汉得与中亿丰入选IDC企业级Agent案例：建筑集团如何落地经营分析与风险预警

核心信息：企业级Agent进入经营管理主流程

汉得信息与中亿丰基于AI中台打造的企业经营分析与风险预警方案，入选IDC《中国企业级Agent最佳实践与案例精选（投资回报率视角）——从场景落地方法到业务价值-2026》。

该案例并非把AI局限在通用问答，而是将知识服务、经营问数、回款资金分析、项目运营分析、客商风险预警和报告生成接入统一平台，尝试形成从数据获取到管理决策的闭环。

IDC此次研究从持续投入、业务成效和长期能力建设等角度观察中国企业智能体实践，覆盖金融、制造、建筑、能源和医药等行业。汉得与中亿丰的实践提供了一个典型样本：大型建筑集团如何让企业级Agent真正进入经营管理场景。

大型建筑集团面临哪些数字化难题

数据分散，查询入口过多

建筑集团通常拥有众多成员企业和项目，知识文档、经营数据、财务数据、项目数据及客商风险信息分布在不同业务系统中。管理人员为回答一个经营问题，往往需要在多个入口间切换，再通过人工方式汇总。

系统之间的指标口径、数据结构和更新节奏不一致，也会增加核对成本。如果缺少统一的数据治理，即使接入大模型，也可能得到口径冲突或无法追溯的答案。

人工分析链路长

项目预算与成本分析、经营数据查询、知识检索和报告编制长期依赖人工取数。业务人员需要先提出需求，数据人员再查询、导出、核对和制表，管理层获得结论时，数据可能已经滞后。

风险发现依赖经验

工程项目周期长、参与方多，回款、资金、项目进度和客商经营情况都会影响风险。仅靠人工定期检查，很难持续监测所有项目，也不易及时识别趋势变化。

组织协同复杂

集团总部、成员企业、财务、资金、项目和信息化部门关注的指标不同，数据权限也不同。企业智能体不仅要“答得出来”，还要确保用户只能访问其有权查看的数据，并能解释结论来自哪里。

汉得与中亿丰如何分阶段落地

案例采用AI中台作为统一底座，逐步连接企业知识和经营数据，而非一次性替换原有系统。这种路径有助于降低改造风险，也方便企业围绕高价值场景持续扩展。

知识服务与智能问数

知识服务将制度、流程和业务文档纳入统一检索范围，让员工通过自然语言快速定位信息。智能问数则把业务问题转换为数据查询和分析任务，减少反复取数、整理表格的工作。

案例披露，知识查询可达到秒级响应，智能问数缩短至分钟级。这里的价值不仅是速度提升，还包括查询过程标准化以及指标口径逐步统一。

项目运营助手

项目运营助手采集项目及业务系统数据，分析运行状态和变化趋势，并依据预设管理阈值触发提醒。

它可以帮助管理者从被动查看报表转向主动关注异常。不过，阈值如何设置、数据是否及时、告警是否准确，仍需要业务团队持续校准。

资金管理助手

资金管理助手汇集集团与成员企业的资金数据，支持资金计划编制、资金预测和回款异常监控，并通过RPA等方式补充数据采集。

对集团企业而言，资金信息统一后，可以缩短统计周期，更快发现回款偏差。但涉及支付、调拨等高风险动作时，仍应保留严格的审批和人工确认。

客商风险预警助手

该助手连接内部客商数据与外部风险信息，监测诉讼、重大事件和经营风险，发现异常后推送提醒，并记录后续处置结果。

这类场景适合Agent持续执行“采集—分析—提醒—跟进”任务，但风险标签只能作为辅助线索，不能替代法务、财务和业务人员的专业判断。

从工具集合升级为经营分析中枢

汉得与中亿丰将回款、项目运营、风险预警和经营分析报告逐步接入同一平台，目标是形成“数据—分析—预警—报告—运营优化”的循环。

数据底座决定答案质量

案例已沉淀数百项财务指标、数千份知识文档和数万条客商风险数据。这样的数据与知识体系，是智能体能够理解企业语境的基础。

如果没有指标治理、权限体系和主数据管理，Agent即使具备强大的语言能力，也难以稳定回答企业经营问题。由此可见，AI中台的重点并不只是统一调用模型，还要管理知识、数据、工具、权限和执行记录。

从回答问题走向主动预警

普通问答工具需要用户主动提问，而经营管理Agent能够持续采集数据，并在指标异常时主动提醒。这个变化让AI从信息入口进一步成为业务流程参与者。

但主动执行也意味着更高的治理要求。企业需要明确哪些动作可以自动完成，哪些建议必须经人工复核，以及出现错误后如何追踪和纠正。

企业如何评估Agent的实际回报

先建立可量化基线

企业可记录上线前的取数耗时、报告编制周期、风险发现时间和人工核对次数，再与上线后的结果比较。没有基线，仅凭使用人数或问答次数，很难判断真实收益。

同时计算持续成本

企业智能化的成本不只包括模型调用，还包括数据治理、系统集成、知识维护、权限建设和人员培训。随着使用规模扩大，监控与运维投入也会增加。

关注业务结果而非演示效果

评估智能问数时，应关注答案准确率、引用可追溯性和节省的分析时间；评估风险预警时，则应关注有效预警率、误报率、处置闭环率以及损失避免情况。

分阶段扩展高价值场景

企业可以先选择数据基础较好、流程明确且容易衡量回报的场景，例如知识查询、固定指标问数或回款异常提醒。验证效果后，再逐步扩展到复杂预测和跨系统自动执行。

对其他企业的启示

汉得与中亿丰案例说明，企业级Agent的落地重点不是简单部署一个聊天窗口，而是围绕真实管理问题完成数据、知识和流程整合。

可复制的方法包括：

• 从高频、高耗时且价值明确的任务切入
• 先统一指标口径，再建设自然语言查询能力
• 将预警与后续处置流程连接，避免只发通知
• 对敏感数据实施身份、角色和字段级权限控制
• 为关键结论保留来源和计算过程
• 用效率、准确率和业务结果持续评估投资回报

总结

汉得与中亿丰入选IDC企业级Agent案例，体现出智能体正在从知识问答走向经营分析、资金管理、项目运营和风险预警等核心场景。案例披露的秒级知识查询、分钟级智能问数，以及多类经营数据的统一沉淀，展示了AI在大型集团管理中的应用方向。

不过，企业级Agent的长期价值仍取决于数据质量、权限治理、预警准确性和可量化的业务回报。对计划引入Agent的企业而言，最稳妥的路径是从清晰场景起步，以数据治理为基础，通过持续评估逐步扩大应用范围。