三位一體的解決方案設計，最終才實現從“能用”到“可信、可用、可沉淀”的跨越。

戰略目標

在智能時代，真正的企業競爭力不再僅僅源于規模或資源，而在于組織是否具備基于數據做出高質量決策的能力。對這家全球領先的豪華車企而言，“數據驅動決策”已超越工具層面的優化，上升為一場深刻的管理范式變革,它意味著告別“拍腦袋”“憑資歷”“靠感覺”的傳統決策慣性，轉向以事實為錨、以洞察為帆的理性治理模式。

采購作為連接研發、制造與供應鏈的核心樞紐，其決策質量直接影響成本結構、交付效率乃至產品競爭力。當企業將“數據驅動”確立為采購體系的戰略內核，實質上是在構建一種新的組織信仰：信任數據勝過信任直覺，重視證據高于依賴權威。這種文化鼓勵員工提出可驗證的問題、追求可量化的答案，并在不斷試錯與學習中優化判斷。無論是評估一個新供應商的引入風險，還是判斷某類零部件是否存在結構性降本空間，決策依據都來自系統化積累的數據資產，而非偶然經驗。

更重要的是，數據驅動決策不是靜態的流程固化，而是一種動態的組織學習機制。每一次采購行為產生的數據，都會反哺模型、豐富知識、校準策略，使整個體系越用越聰明。久而久之，企業不僅擁有了“看得清現狀”的能力，更具備了“預判未來趨勢”的智慧。這種由數據滋養出的前瞻性與敏捷性，將成為企業在技術迭代加速、供應鏈波動加劇的復雜環境中最堅實的護城河。

因此，推動數據驅動決策，本質上是在鍛造一家企業的“理性基因”——讓科學精神滲透進每一個業務角落，讓高質量決策成為組織的本能反應。這不僅是數字化轉型的終點，更是邁向卓越運營的新起點。

實施與部署過程

1.核心職能角色

1）業務分析師：負責解讀報價分析單的復雜業務邏輯與字段定義，將“多維成本分析”需求轉化為明確的技術指標，并制定Agent的談判話術標準與最終驗收準則。

2）數據工程師：負責搭建項目的核心數據底座，通過ETL技術清洗各類離散、異構的報價分析文件（Excel/PDF），將其轉化為標準化的結構化數據庫。

3）AI工程師：負責構建智能決策大腦，包括利用Text-to-SQL/Code Generation技術讓模型能夠自主生成查詢代碼以提取精準的數據庫指標，搭建垂直領RAG系統以精準定位非結構化報價分析文檔中的上下文，設計Agent思維鏈與工具調用邏輯以支持復雜的成本推理與數值計算，并建立嚴格的防幻覺評測與護欄機制，確保數據回答的準確性與嚴肅性。。

4）前后端開發工程師：負責全棧平臺的落地與集成，開發用戶交互界面并串聯底層數據與模型，同時實施嚴格的企業級權限管控，保障車企核心價格數據的安全閉環。

2.系統架構

1)基礎設施與數據源層：作為系統的算力與資源基座，該層深度整合了通用大模型的邏輯推理能力與車企海量的多模態業務數據。它不僅通過連接器接入了企業ERP/SRM數據庫中的結構化數據（如歷史采購訂單、BOM成本表），還全面覆蓋了PDF合同、審計報告、技術規格書等非結構化文檔，同時融合了模型自帶的通用商業知識，為上層應用提供了全量且真實的“采購業務原油”。

2)數據治理與處理層：將雜亂的采購數據轉化為模型可理解的高質量語料。通過調用專門的數據清洗模型，該層執行文檔切片、異常數據去除和標準化處理，并利用Q-A對自動構建與數據蒸餾技術，將復雜的采購業務規則轉化為知識片段，從根源上解決因數據質量差導致的Agent答非所問或產生幻覺的問題。

3)Agent開發與應用編排：作為直接面向業務交付的總裝車間與服務平臺，該層負責將治理好的數據與模型能力封裝為具體的業務應用。開發者在此通過流程調度定義復雜的采購查詢SOP，構建向量知識庫，并進行系統集成管理，最終將生成的Data Agent以標準API服務的形式發布，無縫嵌入到采購人員日常使用的辦公軟件或業務系統中。

3.核心技術

1)高精度數據解析系統

·核心難點：采購報價單格式多樣，包含PDF、Excel和圖片，且存在復雜的嵌套表格和非標準字段。

·技術方案：

（1）布局分析：使用基于視覺的模型對文檔進行區塊檢測，先區分出標題、正文段落、表格區域、蓋章區域。

（2）表格結構還原：針對嵌套表格，采用TSR算法。它不僅能識別單元格文字，還能識別行列合并關系，還原表格的層級結構。

（3）LLM語義抽取：放棄傳統的正則匹配，改用LLM進行字段提取。將OCR 識別后的文本塊+原始表格結構作為Prompt輸入給LLM，配合Few-Shot提示，讓LLM自動將不同供應商的表頭統一映射為標準字段unit_price。

（4）校驗邏輯：建立規則引擎，比如數量*單價=總價。如果算術不匹配，自動標記為“置信度低”，轉人工復核。

2）Text-to-SQL+RAG混合架構

·垂直領域認知增強技術

（1）混合知識增強：結合S11，系統在處理查詢時，不僅檢索數據庫 Schema，還通過RAG技術檢索非結構化的“采購知識庫”，確保模型理解“降本率”、“PPV”等專業概念。

（2）雙層反饋進化：基于S12，利用歷史高頻問答構建緩存與反饋機制。系統能通過用戶反饋不斷自我優化，越用越準，大幅降低推理延遲。

（3）領域模型微調：基于S0，使用企業私有數據對基座模型進行Post-training，使其具備特定行業的邏輯推理能力。

·多代理對抗與自愈機制

（1）多智能體反思：對應S21，引入“Critic Agent”角色。在生成SQL后，不由同一模型直接執行，而是由另一個代理進行邏輯審查（比如：“這個查詢是否漏了時間限制？”），通過多輪辯論確保邏輯閉環。

（2）代碼自愈糾錯：對應S22，通過靜態代碼分析器預執行SQL。一旦報錯，系統會自動捕獲錯誤碼（如Syntax Error），并將錯誤信息回傳給LLM進行二次修正，直至SQL可執行。

·動態安全圍欄與行級鑒權

（1）SQL動態注入：對應S23，系統不直接執行Agent生成的SQL。而是在執行前，根據當前用戶的ID和角色（Role），強制在SQL的WHERE子句中注入權限過濾條件（例如：強制追加AND factory_id='A'）。

（2）邏輯隔離：實現了自然語言意圖到物理數據權限的自動映射，從根源上杜絕了越權查詢風險。

·智能洞察與多模態生成

（1）自適應可視化：對應S31，系統根據返回數據的特征（是時間序列、占比分布還是對比關系），自動推薦并生成最佳的圖表類型（折線圖、餅圖、柱狀圖），無需人工配置。

（2）多模態敘事：對應S33，結合RAG檢索到的文檔和SQL查出的數據，生成“圖表+文字分析報告”，直接給出業務建議，而非冷冰冰的數字。

4.重要產品

·Data Agent：一款對話式商業智能工具，即Data Agent。它打破了傳統報表系統的僵化模式，允許業務人員通過自然語言與企業的結構化數據庫進行實時交互，，即時查詢并對比零部件成本、歷史價格趨勢及供應商份額。系統不僅能秒級生成可視化圖表，更能基于內置的歸因模型自動輸出業務洞察，比如識別材料成本差異、推薦國產化替代方案，并提供從數據結果到計算邏輯的全鏈路透明展示，幫助采購員在談判中實現基于數據的精準決策。

·Knowledge Chatbot：面向采購全流程的智能業務咨詢助手，充當業務人員的“合規顧問”與“技術參謀”。該模塊基于RAG技術，激活了沉淀在企業內部的海量非結構化資產，支持用戶針對復雜的采購SOP流程、內控合規紅線、歷史合同條款或技術規格書進行自然語言提問。它能迅速從數萬份文檔中跨源檢索并精準定位依據，有效解決了人工查閱效率低下及經驗傳承斷層的問題，為采購合規與風控提供全天候的智力支持。

·Enterprise Knowledge：賦予一線業務人員自主權的知識庫構建與管理中心。作為連接個人業務資料與企業公共知識資產的橋梁，它支持用戶通過拖拽方式自助上傳報價單、審計報告、行業標準等多種格式的本地文件（PDF/Word/Excel）。通過內置的高精度OCR與文檔解析引擎，該模塊能即時提取文件中的關鍵信息并完成向量化處理，將其實時同步至系統的檢索范圍中，確保AI的回答始終基于最新、最鮮活的業務事實，解決了傳統知識庫更新滯后、難以覆蓋臨時性業務資料的痛點。

5.創新思維

1）認知范式融合：從“割裂查詢”到“數文聯動”

打破傳統BI與文檔管理系統的界限，創新構建了ChatBI+Knowledge Chatbot雙引擎架構。系統不僅能計算復雜的成本數據，更能實時關聯分析合同條款與技術文檔，實現從單一數據呈現到立體化“歸因洞察”的跨越，讓決策既有數據支撐又有法規依據。

2）知識生態重塑：從“靜態維護”到“實時自生長”

突破傳統企業知識庫依賴IT統一維護的時效瓶頸，通過Enterprise Knowledge機制，賦予一線業務人員自助上傳文件的權限，將原本離散在個人電腦里的報價單和臨時文件，即時轉化為企業共享的最新知識資產，實現知識庫的動態自愈與生長。

3）可信架構突破：從“概率生成”到“嚴謹決斷”

針對車企采購對數據準確性的苛刻要求，引用業界比較主流的Multi-Agent對抗與反思機制。通過引入“批評者”角色對生成的SQL進行邏輯互斥校驗，結合統一語義層管控，將大模型的發散性創造力約束為金融級的執行精確力，解決AI在嚴肅商業場景落地的信任難題。

4）交互體驗降維：從“技術門檻”到“語言即接口”

實現數據能力的徹底平權。利用Text-to-SQL技術將復雜的數據庫查詢邏輯封裝于無形，讓不懂SQL代碼的采購人員通過自然語言即可調取百萬級零件數據，將數據分析能力從少數分析師手中，真正下放到聽得見炮火的一線業務端。

6、團隊配合

本項目采用了“領域專家與技術極客共創”的敏捷協作模式，組建了由業務分析師、數據工程師與算法工程師構成的混合特戰隊。在執行過程中，業務團隊作為“知識架構師”深度介入，將復雜的采購術語與合規SOP精確翻譯為系統的統一語義層邏輯；技術團隊則通過Multi-Agent對抗機制與百萬級異構數據治理夯實底層能力；雙方最終建立起高效的“專家在環”反饋閉環，將一線業務員的每一次糾錯即時轉化為模型微調語料，通過這種“業務定義規則、技術保障落地、反饋驅動迭代”的深度耦合，確保了Alaya系統在復雜場景下兼具金融級的準確性與專家級的邏輯判斷力。

合作服務效果

在當今競爭激烈的商業環境中，采購部門面臨著巨大的挑戰，包括如何高效管理百萬級零部件的數據、制定科學談判策略以及實現即時響應和高效協同。逸迅科技基于結構化數據倉庫與Data Agent能力的解決方案，為這些問題提供了一條有效的路徑。

首先，在業務價值方面，該方案成功地打通了百萬級零部件的數據孤島，實現了高效智能的成本分析。通過將數萬零部件、數百個字段的離散采購報價單整合為統一的數據資產，不僅消除了信息碎片化的問題，還大幅提升了數據分析的速度。傳統的Excel手動處理方式被革新，成本對標報告生成時間縮短60%以上，使得決策響應速度顯著加快。

其次，構建了一個數據驅動的談判策略引擎，這標志著從“經驗判斷”到“智能推薦”的重要轉變。利用歷史談判數據與大語言模型，系統能夠自動生成潛在降價杠桿、風險預警與應急預案，確保不同區域和團隊面對數百個供應商時策略一致，減少溝通成本與決策偏差。這種方法預計能提升5-8%的潛在成本節約機會。

此外，采用逸迅科技自研的Alaya平臺（Data Agent構建平臺）的RAG增強檢索與Chatbot技術，提供對話式精準知識服務，實現了即時響應與高效協同。這種技術支持下的智能問答系統，不僅能以自然語言查詢技術細節，準確定位分散的知識內容，還能大幅減少技術支持響應時間約80%，極大提高了跨部門協作效率與滿意度。

采購團隊反饋顯示，初期使用階段就已顯著感受到效率的提升，特別是在復雜零件處理和多輪談判中表現尤為突出。零部件數據的結構化與AI輔助分析減少了人為誤差與重復勞動，使成本對標與降本機會識別更加高效準確。

關于企業

·逸迅科技

上海逸迅信息科技有限公司（簡稱“逸迅科技”）2012年成立于張江，作為上海首批入庫數商（數據技術型），聚焦于數據智能、智慧城市、物聯網、智能運維、數字孿生等領域，基于自主研發的全棧數據產品技術底座，為政府、制造、能源、交通運輸等行業客戶提供一站式數智化解決方案，助力數據業務應用及產業落地，輔助業務決策，加快數字化及數智化轉型速度。

·德國知名車企

在全球豪華汽車制造業中，該德國知名車企作為領軍者，其產品線不僅涵蓋了高端乘用車和商用車，還包括了高性能動力系統。該車企以其在智能制造與數字化轉型方面的卓越表現而聞名，并擁有多個分布于全球的研發中心和生產基地。

★以上由逸迅科技投遞申報的Agent案例，最終將會角逐由金猿組委會×數據猿×上海大數據聯盟聯合推出的《2025中國大數據產業年度Data Agent創新應用》榜單/獎項。

該榜單最終將于1月上旬上海舉辦的“2025第八屆金猿大數據產業發展論壇——暨AI Infra & Data Agent趨勢論壇”現場首次揭曉榜單，并舉行頒獎儀式，歡迎報名蒞臨現場。