内容来源：《数字经济》
为深入了解远光软件在AI领域的战略布局、技术路径、产品体系及落地成果，《数字经济》杂志专访了远光软件高级副总裁向万红，共同探讨AI如何驱动企业构建管理新范式。
对新品牌定位的理解，与之前“集团资源管理专家”定位的主要区别是什么？
“AI引领的企业数智化管理专家”这一品牌定位，是对原有定位的战略性升级和深化。其核心内涵是以AI为第一性技术引擎，重塑集团资源管理的交互范式与决策机制，实现从“流程驱动的管理软件”向“数据驱动、AI驱动的企业数智中枢”的跃迁。
其一，从流程驱动到数据智能驱动。传统ERP以流程标准化为核心，而新定位强调通过大模型、智能决策等AI技术，实现数据自动感知、决策与执行闭环，让企业管理从“被动响应”转向“主动智能”，比如智能报账、采购等场景已实现“对话即操作、指令即办理”。
其二，从工具辅助到人机协同。通过“数智人”多智能体协同，整合知识管理、任务调度与决策支持，利用AI Agent实现自主决策与跨系统协同，推动人机交互从“人主导，AI辅助”转向“人和AI协同决策”，例如智能审核Agent可自主完成“数据采集-规则审查-风险评估”全流程预审，仅需人类专家进行最终审核。
其三，从单点智能到全域赋能。依托30余年行业数据沉淀，AI不仅优化单一业务，更穿透财务、供应链等全链条，实现集团资源的动态优化与预测，例如电力交易中的电价预测与多能源协同。
远光软件在强化AI建设方面的主要考量？有哪些优势基础与核心支柱？
从市场需求看，人工智能已成为驱动新型工业化、发展新质生产力的关键引擎，国务院相关意见也明确了未来十年AI的发展要求，在此背景下，企业对智能管理的需求急剧增长，尤其是能源电力等行业的大型集团企业的需求极为迫切。从技术趋势看，全球人工智能进入以多智能体协同等为特征的第三次发展浪潮，AI技术正从单点工具走向系统级赋能，为智能化升级筑牢根基。从竞争格局看，“人工智能+”是产业创新与效率提升的核心驱动力，企业唯有主动拥抱变革，才能在竞争中掌握主动权。
我们的AI战略包含四大核心支柱，共同支撑“AI引领的企业数智化管理专家”这一定位。一是技术底座支柱，自主研发整合全栈AI能力的AI中台——远光天蜂，集成适配多种大模型，提供统一AI能力支撑。二是产品智能化支柱，推进新一代企业数字核心系统——远光DAP的产品规模化智能应用，提升自动化、智能化程度，实现“对话即操作、指令即办理”的全新交互体验。三是解决方案创新支柱，布局碳管理、虚拟电厂等绿色数字产品，拓展AI在财务、人力等具体业务场景的深度应用。四是生态合作支柱，与腾讯、百度等头部企业合作，与天津工业大学等高校开展智能业务研究，构建开放的人工智能生态体系。
远光软件如何应对实施“AI引领”战略面临的内部和外部挑战？
内部挑战主要是技术落地难度，AI技术复杂更新快，保持领先和应用落地有挑战；组织转型困难，从传统软件企业向AI驱动企业转型需调整组织架构和人才培养；人才缺口，AI高端人才紧缺，招聘和留住人才竞争激烈。
外部挑战包括市场接受度，部分企业对AI应用持谨慎态度，需时间和案例证明价值；竞争激烈，国内外厂商都在布局AI领域；AI领域政策法规仍在完善，不确定性较高。
应对策略上，我们将持续投入技术研发，灵活调整组织架构，多渠道培养人才，加强市场培育，密切关注政策法规，确保AI战略顺利实施。
远光软件在AI技术领域的研发方向与核心AI技术栈是什么？
远光软件在人工智能领域突出应用导向，聚焦场景化智能，推动AI技术与实际业务场景深度融合，推动企业智能化转型。具体来说，我们的研发重点包括：在大模型技术应用方面，重点投入RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）等前沿技术的研究与应用，发布的“远光智言”垂域大模型已通过中国信通院大模型基础能力完备性测评，成为国内首批通过该认证的企业级大模型管理解决方案之一；在AI中台支撑方面，自主研发的远光天蜂AI中台，通过以大小模型协同推动业务场景智能化升级；在RAG技术研发方面，深度融合大模型、RAG和知识图谱，增强模型在专业领域的准确性与可信度，使其更懂业务、更专业；在智能体平台研发方面，打造零代码智能体发布平台，可快速构建场景化智能体，并推出企业统一的自然语言交互入口——数智人，实现多智能体的协同应用；在软硬一体化智能方面，整合AI能力与硬件设备，拓展线下场景的智能化应用，形成软硬一体化的智能解决方案。
远光软件的核心AI技术栈主要包括以场景智能化为指引的大小模型协同、以垂域大模型为核心的企业级通用智能、以私域知识动态推理为目标的知识引擎，以及聚焦线上与线下融合的软硬一体化智能等，这些共同构成支持各种智能应用场景的AI技术体系。
远光DAP作为公司最核心的产品，其“AI+管理”包括哪些核心创新点？如何体现AI与新一代企业数字核心系统的深度融合？
核心创新点主要体现在全业务智能化、深度融合AI技术带来的全新体验、高度自适应以及智能化决策分析等方面。在全业务智能化方面，通过通用和专业领域智能体实现AI技术规模化应用，打造智能终端体系，推动财务、人力等全业务智能化升级。在深度融合方面，实现“对话即操作、指令即办理”的全新交互体验，大幅提升用户友好性和操作效率。在高度自适应方面，满足集团管控需求，支持企业资源共享中的高效协作，增强灵活性和应变能力。在智能化决策分析方面，通过内置智能分析能力，支持企业数据驱动的决策和优化。这些创新让DAP成为“AI驱动的数字核心系统”，提供全面智能化的企业管理解决方案。
AI是如何提升集团客户资源管理效率、优化决策的？客户反馈的关键收益点是什么？
在大型集团企业的资源管理与决策优化中，AI技术正发挥着越来越重要的作用。我们通过多个行业标杆项目的实践，已形成一系列成熟的应用成果，以下是两个典型案例：
第一是智能报账系统在能源央企的应用。我们为某大型能源央企部署了“数智人财务超级助手”，通过构建智能交互、填单、审核等智能体，依托大模型自动识别业务凭证，实现一句话全智能填单，主动识别重复虚假报销。客户反馈显示，报账知识库覆盖率达90%以上，审核识别准确率超90%，填单效率提升80%，审核效率提升到95%，解决了基层财务人员“报账难、规则多、耗时长”的痛点。
第二是智能数据查询与分析平台在发电集团的落地。远光软件为某大型发电集团打造了“智能问数”系统，推动其数据分析方式从“集团管控+BI”到“智慧管理+AI+BI”的升级。该系统通过自然语言对话等技术，整合数据查询、计算等功能，让业务人员能够轻松完成复杂的数据分析。客户反馈在决策优化上，数据分析效率提高60%，决策支持更及时准确；降低了对专业数据分析师的依赖，普通业务人员也能完成复杂数据分析；支持实时数据查询分析，能快速响应业务变化和决策需求。
在助力大型央国企拥抱AI方面，远光软件有哪些布局和优势？
远光软件的规划布局主要体现在以下几点：一是通过“基座模型+行业微调”架构增强远光智言垂域大模型的能力，深度融合行业专业数据；二是聚焦场景化智能，针对央国企业务特点提供定制化方案，如智能问数一体机，预置财务关键数据，支持开箱即用；三是打造企业级通用智能体并规模化应用；四是打造智能终端体系，推动智能设备在基层业务场景落地；五是提供安全可靠的AI，满足央国企数据安全与隐私要求，如支持本地离线部署；六是联合行业生态伙伴提供一站式方案。
远光软件的优势在于对行业理解深入，熟悉央国企管理模式和数据特点；技术能力全面，能提供从底层到上层应用的完整解决方案；服务经验丰富，有专业团队。这些能很好契合央国企需求，助力其数字化和智能化升级。
未来1～2年，公司在AI赋能集团资源管理方面的核心发力点是什么？
未来1～2年，远光软件的核心发力点在多个方面。在技术突破上，加强垂域大模型、通用智能体Agent等技术研发，深化远光智言大模型能力，拓展应用场景。在产品迭代上，推进DAP产品全业务全场景智能化全覆盖，提升数智人的自主规划编排、多模态交互等能力，完善“智能问数”产品归因分析、图表生成等功能。在市场拓展上，从电力行业向医疗、建筑等非电行业延伸，通过“总部标杆+区域复制”扩大市场覆盖。
此外，还将深化行业解决方案，针对不同行业开发更精准的AI解决方案，如加强碳管理等绿色数字产品布局；完善生态建设，与更多伙伴共建AI生态；加强人才培养，通过与高校合作培养AI人才。
