项目背景与挑战 - 三花智控作为一家业务覆盖制冷、汽车零部件等多领域的智能制造企业，在日常经营管理中面临数据应用效率低、分析门槛高、决策周期长等系统性挑战 [2] - 企业内部存在多套独立运营的业务系统（如U9C、MES、WMS、财务系统等），出现“数据孤岛”现象，各系统间数据难以自动拉通与整合 [2] - 在数据分析层面，高度依赖分析师个人经验与外部专家经验，从数据提取、清洗、建模到最终形成分析结论，流程冗长且可能出错，难以及时定位问题根源，更无法实现事前预警 [2] 解决方案与战略目标 - 三花智控启动数据智能升级项目，旨在通过引入网易知数智能数据助手（Data Agent），构建一套“数据即洞察、问答即分析”的智能用数体系，推动企业从“事后报表查看”向“事中智能预警、事前预测研判”的决策模式转变 [3] - 顶层战略目标是构建以数据智能为核心的企业级决策中枢，推动组织从“经验驱动”向“数据驱动”的全面转型 [9] - 具体战略目标包括决策模式升级、运营体系升级、组织能力升级和竞争力升级，最终构筑制造业精益管理与数字化治理的行业标杆壁垒 [9] 具体应用需求与设计 - 项目聚焦于“内部报销流程退回率”治理，旨在构建一个能自动感知、分析、干预并持续优化报销流程的智能代理系统 [3] - 系统需支持多维度（如部门、岗位、审批节点、单据类型、时间趋势）的退回率监控，精准归类退回原因，并基于分析结果主动推送填报指引、触发预算前置校验等，形成“监控—诊断—干预—评估”的闭环治理机制 [3] - 对Data Agent的理解聚焦于“场景化、自治化、可嵌入、可进化”的智能体，它以数据为驱动，以业务流程为触点，具备自主分析与行动能力 [4] 技术架构与实施策略 - 项目采用“平台支撑+场景深耕+能力复用”的三位一体实施策略，以三花数智湖仓一体平台为底座 [10] - 需求被拆解为三层能力架构：数据底座层实现多源数据的标准化接入与治理；智能分析层融合规则引擎与轻量机器学习模型；智能服务层通过嵌入式组件和自动化工作流提供实时干预与决策支持 [4] - 整体实施周期共分为四个阶段：环境准备与数据就绪、智能体构建与集成、嵌入式部署与试点运行、全面推广与持续进化 [11] 实施与部署过程详情 - 阶段一：环境准备与数据就绪：完成与每刻云报销系统、组织人事系统、预算管理系统等的对接，构建“报销事实宽表”，确保训练数据准确率不低于95% [13] - 阶段二：智能体构建与集成：配置预算校验、发票合规、附件完整性三类核心规则；训练轻量级分类模型进行根因识别；构建时间序列监测模型进行异常预警 [15][16] - 阶段三：嵌入式部署与试点运行：在报销填报页嵌入“智能预检助手”组件，在审批节点前插入智能拦截逻辑，并对高退回率部门或个人进行定向干预 [18] - 阶段四：全面推广与持续进化：在全集团分三批推广，沉淀可复用的“报销智能治理包”，未来新场景可直接复用80%以上能力，并通过成效评估看板监控ROI [21][22] 项目成果与量化效益 - 报销效率显著提升：整体单据退回率由实施前的23.6%下降至9.2%，降幅达61%；平均报销处理周期从5.8天缩短至3.1天，效率提升46.6% [26] - 预算管控能力增强：因“预算不足”导致的退回占比从34%降至8% [26] - 流程治理精准化：识别出中层管理者环节退回占比高达52%，针对性优化后该节点退回率下降68% [26] - 组织行为改善：Top10退回人员的后续退回率平均下降74% [26] - 智能资产沉淀：累计沉淀结构化退回原因标签体系1套、可复用Data Agent规则模板27个、流程优化策略库12项 [26] 合作公司介绍 - 网易数帆：是网易旗下品牌，聚焦全链路数据开发治理及分析，为企业打造全链路数据生产力平台，其产品与技术已成功助力四百余家大中型企业 [28][61] - 三花智控：是全球领先的制冷控制元器件和汽车热管理系统控制元器件制造商，业务主要分为制冷空调电器零部件业务和汽车零部件业务 [29][62]