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”交流会在特亿达总部成功举办，，会上特亿达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，，，并进一步展示了特亿达协同大模型的能力及应用。。

特亿达AI发展现状

从特亿达协同大模型建设来看，，
，特亿达底层采用特亿达弹性智能云
，
，，，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。
。

特亿达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。。
。

特亿达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，，，特亿达的企业级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。。。。

特亿达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。。

AI+数智化建设举例

以PMP项目管理为例，，特亿达可以进行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，，，，特亿达有两套模式，，，，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。
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