近日，爱分析发布了《2024爱分析·AI Agent厂商全景报告》，文因互联参选的「大模型」「知识库」「业务流程自动化 AI Agent」「金融AI Agent」四个场景均入围，上榜《 Al Agent 厂商全景地图》。
AI Agent厂商全景报告
2024 爱分析
爱分析正式发布《2024爱分析·AI Agent厂商全景报告》，通过对市场的需求分析和代表厂商的能力解读，为企业厂商选型提供参考。报告重点选取AI Agent开发管理平台、协同办公AI Agent、业务流程自动化AI Agent三个市场进行研究。
爱分析基于对甲方企业和典型厂商的调研以及桌面研究，遴选出在AI Agent市场中具备成熟解决方案和落地能力的入选厂商。文尾附完整《Al Agent厂商全景地图》。
场景应用案例简介
文因互联
「大模型」
在航空、制造等工业领域，大模型场景应用不断落地，基于专业的业务数据解析，建设数智化的业务分析平台，帮助众多工业机构实现数字化转型的主动革新。
在航空领域建设飞行数据大管家，用领域大模型辅助航司运营优化和飞行品质提升；在制造领域建设智能生产或智能维修大模型，通过分析市场数据、生产数据帮助企业实现更高效率的生产运营规划。用高质量的语料辅助领域大模型落地，基于大模型建设内部的知识库和智能体，也为企业带来决策辅助和优化运营等支持。
「知识库」
同样是知识库建设，大模型时代的知识库为什么能实现“升级”的效果展现？在场景落地的过程中，上游语料层用高效的解析沉淀优质数据，下游功能层可接多种功能板块的端口和 Agent，为金融机构、制造企业打造赋能营销、检索问答等便捷的知识管理解决方案。
基于大模型、自然语言理解、知识图谱等技术，对业务知识进行文档解析、智能信息提取、深度语义理解与关联分析。将业务规则、非结构化数据转化为结构化数据的数据库，构建全面的企业知识库系统。
「业务流程自动化AI Agent」
在金融、航空等领域存在很多复杂且可以自动化的业务流程。业务流程自动化 Agent 的建设重点在于对业务流的梳理、业务规则的理解与快速建模的能力。大模型时代基于强悍的工程化建设能力，实现高效自动化的同时降低开发成本。
以金融机构中的邮件分拣为例，运用自然语言处理、知识图谱等技术，自动高效完成邮件分类和字段匹配，节省业务邮件处理时间，使业务人员能够更专注于邮件内容的深入审核和决策处理。
「金融AI Agent」
金融领域作为AI Agent落地的密集领域，不仅数据量庞大，同时拥有大量的细分场景。大模型时代掌握行业know-how，并基于提示工程等工程能力，实现对业务规则的快速建模，才能在企业内部建设具有竞争性的智能助手，辅助效益提升与运营方式革新。
以债券场景为例，建设金融机构内部的投研AI Agent将复杂的投研文档转化为易于查询的信息库，自动构建企业知识管理体系，提升业务分析师的工作效率和决策质量。
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《Al Agent厂商全景地图》
2024 爱分析
