统一可信知识底座
打通分散知识源与小知识库，建立统一的来源、权限、版本、安全与审计机制。
INDUSTRY SOLUTIONS · CUSTOMER OUTCOMES
从行业问题出发，用可信知识交付结果
TorchV AIS 面向银行、大型集团、智能制造、汽车研发 IT 与专业服务，把知识治理、知识工程和 Agent 上下文能力嵌入真实业务，并以项目指标持续验证价值。
高合规 · 高复杂 · 高协同企业场景
01
业务挑战知识分散、口径冲突、权限复杂
02
TorchV AIS知识工程 + 治理 + 可信服务
03
业务结果问答、审批、问数、分析与 Agent
7重点项目
4代表领域
72%定位时间缩短*
100%Top5 验收指标*
FROM KNOWLEDGE TO OUTCOME
不从产品功能开始，而从业务结果反推知识建设
先明确要解决的业务问题，再确定知识、责任、权限、流程与验收口径，让同一套能力可以持续服务更多部门和 Agent。
支撑业务与 Agent
同一套知识服务同时支撑员工问答、业务应用、企业自研与第三方 Agent。
持续验证业务价值
以检索精度、问题定位效率、专业判断和治理风险等结果衡量建设成效。
INDUSTRY SOLUTIONS
共用一套知识引擎，解决不同产业的关键问题
行业差异不只体现在模型选择，更体现在知识结构、适用条件、权限边界、处理流程和业务验收方式。
01
银行与金融科技
以高可信检索、精细权限和统一治理支撑全行 AI 化
面向多部门、多角色和严格权限边界，把分散小知识库收归统一底座，让理财、合规、研报与数字员工获得可验证的知识服务。
核心挑战
- 全行知识口径难统一
- 检索召回验收门槛高
- 细粒度权限与安全要求
AIS 建设重点
- 全行级知识架构
- 可信召回与证据追溯
- Agent 上下文服务
代表实践：深圳某数字银行、上海某银行、四川某银行
02
大型集团与产业
以统一知识底座承载问答、审批、问数与专业分析
从业务需求、算力与架构规划开始，让统一底座连续支撑核心子公司和多部门应用，降低重复建设成本，为后续扩展预留空间。
核心挑战
- 多公司、多部门协同
- 应用类型持续增加
- 旧平台迁移与知识孤岛
AIS 建设重点
- 集团级知识底座
- 多应用连续复用
- 传统知识平台迁移升级
代表实践：某世界500强企业客户、某国内头部服务器生产厂商
03
智能制造与汽车研发 IT
让复杂图文、多模态资料与专业数据真正可被业务使用
针对图文 Wiki、多模态技术资料、结构化数据与 BOM 等内容实施差异化加工，为售后、培训、数据梳理和工程判断提供可靠知识。
核心挑战
- 资料类型复杂且规模大
- 跨文档定位效率低
- 专业数据需要结构化
AIS 建设重点
- 多模态提取与加工
- 跨文档综合问答
- BOM 检查与业务集成
代表实践：某国内头部服务器生产厂商、某汽车技术服务厂商
04
专业服务
用多版本与时间语义支撑法规适用判断
知识并不总由最新版本覆盖历史版本。围绕业务发生日期、用户意图和适用条件，让 AI 召回正确政策并支撑批量专业分析。
核心挑战
- 法规版本长期并存
- 适用时间本身是业务条件
- 专业判断需要证据依据
AIS 建设重点
- 多版本合并与共存
- 时间条件检索
- 批量问题判定
代表实践：某头部税务师事务所
CUSTOMER STORIES
客户实践已经从“搭一个问答入口”，走向企业上下文基础设施
七个项目覆盖银行、大型集团、智能制造、汽车研发 IT 与专业服务，呈现从问题、建设到结果的完整逻辑。
金融科技2025.04 入场
01深圳某数字银行
全行级企业知识库 KBS
核心挑战
数字员工规模增长，但缺少统一、可信且权限精细的企业上下文。
建设内容
采用 TorchV 标准产品并完成两期定制升级，统一提供知识构建、检索、智能问答与安全治理能力。
客户价值
KBS 成为其 AI 大战略的核心组成之一，以企业上下文服务支撑多业务类型数字员工。
全行级知识与 Agent 上下文服务
细粒度权限银行级安全数字员工
大型银行2025.06 入场
02上海某银行
高可信全行知识库
核心挑战
多部门、多角色与严格权限并存，理财和合规场景对检索召回提出极高验收要求。
建设内容
设计并创建全行知识库，对检索召回开展专项优化，重点提升 Top5 chunks 的准确性与稳定性。
客户价值
在行方规定的测试口径与验收集上完成项目验收，为上层多业务应用提供高可信知识服务。
100%Top5 chunks 准确率*
可信召回全行级架构合规支撑
大型银行2026.06 入场 · 建设中
03四川某银行
统一问答与分散小库归集
核心挑战
各部门为不同 Agent 分散搭建小知识库，知识孤岛和权限、版本、运维风险开始显现。
建设内容
共同重构业务范围、需求规格和总体设计，驱动多部门参与；AIS 建设统一问答并统一收归小知识库。
客户价值
提前阻断知识孤岛趋势，为多部门协作和后续 Agent 规模化建立统一治理底座。
治理前置统一底座消除潜在风险
统一问答小库归集多部门协同
世界 500 强集团2024—2025 年
04某世界500强企业客户
统一集团底座与多类型 AI 应用
核心挑战
国际贸易和金属两家核心公司需要统一知识底座，同时满足问答、合同审批、问数与研报分析需求。
建设内容
从需求规划和硬件服务器方案开始，使用 AIS 建设统一集团知识底座并落地多类业务助手。
客户价值
形成“统一知识底座 + 多类型 AI 应用”的建设体系，并以架构规划支撑后续持续升级。
2 家核心子公司共享统一底座
问答审批问数研报
智能制造2024 年底中标
05某国内头部服务器生产厂商
客服知识库与 Confluence 全量替换
核心挑战
传统知识平台 AI 扩展不足，问题定位、方案生成、工程师选派及供应链追踪等售后环节亟需提效。
建设内容
完成 Confluence 全量迁移，对齐门户、权限、超十万字图文 Wiki 在线编辑与全文检索，并增加 RAG 全局问答。
客户价值
售后工程师可一次获得跨多篇 Wiki 综合生成的解决方案，无需逐篇翻查。
72%问题分析定位平均时间缩短*
平台迁移跨 Wiki 问答全球售后
专业服务2026.03 快速实施
06某头部税务师事务所
法规多版本与时间条件检索
核心挑战
不同年份税务政策需长期共存，业务发生日期可能在往年，不能简单以最新法规覆盖历史版本。
建设内容
围绕问答与分析报告，建设法规多版本合并、共存和条件检索能力。
客户价值
AI 可依据用户意图和时间条件召回相应政策版本，支撑法规适用判断与批量税务分析。
多版本按业务时间判断适用政策
时间语义法规判断批量分析
汽车研发 IT2025 年
07某汽车技术服务厂商
多模态技术资料与 BOM 检查
核心挑战
服务主机厂及零部件研发企业，技术资料类型复杂，培训、提取与结构化加工要求高。
建设内容
部署 TorchV AIS 并与客户自有 AI 应用结合，提供多模态提取与结构化加工能力。
客户价值
强化技术培训、多模态内容利用、数据梳理和 BOM 检查等专业环节效率。
260+客户生态服务范围
多模态提取数据结构化BOM 检查
* 量化指标沿用对应客户项目测试、验收或复盘口径；不同数据基础、业务范围与评测方法下，结果可能不同。
START WITH YOUR BUSINESS PROBLEM
从一条真实业务链路开始，验证企业知识的价值
梳理业务目标、知识来源、责任边界和验收口径，共同形成适合你的 AIS 建设路径。