2026 年 3 月 16 日，用友在《用友 BIP 发布时刻》首期直播中，正式发布用友BIP数据治理 Agents 协作平台。这款以 AI 原生为核心特征的产品，首次将多智能体协作模式深度融入企业数据治理过程，实现治理设计、落地、运营全流程的自动化与智能化。
作为用友 BIP 数智平台的重要创新成果，该平台自动化程度超 85%，首批16个专业智能体的协同作战，解决了传统数据治理的高成本、高壁垒、低效率难题，为企业数据治理常态化、可持续运营提供了完整平台能力支撑。
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企业数据治理中的“项目化”难题
众所周知，当前，数据已成为企业核心生产要素，而数据治理是释放数据价值的先觉条件，数据价值的释放，始终被数据治理的“拦路虎”所阻碍。
企业数据孤岛林立，各部门的数据如同“烟囱”般各自为政，格式不统一、标准不规范，跨部门协同治理难如登天；数据质量堪忧，错误、重复、缺失的“脏数据”层出不穷，不仅增加了大量无效工作量，更让基于数据的决策面临巨大风险。
另外，治理过程高度依赖专业人才，人力投入大、周期长，且多以项目制推进，缺乏自动化工具支撑，项目结束后治理工作迅速停滞，治理规则更新滞后于业务变化，数据标准、质量规则难以适配新业务场景，形成“治理一次、沉睡多年”的尴尬，最终导致数据治理与业务发展 “两张皮”。
与此同时，政策导向与企业需求推动数据治理从 “合规治理” 转向 “价值治理”，从 “项目式” 转向 “常态化运营”，用友 BIP 数据治理 Agents 协作平台的发布，正是顺应这一趋势的必然结果。
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重构数据治理范式，
为常态化运营注入核心动能
用友 BIP 数据治理 Agents 协作平台的发布，不仅是一款产品的推出，更是对企业数据治理模式的根本性重构，为行业带来了颠覆性变革，其核心价值体现在三个维度：
推动治理模式从 “人工主导” 到 “人机共治” 的范式革命
该平台首次将数据治理工作带入全线自动化、智能化时代，构建了由16个专业智能体组成的协同集群，每个智能体拥有明确的 “职责分工”，涵盖自然语言处理、业务架构建模、数据建模管理、数据价值转化、数据治理核心能力等五大类超百项专业技能。
从业务调研、架构梳理到数据标准设计、质量规则制定，再到数据湖仓落标、常态化运营，智能体可完成 90% 以上的人工重复劳动，让治理效率提升三倍以上。这种模式彻底改变了传统 “靠人堆、靠加班、靠救火” 的治理现状，实现了 “智能分工、自主协作、全程可控” 的人机共治新范式。
降低治理门槛，让有效数据治理成为企业 “标配”
传统数据治理是 “专业少数人的专属”，而用友 BIP 数据治理 Agents 协作平台大幅降低了企业对专业人才的依赖和业务人员的数据治理能力要求。平台通过在线设计、在线协同、在线运营的一体化模式，将复杂的治理知识和方法论封装为智能体的技能，企业无需组建庞大的专业治理团队，即可完成企业级的数据治理工作。
同时，平台让企业数据治理组织具备独立运营能力，使治理投入从 “线性模型” 转变为 “一次性机器人投入加长期少量线性投入”，大幅降低了治理成本，让资源能力不是很很充分的企业也能开展系统性、规模化的数据治理。
统一标准、合规可控、动态适配，筑牢数据底座
平台通过智能体的跨域协同能力，自动识别不同系统、不同格式的数据，完成数据清洗、标准化、关联匹配，彻底打破数据孤岛；内置的合规治理智能体严格遵循国家法规，实现数据分类分级、敏感数据脱敏、全流程合规监管，让数据治理 “合规可控、安全无忧”。
更重要的是，平台具备强大的自我学习和进化能力，能实时感知业务变化，自动调整治理规则和模型，确保数据治理与业务发展同频同步，让数据真正成为驱动业务创新、创造商业价值的核心引擎，为企业数智化转型提供高质量、可信的数据支撑。
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技术可信：以透明化、
可解释性构建核心信任体系
AI 技术的落地，可信度是关键。用友在打造 BIP 数据治理 Agents 协作平台时，始终将技术可信作为核心设计原则，通过过程透明化、结果可解释、能力可验证三大举措，解决了企业对 AI 智能体的信任顾虑，即便输出准确率非百分之百，也能让企业清晰掌握治理过程与结果，构建起坚实的技术信任体系。
首先，采用白盒设计思想，拒绝 “黑箱操作”。平台摒弃了传统 AI 的黑箱模式，所有智能体的操作过程、决策逻辑均可追溯、可查看。从数据采集、处理到规则制定、模型输出，每一个环节都有明确的操作记录和逻辑说明，企业可清晰了解智能体的工作路径，解决了大模型 “幻觉” 问题，确保治理结果的可靠性。
其次，技能封装标准化，能力有迹可循。平台将数据治理的专业知识、行业经验、方法论封装为智能体的标准化技能，所有技能均基于 DAMA、DCMM 等国际标准和国家数据治理规范开发，同时适配各行业数据字典，确保智能体的治理能力符合行业标准和企业实际需求，让治理结果有法可依、有据可查。
最后，人机协同校验，确保结果精准。平台并非完全替代人工，而是采用 “智能体自动化处理 + 人工精准校验” 的模式，智能体完成大量重复性、标准化工作后，由企业人员对核心结果进行审核、调整，既保证了治理效率，又确保了治理结果的准确性。
此外，用友在平台研发前，走访了多个行业标杆企业，深度挖掘不同场景下的治理需求，并先在内部团队进行试用验证，通过实际业务场景不断优化智能体的能力，确保工具的实用性和问题解决能力，再逐步推广，从研发源头保障了技术的可靠性。
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以数据与知识的常态化治理为基，
让AI在企业落地
企业规模化落地 AI 的核心前提，是先夯实数据治理与知识治理双重根基，脱离高质量数据与体系化行业知识，AI 应用终将沦为空中楼阁，而数据和知识的质量把控、特定行业 Know-How 的技能化封装，是实现可持续运营的关键，更是 AI 原生数据治理落地的关键核心。
用友 BIP 数据治理 Agents 协作平台的落地逻辑，正是以数据质量为基础、知识封装为核心、行业 Know-How 为关键，不仅为企业提供了 AI 原生的数据治理工具，更树立了 “以数据质量为基础、以知识封装为核心、以常态化运营为目标” 的治理新范式。
通过这一治理新范式的推进，让企业先筑牢 AI 落地的根基，再循序渐进实现 AI 能力的规模化应用，真正让 AI 原生数据治理从 “概念” 变为 “实践”，让数据成为企业数智化转型的核心引擎。而这种以数据和知识治理为前提的 AI 落地路径，也为各行业企业实现数字化转型提供了可借鉴的参考，推动整个行业从 “人工治理” 向 “人机共治” 的深度变革。
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