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”交流会在致远互联总部成功举办，会上致远互联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，并进一步展示了致远互联协同大模型的能力及应用。

致远互联AI发展现状

从致远互联协同大模型建设来看，致远互联底层采用致远互联弹性智能云，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。

致远互联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。

致远互联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，致远互联的企业级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。

致远互联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，致远互联可以进行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，致远互联有两套模式，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。