2006年至今，国资委陆续发布一系列文件强化国企法律、合规、风险、内控一体化管理，在一体化管理信息化和数字化方面多次提到“嵌入业务流程、互联互通、实时监测、自动预警”等关键词，嵌入式风控、合规是企业稳健经营和发展的趋势。2022年OpenAI发布ChatGPT，生成式AI在自然语言理解能力和应用层面实现重要突破，国内阿里巴巴、百度、华为、智谱科技、科大讯飞等科技公司争相发布大模型，央企集团也通过自研或联合生态伙伴纷纷推出带有行业特色的行业大模型。目前大模型在知识问答、知识生成方面的表现较为惊艳，个人用户利用Kimi、文心一言等千亿大模型能够快速进行文件检索、文件生成、图片生成、视频生成、制作PPT等，而在企业管理领域大模型能够发挥哪些价值是大家都在努力探索和尝试的。
法智易持续深耕企业法律、合规、风险、内控业务领域，对于大模型在企业管理上的应用进行深入持续思考。我们发现大模型在C端用户的应用场景，无法直接照搬到企业业务中，企业业务具有专业、严谨和规范的特点，但大模型所擅长知识问答和生成能力存在不确定性和不可解释性，如何在发挥大模型的能力优势的同时，还能兼顾企业规范应用要求，是我们需要思考的命题。大模型技术是自然语言处理领域的跨越式发展，在企业经营业务开展过程中存在大量未能充分发挥“数字化”价值的文件类知识，应该利用大模型的语言理解能力将文件类知识数字化和动态化。
研发思路
企业所有做的事情我们统称为“业务”，业务开展往往是跨部门、跨专业的，所以很容易出现以“职能”主线各自为战的情况。以担保业务为例，企业的担保管理制度和具体业务细则中对担保业务流程、部门职责分工和具体业务要求进行详细规定，担保从申请到最终执行担保、担保解除，有资产管理部门、总经办、档案管理部门、法律风控部门、财务部门等多个部门参与，业务流程在具体执行过程中会细化到很多审批流程和文件，例如担保决策环节，需要在总经理办公会上汇报详细方案，对对可行性、担保主体、担保方式、担保余额、担保期限、担保费率、反担保方式（如有）等要素形成决策意见，上会通过后签订担保合同，财务部、法律风控部需要分别对合同约定从财务、合规和法律风险角度进行审查，如果最终担保发生风险引发诉讼，还会形成案件裁判文书和内部复盘总结报告等文件。现在这个业务过程中，企业面临的主要问题是审批流程从环节上保证了合规，但具体审批职责是否按照制度落实到位，应确认的风险点是否均确认完成，难以在执行过程中得到保证。
我们在开展具体业务实践中发现，业务流程中的各类文件和审批流程，其核心都是围绕“业务要素”，制度、审批、合同等都是对“业务要素”的规定和规范，那么我们是不是可以回归业务本身，将业务开展的核心要素提炼出来，作为贯通这个跨部门业务流程的“通行证”。制度条款、议题方案、合同条款、裁判文书条款、总结报告条款，我们都可以借助大模型的语言理解能力将这些条款与业务要素对齐。例如我们在审查担保合同时，对于反担保措施的审核，就能轻松获取到反担保措施的制度合规要求、反担保合规审查责任部门/岗位、同类业务反担保措施的设计、历史因反担保发生纠纷的诉讼案件这一连串信息，进而更高效地判断当前的担保业务是否应该设置反担保条款，以及采用什么样的反担保方式合适。
产品定位
在这个思路形成后，我们研发了今天发布的极小易智能应用平台。我们从三个方面来对这个平台进行定位。
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极小易智能应用平台是一个应用大模型的平台，我们在平台架构设计上将平台功能与大模型进行解耦，支持使用不同模型，比如开源模型或者企业自有模型，当然也可以使用电科的“小可”大模型。
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极小易智能应用平台是一个携带知识的平台，这里面最核心的知识就是业务要素，IT的语言也叫业务标签，企业的具体业务开展过程千差万别，但在同一经济社会中的业务要素相对稳定和趋同，这就使得我们的知识沉淀形成可能，平台知识可以在不同企业快速复用。
产品功能
平台具体功能包括任务工作台、业务领域管理、业务标签管理、文本智能提取、法律文书智能分析、合同智能审查、合规审查等，平台提供标准API便于企业接入现有系统，尽量减少对现有系统的入侵和改造。目前基于平台我们已经构建了一些典型应用，在知识积累上也有一些成果，列出来的这些功能相对比较抽象，如果对极小易智能平台感兴趣，可以联系我们进行进一步演示和交流。