浪潮海岳大模型融入企业日常办公场景 办公室来了“全能员工”

“查一下集团营收情况，按下属公司拆分，再看看每条产品线怎么样，哪些客户的在建项目有风险。”

在浪潮数字企业，首席科学家路宽对着屏幕下了一连串指令。随后，系统生成了一张多维度分析图表。过去需要工作人员从不同报表中查找、汇总的信息，如今可以轻松获取。

这是浪潮海岳大模型在企业管理中的一个应用场景。与通用大模型不同，浪潮海岳大模型主要服务企业经营管理，将人工智能技术嵌入财务、软件开发等业务流程。

为什么要专门研发企业服务大模型？路宽认为，企业需要的不只是一个能够回答问题的模型，经营管理涉及大量内部数据、业务规则和审批程序，模型既要理解用户的需求，也要知道数据从哪里来，业务按什么规则处理，才能真正参与企业日常工作。

合同审核就是其中一个典型场景。

一份合同涉及付款、验收、违约责任、保密、知识产权等多个方面。不同类型的合同，审核重点也不一样。即便是同一类合同，不同企业也可能有各自的管理要求。

通用大模型能够理解合同条款的文字含义，却未必了解一家企业的具体业务，更难以直接按照企业内部制度作出判断。

这也是海岳研发团队需要解决的难题。企业合同涉及大量私有数据，可用于模型训练的高质量样本有限，业务场景又各不相同。团队尝试从有限的真实审核样本出发，通过“可信数据合成+LLM矩阵驱动扩增”手段，构建高质量的审核业务训练集；利用多款旗舰模型与开源模型组成“评审团”，对生成的语义样本进行交叉验证与难度分级，最终精选出具有“中高难度”的数据样本作为核心训练语料。

有了训练数据，还要让模型学会按照企业的规则办事。团队采用“双模智审”，把大模型的语义理解能力与企业预设的审核规则结合起来。企业可以针对不同类型的合同设置审核标准，对违约责任、付款、验收等条款配置专属规则，并按照风险程度划分等级。

为了让模型进一步适应实际业务，研发人员又引入场景化强化学习，从条款理解是否准确、合同类型是否匹配、上下文逻辑是否一致、是否符合规定等方面评价模型输出，迭代优化模型的审核能力。

如今，在合同审核应用中，审核效率提升至少90%、错误率控制在5%以内、风险识别率超95%。

除了合同审核，财务管理也是浪潮海岳大模型的重点应用领域。

企业的财务数据往往分散在不同报表和业务系统中。管理人员想了解某项经营指标，可能需要先明确统计口径，再由财务人员查询、汇总和分析。海岳将大模型与企业管理软件结合，让用户能够直接通过自然语言查询经营数据。

从查数据、审合同，到开发软件，海岳大模型的应用范围还在扩大。

海岳Mano智能开发平台，通过深度融合AI原生、智能体等技术，解决企业开发进度滞后、传统系统价值难以释放的双重难题。平台打通需求建模、任务规划、编码测试、运行部署、反馈迭代全研发链路，将AI能力深度融入研发各个环节，具备业务需求智能梳理拆解、多智能体任务协同调度等核心能力。

路宽将其概括为“对话即代码、规格驱动开发”。使用者先提出业务需求，由AI生成相应代码；当需求发生变化时，修改需求描述，系统便可同步生成代码、测试和文档。这样一来，熟悉业务但不具备专业编程能力的人，也有机会直接参与定制软件开发。

这些技术的研发可以追溯到2017年。当时，浪潮组建研发团队，围绕企业软件智能化开展技术攻关。从软件自动构造到企业服务大模型，团队的研发方向逐步延伸。2023年，浪潮海岳大模型1.0发布；今年4月，浪潮数字企业发布海岳大模型4.0及智能体平台1.0。

目前，海岳大模型已通过国家网信办“境内深度合成服务算法”和“生成式人工智能服务”双备案。团队参与编制《人工智能 智能体互联》系列7项国家标准，“多智能体协同的穿透式监管体系实践”入选工业和信息化部人工智能典型案例。

对于下一步的发展，路宽介绍，浪潮数字企业计划将软件后台功能改造成可供AI调用的命令行接口，并进一步封装为技能，推动AI在矿山、水务、粮食、工业智能制造、能源等行业应用。同时，依托UBML开源社区和省属企业科创资源共享服务平台，吸引更多企业参与人工智能技术应用与生态建设。