华润电力控股有限公司
华润电力控股有限公司（简称“华润电力”）成立于2001年8月，2003年11月在香港联合交易所主板上市（股份代号836），目前位列香港恒生指数成份股。华润电力是华润集团旗下香港上市公司，是中国效率最高、效益最好的综合能源公司之一，业务涉及风电、光伏发电、火电、水电、分布式能源、售电、综合能源服务、煤炭等领域。
截至2024年12月31日，华润电力并网装机容量为82,441兆瓦，权益并网装机容量为72,433兆瓦。其中火力发电并网装机容量为38,245兆瓦，佔比52.8%；风电、光伏及水电发电项目并网装机容量合共34,188兆瓦，佔比47.2%。华润电力实现营业收入1,052.8亿港元；净利润为143.9亿港元，同比增长30.8%。连续第18年入选《福布斯》全球上市公司2000强，综合排名位列第734位。荣获国资委“央企ESG·先锋100指数”第一名。
AI赋能数据质量稽核
完成单位：华润电力控股有限公司
完成人：王珏
摘要
华润电力自2010年起持续推进客商与物资主数据体系建设，2024年建成集团级主数据平台，实现增量数据标准化管理。目前，客商数据库覆盖8万+供应商、2万+客户，月均新增超2000条；物资侧统一管理100余万条编码，涵盖4大类、1730小类，支撑年超120亿元采购业务。
然而，存量数据尚未完成全域稽核。传统人工模式每月需核对11万条数据，协调50余家区域公司近500人，成本高、效率低、标准不一。
因此，推进智能数据稽核成为破局关键，旨在通过自动化手段实现高效扫描、精准校验与风险预警，提升主数据准确性、完整性与一致性。
一、背景
当前，华润电力主数据体量激增，传统人工稽核模式已严重滞后，智能化升级迫在眉睫，主要体现在以下四个方面：
提升稽核效率：面对海量数据，人工稽核耗时耗力，且需协调50余家区域公司、近500名人员，协同成本高、效率低下。
严控经营风险：主数据质量直接关系风控底线。人工核验难以保障采购价格公允、库存编码唯一及付款对象资质真实，易引发成本失控、物资积压及合规风险。
完善治理体系：传统模式仅能发现问题，缺乏清洗、修复的闭环链路。同时，稽核经验散落在个人手中，无法标准化沉淀与复用，形成“经验孤岛”。
赋能业务价值：低质量数据制约了采购、库存及财务等全链条运行质效，导致数据资产价值沉睡。智能化升级将激活数据动能，支撑业务提质增效。
二、方案介绍
（一）方案整体思路及目标
1.整体思路
以AI智能体为核心驱动，融合LLM大模型、RAG检索增强、多智能体协作技术，对接企业主数据管理系统，构建“数据-规则-智能”三位一体的新一代企业数据治理体系。将传统依赖人工的“规则解读->写脚本->稽核->出报告->清洗”全流程实现自动化，打造人机协同的治理新范式，同时将分散的业务规则、专家经验转化为数字化知识资产，形成“发现->处理->验证->归档”的闭环式主数据质量管理体系。
2.核心目标
数据稽核智能化：实现稽核时效从天级缩短至分钟级，客商准确率提升至95%、物料准确率达100%，稽核覆盖率从80%提升至100%，整体工作效率提升50%以上。
风险防控全链路：实现虚假贸易、背靠背支付条款等重大专项风险识别准确率90%，将风控环节从事后补救前置至事前防范、事中控制。
成本管控精细化：通过识别“一物多码”、预警高价采购，降低物资采购成本，提升库存周转率，减少企业资金占用。
治理体系闭环化：实现数据稽核、清洗、修复、报告、归档的全流程自动化，构建可复用、可迭代的数字化知识资产体系。
（二）方案技术架构
本方案采用LLM+RAG+多智能体协作+主数据管理系统融合的四层技术架构：
1.基础设施层：基于华润数科DIFY平台搭建技术底座，私有部署Qwen3-235B、Qwen2.5-72B、DeepSeek-R1-D等大模型，同时整合数据库执行工具、图表生成工具、相似度服务、第三方服务工具（如天眼查）等各类工具组件。
2.底层能力层：打造七大专业智能体并实现协同工作，包括指挥官Agent、翻译官Agent、质检员Agent、物资分析Agent、报告员Agent、清洁工Agent、修理工Agent，各智能体配备置信度评估与自动纠错机制。
3.核心工具：包含规则知识库、主数据管理标准、同名库、专家知识库等知识资产，同时将企业主数据管理系统作为核心数据源。
4.拓展应用能力：支持对话式交互、API调用、定时任务触发三种应用方式，对接企业内部各业务系统，为不同角色用户提供个性化的智能稽核服务。
（三）核心功能
方案构建了智能驱动的企业级主数据质量智能稽核一体化功能体系：
1.全域稽核引擎：以Qwen2.5-72B等多模型为核心，融合相似度模型，实现海量主数据的批量扫描、智能诊断。
2.数据稽核规则知识库：通过NLP自动解析数据标准/文档，将结构化数据映射为知识图谱节点、非结构化文本提炼关键证据链。
3.数据自动稽核模块：实现“输入问题→语义解析→脚本生成→批量执行→智能诊断→报告闭环”的全流程自动化。
4.数据智能清洗模块：具备快照备份、上下文感知脚本生成、差异校验能力，可自动规划清洗路径与回滚策略。
5.数据稽核报告模块：支持上传稽核表、自动规则匹配、脚本执行与可视化展示，5分钟即可生成上会级专业报告。
6.清洗计划编排器：实现清洗计划自动生成、三段式脚本生成、安全执行。
7.交互式可视化及报告工厂：提供一键洞察、报告纠错、版式优化功能，将稽核结果以直观的可视化形式呈现。
（四）方案的创新性及特点
1.技术创新
多智能体协同治理架构：突破传统单点稽核模式，构建基于大模型与企业规则融合的多智能体协同系统。
大模型与业务规则双驱动引擎：将NLP自然语言处理与大模型能力嵌入企业规则库，实现非结构化业务描述到可执行SQL/Python脚本的自动转化。
2.业务创新
全局主动风控与高效复用模式：通过实时扫描与智能拦截，将风控环节从“事后审计”前置至采购、合同、付款等“事前决策”环节。
跨域数据标准化与价值挖掘：突破传统主数据管理仅关注基础规范的局限，通过智能编码合并、历史价格分析、相似度模型，直接赋能采购成本优化、库存精益化管理。
3.管理创新
人机协同的治理新范式：智能体承接高频、重复性稽核任务，将人工从繁琐工作中解放，专注于复杂异常研判。
数据资产化运营机制：将分散在文档、专家头脑中的业务规则、稽核经验转化为可执行、可迭代的数字化知识资产。
4.核心特点
自动化：全流程替代人工完成规则解析、脚本生成、数据稽核、报告生成，稽核时效从天级降至分钟级。
闭环化：实现“发现问题-处理问题-验证结果-归档知识”的治理闭环。
可复用：规则库、模型架构支持跨业务单元、跨数据域、跨行业的快速复用，复用率达70%以上。
风险可控：采用“LLM生成+规则模板校验+人工审核”“自动稽核+人工确认执行”的混合模式。
易交互：支持自然语言对话式交互，无需专业技术能力，各岗位业务人员可直接操作。
三、价值分析
（一）经济效益
1.采购成本大幅降低：上线1个月即对254项采购数据进行预警，62项终止高价采购，避免损失36.98万元。
2.库存资金占用减少：通过相似度模型精准识别“一物多码”，上线1个月避免新增重复物资采购，节省采购金额超100万元。
3.人力成本持续节约：传统10万条数据稽核需2人4-8小时，方案上线后仅需1人0.5-1小时即可完成，大幅减少专职稽核人员的工作量。
4.资金安全保障升级：通过供应商信息动态监控与智能校验，杜绝虚假贸易、错误付款等资金风险。
（二）敏捷价值
1.需求响应效率提升：将主数据治理的需求响应从“天级”缩短至“分钟级”。
2.业务规则快速迭代：支持自然语言新增、修改业务稽核规则，规则落地周期从数天缩短至数分钟。
3.跨业务单元快速推广：底层模型与规则库支持80%以上代码复用，可在集团内部各业务单元快速复制部署。
（三）客户价值
1.降低操作门槛：对话式自然语言交互替代专业的代码编写与系统操作，非技术岗位的业务人员可直接使用智能稽核功能。
2.提升工作效率：替代人工完成繁琐的规则解析、数据核对、报告制作工作，各岗位用户的工作效率提升50%以上。
3.提供精准决策支撑：稽核报告包含可视化分析、根因研判、可落地的修复建议，为业务管理人员提供直接可行动的洞察。
4.实现工作闭环管理：从稽核需求发起，到结果输出、问题修复、报告归档，形成完整的工作闭环。
（四）创新价值
1.打造行业数据治理新范式：构建“数据-规则-智能”三位一体的主数据治理体系，为电力行业乃至制造业的主数据治理提供了可复用的智能化路径与实践范式。
2.实现企业知识资产化转型：将分散的、隐性的业务规则、专家经验转化为结构化、可执行的数字化知识资产。
3.推动多智能体技术在企业级场景的落地：打造七大专业智能体的协同工作体系，为多智能体技术在能源企业核心业务场景的应用提供了可复制的案例。
（五）质量价值
1.主数据质量全域提升：稽核覆盖率从80%提升至100%，客商数据准确率从91%提升至95%，物料数据覆盖率实现100%。
2.数据治理流程标准化：通过自动化、闭环式的治理体系，将主数据稽核、清洗、修复的流程标准化。
3.建立数据质量长效保障机制：规则知识库可随业务发展持续优化，智能体具备自我纠错与能力迭代特性。
