在能源行业中，数据的有效利用对于企业的决策和运营至关重要。随着业务的发展，企业面临着数据分散、数据分析效率低、报告生成耗时等问题，制约了企业的发展和竞争力的提升。
数巅能源大模型解决方案
数巅科技推出了能源大模型解决方案，能够实现：
- 智能问数：电网企业的数据中台拥有海量数据，但基层业务人员难以分析和利用。数巅科技可以帮助电网企业构建智能问数平台，解决数据查询困难、技术门槛高和需求变化快等问题。
- 运检知识库：电力设备运检严重依赖老师傅经验，存在数据质量差、海量数据难利用和缺乏辅助决策工具等问题。数巅科技利用大模型技术对缺陷数据进行治理，将老师傅的宝贵经验转化为结构化知识，提供知识服务和决策支持，提升运检效率和质量。
- 诊断报告生成：传统电网诊断报告编写依赖人工，存在数据收集整理困难、编写效率低和依赖专家经验等问题。通过数巅企业大模型、数据虚拟化引擎X-Engine和生成式智能知识库AskDoc，用户可以实现配网规划基础数据的自动生成、数据质量校验和诊断报告自动生成，提升报告效率和质量。
- 智能驾驶座舱：传统BI工具灵活性差，且具有一定使用门槛，数据虚拟化引擎X - Engine可以帮助企业打破数据孤岛，实现统一数据集成访问和自然语言BI问答，充分挖掘数据价值，提升业务效率并降低IT成本。
案例1： 某石油勘探开发研究院 构建 勘探智能资料库
客户需求
随着油气勘探开发的深入，某石油勘探开发研究院积累了大量的非结构化文档数据，蕴含着丰富的油藏信息，对油气勘探开发至关重要。该院亟需更加智能的文档管理方式，以实现非结构化数据价值的最大化：
- 为油气勘探开发提供数据支撑和决策辅助
- 提高数据检索效率，缩短信息获取时间
- 挖掘数据中的隐含知识，发现潜在规律
挑战
该院在使用文档时遇到的挑战包括：
- 数据分散，难查找：地质报告、物探解释、钻井日志等资料分散存储在各个部门和项目组，缺乏统一的管理平台和规范的数据存储结构，导致数据查找困难，费时费力。
- 信息提取困难，效率低：难以从海量的非结构化文本数据中提取关键信息，主要依赖人工阅读和整理，效率低且易出错。
- 数据利用率低，难以发挥价值：缺乏有效的分析工具对海量的非结构化数据进行分析，数据中蕴含的宝贵信息和知识难以充分发挥价值。
解决方案
该客户基于数巅能源大模型打造了勘探智能资料库。
客户收益
- 提升信息获取效率：通过自动化信息提取和智能化检索技术，研究人员可以快速、准确地定位和获取所需信息，无需再耗费大量时间翻阅报告和资料。
- 降低人力成本：以往耗费大量人力的数据整理、信息提取等工作，现在可以由系统自动完成，降低人力成本。
- 提升决策水平：提供更全面、更准确的数据支持，帮助决策者做出更科学、更合理的决策。
案例2：某石化公司构建智能驾驶座舱
客户需求
某石化公司内部数据分散在多个系统和平台（湖仓）中，该公司亟需打破数据孤岛，实现跨系统、跨平台的数据访问，构建自然语言BI问答功能，提升数据分析效率，为决策者提供更精准的财务分析和项目管理支持。
挑战
- 内部数据分散：数据分散在多个系统和平台，包括ERP、MES、SCADA等，数据格式多样，难以统一管理和访问。
- 数据分析门槛高：传统的BI工具操作复杂，需要专业的技术人员才能进行数据分析，限制了业务人员的使用。
- 实时性要求高：部分业务场景需要实时数据分析，例如生产监控、设备故障诊断等。
客户收益
该客户基于数巅能源大模型打造了智能驾驶座舱。
- 发挥数据价值：打破数据孤岛，整合分散的数据资源，实现数据价值最大化，为业务决策提供更全面、准确的数据支持。
- 提升业务效率：简化数据访问和分析流程，业务人员无需掌握复杂的SQL技能，即可通过自然语言进行数据查询和分析，大幅提升业务效率。
- 降低IT成本：减少数据复制和迁移，降低数据存储和维护成本，同时降低对IT人员的依赖，节约人力成本。
案例3：某煤机集团构建审计大模型
客户需求
某煤机集团审计法务部承接着集团本部及众多子公司的内部审计工作，由于各子公司之间的管理及IT差异，数据来源及数据格式无法统一，审计双方需要花费大量时间进行数据准备和数据复核。
该集团审计法务部拟通过RPA流程机器人拉通RPA与Agent的能力，将流程自动化与AI技术进行融合，搭建一个审计大模型平台，自动处理各业务系统间结构化与非结构化数据的抓取、存储及分析，并利用审计大模型对各类财务数据、单据数据等进行自动化审核，提升审计工作效率和工作质量。
挑战
- 审计人员每月需要将上万份采购单、出货单与流水线生产明细、仓库发货明细进行核对，避免物资损失。
- 每个供应商会在每月底按照大宗商品基准价进行次月价格调整，审计人员需要及时核对采购金额是否与公司账户付款流水相匹配，避免资金损失。
- 财务报表数据监控难度大，需要借鉴人工经验实现财报数据分析。
客户收益
该客户基于数巅能源大模型解决方案构建了审计大模型。
- 提高审计工作效率：大大减少了审计人员的工作量。
- 提升审计工作质量：审计人员可以快速地发现数据中的异常和疑点，进而进行更加精准的审核和分析。
- 增强审计的预测能力：不仅能够对已有的数据进行处理和分析，还能对未来的趋势进行预测，为被审计单位的决策提供依据和支持。
- 优化审计资源配置：帮助审计人员更好地进行资源分配，根据数据的重要性和风险程度等因素，合理地分配审计资源。
- 强化内控：评估和检测被审计单位的内控能力，助力其发现和纠正内控中存在的问题，提高治理水平和风险防范能力。
- 提高审计报告的质量与规范性：自动生成审计报告能够减少人为错误，降低时间成本，提高审计报告的质量和规范性。