国企信创 AI 怎么应用？企业智能体落地方案

信创改造推进到第三年，不少国企的 IT 负责人都会遇到同一个尴尬：国产操作系统装上了、数据库迁完了、中间件换掉了，看似万事俱备，可业务部门的追问却更加直接——“除了把 Windows 换成统信，除了把 Oracle 换成达梦，AI 到底能帮我把哪件事干了？”基础设施的“国产化”已经完成，但业务价值的“智能化”还没开始。如何把信创底座与 AI 能力真正接上，成了摆在管理者面前的一道新题。

这道题并不容易。IDC 的多项调研都指向同一个趋势：超过六成的中国企业已经把智能体（Agent）列入未来两年的重点投入方向，但真正进入生产环境、跑在核心业务流程上的比例仍然偏低。差距不在于模型不够聪明，而在于“能不能进得去、跑得稳、管得住”。本文结合国企信创的实际约束条件，梳理国企信创 AI 应用的典型卡点、可优先落地的业务场景，以及一套可执行的企业智能体落地方案，供正在规划信创二期、三期建设的团队参考。

一、国企信创 AI 应用的三个现实卡点

大多数国企的 AI 探索并不缺热情，缺的是让 AI 真正嵌入业务流程的路径。在信创环境下，这个路径比一般企业更窄，主要卡在三个地方。

1.1 卡点一：底座换了，AI 工具跟不上

信创替代之后，很多原本在 Windows 上跑得顺的软件工具直接失效，AI 类工具尤为明显。原因很现实：

• 终端不兼容：大量 AI 工具只提供 Windows 客户端，对统信 UOS、银河麒麟等国产桌面系统缺乏适配。
• 芯片架构差异：飞腾、鲲鹏、龙芯、兆芯、海光等芯片横跨 X86、Arm64、LoongArch、MIPS 多种架构，通用软件往往只覆盖其中一两种。
• 数据库与中间件断链：应用能跑起来，但连不上达梦、人大金仓，或者调不通东方通、宝兰德，数据取不出来，AI 也就无从谈起。

这意味着，选型时“支持信创”四个字必须落到具体清单上，否则上线即返工。

1.2 卡点二：核心系统没有 API，AI “够不着”

国企普遍存在大量运行了十年以上的老旧业务系统，这些系统没有开放接口，厂商也早已停止维护。而当前多数 AI 方案依赖 API 才能操作业务系统，一旦碰到无接口系统就只能停摆。

真正能解决这一问题的思路，是 API + GUI 双轨自动化：有接口的系统走 API 高效对接，没有接口的系统则通过屏幕语义理解技术“看懂”界面元素、模拟人工操作。实在Agent 采用的 ISSUT 屏幕语义理解技术正是这一路线，它让智能体在没有 API 的系统上也能像人一样点开菜单、填写表单、提交单据，从而把 AI 的触角延伸到信创环境中最难改造的那部分系统。

1.3 卡点三：数据不能出内网，公有云方案直接出局

对国企而言，安全合规往往是不能让步的条件，并非可选项：

• 数据分级：财务凭证、客户信息、生产数据普遍不允许离开内网。
• 等保要求：不少单位要求等保三级甚至等保四级以上，部分涉密场景需要物理隔离。
• 审计留痕：谁调用了 AI、操作了什么数据、产生了什么结果，必须全链路可追溯。

因此，SaaS 模式在很多国企场景里只能作为试点，核心业务必须走私有化部署。这也意味着，企业智能体落地方案在设计之初就要把部署模式、权限隔离、审计能力一并考虑进去。

二、为什么企业智能体是国企信创 AI 的现实切口

在信创底座之上谈 AI，最容易犯的错误是“为了 AI 而 AI”。相比之下，企业智能体提供了一个更务实的入口：它不追求替代人做决策，而是先把“人做的重复动作”接过去。

2.1 智能体与信创的天然契合点

企业智能体与信创之间存在几处天然契合：

• 部署形态一致：智能体可以完全私有化部署在内网，与信创环境的安全边界一致，不引入新的数据出口。
• 适配粒度更细：智能体的执行层直接对接终端系统和业务界面，适配问题可以在执行层一次性解决，而无需改造全部业务系统。
• 价值可量化：智能体通常对应明确的任务（如录一张发票、处理一张工单），处理量、耗时、准确率都能直接统计，投入产出容易算清。

这三点决定了在信创环境下，智能体比“上一个大模型平台”更容易通过立项评审。

2.2 从“能对话”到“能办事”

很多国企已经部署了内部问答机器人，但使用率往往不高，原因是它只能“说”，不能“做”。企业智能体的关键跃迁在于打通“思考”与“行动”：

• 思考层：由大模型完成意图识别与任务拆解，把“把这个月差旅发票处理一下”拆成若干可执行步骤。
• 行动层：由自动化能力完成跨系统操作，登录 ERP、校验发票、填表提交。
• 记忆层：由企业知识库提供制度、标准、历史经验，避免模型凭空发挥。

实在Agent 的企业版正是在这三层上做了工程化：底层依托 TARS 大模型做任务规划，中层用 API + GUI 双轨自动化执行，上层通过企业知识库解决专业领域知识不足和“幻觉”问题。

三、国企信创场景中，智能体最先落地的四类业务

并非所有场景都适合作为起点。从实践看，具备“高频、规则明确、跨系统、重复度高”特征的任务，落地成功率最高。

3.1 财务共享中心：发票验真、合规检查与 ERP 录入

财务是国企智能体落地最密集的领域，因为规则清晰、量大事杂：

• 发票验真与查重：自动登录税务平台核验发票真伪，与历史台账比对查重。
• 合规检查：对照内部报销制度，校验差旅标准、审批权限、科目归集是否正确。
• ERP 录入：把校验通过的凭证自动录入财务系统，减少人工搬运。

这一场景的难点恰在于“跨系统”：税务平台、影像系统、ERP 之间往往没有打通，人工需要在多个界面之间来回切换。实在Agent 可通过 GUI 自动化完成跨系统操作，全程在信创终端上运行，数据不出内网。

3.2 客户服务与旅客保障：退改签、赔付与资源调度

服务类场景的价值在于“峰值时刻的承载力”。以某国有控股航空公司的航延保障场景为例，其在信创私有云环境中构建了三类智能体：

• 资源调度类：结合航班延误规模与协议酒店库存，自动生成分配方案并完成批量预订。
• 客票服务类：自动读取旅客行程，跨系统完成改签，并主动推荐临近航班分流旅客。
• 赔付核算类：依据延误时长、责任判定、舱位等级与会员身份，自动计算合规补偿金额。

该场景上线后，现场补偿方案生成时间从小时级压缩到分钟级，协议酒店无效预订明显下降，赔付核算实现全流程留痕，在审计环节可以直接调取操作日志，验证流程是否合规。这一模式对机场、铁路、电力营业厅等具有强峰谷特征的国企服务场景，具有较高参考价值。

3.3 供应链与生产运营：跨系统数据搬运与报表

制造、能源类国企的共性难题是系统林立：采购、仓储、生产、物流各有一套系统，数据汇总靠人工导表。

• 定时取数与汇总：按日/周自动登录各系统导出数据，合并生成经营报表。
• 异常预警：对库存水位、交期偏差、供应商履约情况做规则判断并推送。
• 单据流转：在无接口的老旧系统中自动创建、审批、归档单据。

通过实在Agent 的画布式零代码编排，业务人员可以用拖拽方式定义流程，配合流程录制与回放功能，把一次人工操作转化为可复用的自动化能力，从而降低对 IT 部门的排期依赖。

3.4 IT 运维与工单：从受理到闭环

IT 部门自身也是受益者：

• 工单自动分派：根据问题描述识别系统归属与紧急程度，分派到对应责任人。
• 常见问题自愈：账号解锁、权限申请、密码重置等标准化操作由智能体自动执行。
• 操作留痕：每一次自动操作都记录在案，便于事后审计与责任界定。

对信创迁移期间的大量兼容性问题，这类智能体可以显著缓解一线支持压力。

四、企业智能体落地方案：一条可复制的五步路径

场景选对只是开始，能否跑稳、管住，取决于方案设计。结合国企的组织特点，建议按以下五步推进。

4.1 第一步：选场景，从“高频、规则明确、跨系统”入手

• 优先选择月处理量大、人工耗时占比高、规则可书面化的任务。
• 避开强依赖主观判断、缺乏标准依据的环节。
• 首期建议控制在 2–3 个场景，以验证模式而非铺开规模为目标。

4.2 第二步：搭底座，先确认信创适配清单

这一步最容易出现“看起来兼容、用起来不通”的问题，务必逐项核实：

• 客户端：是否适配统信 UOS、麒麟 Kylin 等国产桌面系统，是否覆盖 X86、Arm64、LoongArch、MIPS 四种架构。
• 芯片：是否支持兆芯、海光、飞腾、鲲鹏、龙芯等国产芯片。
• 服务端：是否适配达梦、OceanBase 等国产数据库，以及东方通、宝兰德等国产中间件。
• 部署模式：是否同时提供 SaaS 与私有化两种选择，私有化是否支持物理隔离与源码级定制。

实在Agent 企业版在这些维度上完成了全栈适配，并于 2026 年 7 月以 90.2% 的任务成功率登顶 OSWorld 总榜，成为全球首个突破 90% 成功率的 Computer-Use Agent，这类第三方评测结果可作为稳定性参考。

4.3 第三步：建知识，用企业知识库压住“幻觉”

• 把制度文件、操作手册、历史工单转化为智能体可检索的资产。
• 支持全文检索、向量检索、混合检索多种模式，兼顾精确匹配与语义理解。
• 文本与表格两类知识分别建库，避免表格类规则被误读。

这一步决定了智能体是“照着制度办事”还是“凭感觉办事”，在合规要求高的国企场景中不可省略。

4.4 第四步：跑流程，零代码编排降低协作门槛

• 业务部门用画布拖拽定义流程，IT 部门负责接口与权限管控。
• 利用流程录制功能，把资深员工的操作经验固化为可复用资产。
• 借助技能市场中的预置能力，减少从零开发。

4.5 第五步：管起来，用运营平台实现全生命周期治理

智能体数量一旦超过个位数，管理问题就会凸显。企业大脑类平台的作用在于：

• 全生命周期管理：从需求提出、开发建设、上线管理到任务调度。
• 多维度运营监控：调用量、成功率、异常分布一目了然。
• 分层赋能：面向业务、运维、管理不同角色提供不同的视图与权限。

五、选型时值得重点核对的几项指标

面向国企信创场景选型，建议把以下要素写入评审表：

• 资质齐全：是否通过中国信通院“可信 AI 智能体平台与工具”高等级评级，大模型及算法是否完成国家网信办备案，是否具备 ISO27001、CMMI 等体系认证。
• 安全能力：SaaS 是否通过等保三级，私有化是否支持物理隔离、全链路加密与多租户隔离。
• 交付保障：是否有专业交付团队参与场景咨询、流程设计、部署实施与运维保障，而非仅提供软件。
• 稳定表现：是否在高并发、长链路任务中保持较高成功率。
• 生态开放：是否支持 API、MCP 及多技能调用，能否与既有系统平滑衔接。

实在Agent 在资质层面通过了中国信通院“可信 AI 智能体平台与工具”最高 5 级评级，TARS 大模型及算法完成国家网信办双备案，并入选工信部 2025 年人工智能应用典型案例；在交付层面提供 SaaS 与私有化双模式，并与华为联合发布“Agent 智能体 + DeepSeek 昇腾一体机”，支持软硬件一体化开箱即用。这些能力对国企信创项目的立项与验收环节尤为重要。

结尾

国企信创 AI 的落点，正在从“能对话”走向“能办事”。选对切口、确认适配、建好知识、跑通流程、管住运行，企业智能体落地方案才有机会从试点走向规模化。与其纠结要不要上大模型，不如先问一句：哪个岗位每天还在重复点着同样的按钮？答案往往就是第一个值得交给智能体的任务。

常见问题解答

Q1：国企信创环境下，AI 智能体必须私有化部署吗？

不一定，但核心业务建议私有化。涉及财务凭证、客户信息、生产数据的场景，通常要求数据不出内网，且需要满足等保三级以上要求，此时私有化部署更稳妥；一般性办公场景可先用 SaaS 试点，验证价值后再迁移。

Q2：老旧系统没有 API，智能体真的能操作吗？

可以。通过屏幕语义理解技术，智能体能够识别界面上的按钮、输入框、表格等元素，模拟人工点击与填写。这种方式不依赖系统改造，对停止维护的老系统尤其适用，也是国企存量系统智能化改造成本最低的路径。

Q3：智能体会不会误操作，造成业务风险？

风险可以通过工程手段控制：一是设置关键节点人工确认；二是限定智能体的操作范围与权限边界；三是全链路记录操作日志，便于追溯。多数落地项目采用“智能体处理、人工复核”的初期模式，稳定后再逐步放开。

Q4：一个智能体场景大概多久能上线？

取决于场景复杂度与系统数量。规则清晰、涉及两三个系统的场景，通常在数周内可完成流程设计与验证；涉及多部门协同、跨十余个系统的复杂场景，周期会相应延长。建议首期以验证模式为目标，不必追求一步到位。

Q5：业务部门不会编程，能自己搭智能体吗？

可以承担相当一部分工作。画布式零代码编排、流程录制回放、预置技能市场等能力，让熟悉业务流程的运营、财务、IT 人员能够自行搭建常见场景；涉及接口对接、权限配置的部分，仍建议由 IT 部门统一把关。