某钢铁冶金工程行业头部企业
数聚核心、数智赋能：以“数智化企业大脑”重构工程企业风险管控
客户简介
该企业是国内钢铁冶金工程建设与运营服务领域的头部工程技术企业，为世界 500 强央企集团旗下骨干企业，拥有六十余年发展历史。企业以科研设计为龙头，是城市与产业发展系统解决方案提供商，业务覆盖工程项目投融资、咨询、规划、设计、建造、运营等全生命周期。 关键实力：具备国家最高等级工程设计综合甲级资质及 381 项专业资质；设立 5 大核心研发机构（技术、水环境、康养、钢铁、双碳）；拥有 2000 余名从业人员，硕博占比 43%、高级职称占比 37%；累计完成 5000 余项国内外工程，拥有 1794 项专利，主参编国家与行业标准 150 余项，获国家、省部、市级奖项 200 余项。
业务痛点
集团层面对下属企业提出更高的数字化转型要求，围绕“信息赋能”推动企业治理数字化转型。经过几年发展，企业初步实现了项目级、部门级、企业级生产经营数据的连接与共享，但实时数据交互手段和数据质量问题依然突出，各管理层未能实现数据实时贯通和多级联动。落到具体业务，三大壁垒尤为突出： · 标准合规风险：沉淀数千项国标、行标与企标，纸质与电子版本交叉存储；人工核查新旧版本耗时巨大，极易引发“引用已废止标准”的严重合规与设计风险。 · 图纸知识难以复用：建筑图纸包含海量技术参数与隐性知识（材料标注、节点详图、标准索引等）；需工程师逐页翻阅、逐条核对，图纸中的核心智慧难以被快速检索与智能校验，经验无法高效复用。 · 跨国协作语言壁垒：企业承担众多海外国际工程，技术文档与施工方案需在多语言间频繁流转；传统人工翻译周期长、成本高，且跨国协作中专业工程术语的翻译一致性难以保障。
使用的产品与解决方案
以中新赛克 AI WorkForce 为核心，构建“数智化企业大脑”，按三阶路径渐进推进。 第一阶 · 聚数为核：打破系统墙，构建湖仓一体数据底座 – 建成数据中台、主数据平台与智能数仓能力平台，统一数据采集、处理、计算与管理服务。 – 针对 10+ 业务系统制定数据标准，解决 7 个核心业务系统数据重复开发难题，降低指标构建成本。 – 构建人员、项目、客户、供应商、合同、组织 6 个主数据模型，资产使用与盘点效能显著提高。 – 在财务、人力、市场、项目等主题下构建 177 个数据指标，形成管理驾驶舱的数据来源；以部门为基础构建市场、财务、人力 3 个数据资产域。 第二阶 · 场景切入：聚焦风控高价值场景，构建管理要素字典 – 编制集团级管理要素字典，覆盖 7 大主题域、30 个应用场景、138 个管理要素、421 个体征指标，使各职能领域管理更标准化、规范化。 – 构建风控数字化指标与风控分析模型，辅助洞察部门运营状态、挖掘风控线索与疑点，实现风险感知前置化与标准化闭环处置。 – AI 与风控结合：支持按风控场景描述推荐匹配的专项风控智能分身；引入 OCR 与大模型提取非结构化文档要素、机器学习与 AI 算法深度挖掘线索、基于大模型建立风控知识库。 – 典型应用（违规串标分析）：合同要素提取（中标金额、中标厂商、签约时间、厂商地址等）、频繁项集分析识别组合投标违规行为、关联关系分析识别供应商委托代理人异常。 第三阶 · 智慧涌现：构建赛克 AI WorkForce，赋能多模态非结构化工程资产场景 – 遵循“AI Ready = 业务场景 Ready × 模型 Ready × 流程 Ready × 组织 Ready × 数据 Ready”的乘法逻辑：任何一个环节失效，AI 交付效果都会显著下降。 – 从数据底座到业务触点全栈融入：业务连接层提供知识引擎（RAG）、多路由网关、低代码开发与安全管控引擎；核心能力层以业务助手与数字员工双形态支撑；既有 PLM、MES、CRM 等系统原样接入，零破坏复用。 已落地核心场景： – 多模态图纸识别与标准校验：基于 OCR 与大模型视觉能力，自动提取图纸参数、精准比对引用的标准版本，自动输出高 / 中风险合规校验报告。 – 专业文档多语种在线翻译：内嵌工程领域专用翻译引擎，支持中英日韩等 7 种语言互译，保持原文排版与图表结构完全不变。 – 高质量全域数据底座：汇聚底层业务系统与主数据，打破系统墙，构建湖仓一体底座。 – 风控智能分析：深度挖掘疑点，实现风险感知前置化与标准化闭环处置。