上下文缺失为核心瓶颈！枫清科技如何攻克企业AI应用跨部门协作难题？

近日，Anthropic在最新发布的第三期《经济指数报告》中详细分析了企业在部署AI技术时面临的两大核心挑战：上下文信息缺失和数据孤岛问题。

报告指出，AI系统在需要跨部门协作的复杂场景中表现受限，主要由于无法获取隐性知识和非结构化数据。例如在制定销售策略的任务中，AI系统不仅需要访问CRM的结构化数据，更重要的是获取客户经理、营销人员等掌握的隐性知识。这也是模型最难以捕获的上下文信息之一。

另外，数据孤岛造成的多源数据整合障碍，让AI自动化系统呈现非连贯部署特征——77%的API用例实现了独立任务自动化，但仅有12%支持跨系统协作。所以AI虽然能高效完成独立任务，却难以在需要人类经验介入的复杂场景中持续迭代优化。

当然，一些科技公司正有效地破解企业AI应用中的上下文割裂等问题，如美国知名公司Palantir。它通过其强大的语义化建模和大模型智能体，将分散的数据转化为可分析的关联网络，在反恐、金融风控等高价值场景中展现出了独特优势。

构建跨部门协作的智能中枢

中国本土的AI应用创新同样走在前列。以枫清科技为例，其基于Anthropic报告指出的两大挑战——上下文缺失与数据孤岛，通过“知识引擎+大模型”双轮驱动，构建了从数据整合到智能协作的全链路解决方案。枫清科技通过以企业数据为中心，提供"云-边-端"一体化协同的整体架构，打造了企业级智能协作平台。该平台能够自动整合分散在不同部门的业务数据和知识，形成统一的语义网络，而且既能实现跨部门间云端的数据知识协同，又能确保各部门边端的数据严格隔离，避免非授权调用。

例如在制造业场景中，平台可以自动关联生产数据、供应链信息和财务指标，使不同部门的员工都能基于完整上下文进行决策。跨部门数据整合不仅显著提升了决策效率，还降低了因信息不对称导致的决策失误率。

知识引擎打破数据孤岛，AI与核心业务深度耦合

枫清科技自研的多模态智能引擎融合了图、向量等多种数据模态，并能够与AI大模型技术相结合，提供更精准、可解释、更佳推理效果的人工智能技术。

例如在银行、保险等金融机构业务中，多模态智能引擎整合了原本分散在多个不同系统中的客户数据、交易记录和市场信息，构建统一的知识图谱，可应用于客户数据分析、风险管理和反欺诈检测等场景，客户经理也能大幅缩短客户服务的响应时间。

枫清科技独特的"云-边-端"协同架构，既确保了数据处理的实时性，又满足了很多行业对数据安全和合规的严格要求。企业知识中台可以自动沉淀各部门的知识资产，形成可复用的智能体能力；而枫清科技推出的Fabarta个人专属智能体，不仅支持员工安全访问企业知识资源，还允许其按需调用不同来源的知识与智能体功能，从而提升组织整体办公效率。

AI的真正价值在于其能够重塑企业的工作方式，而不仅是简单替代单一任务。枫清科技的智能体平台通过知识引擎与工作流的深度融合，正在重新定义企业的人机协作模式，使AI从单纯的效率工具升级为业务创新的核心驱动力。