中新网四川新闻8月11日电 每到月末、季度收官，财务运营部门总是长虹控股集团最晚熄灯的角落。运营人员抱着一大堆报表往返财务、采购、销售各部门讨要数据，同一库存指标两套报表数值相悖，通宵核对修改是家常事；管理层想要摸清完整经营全貌，总要等到次日滞后报表，风险察觉永远慢一步……
如今，打开长虹虹信软件自研虹御数AIDP全域指标智能分析平台(以下简称虹御数AIDP平台)，即可调取全域数据，系统迅速生成可视化看板，预算超支、库存积压等风险自动标红预警，跨部门跑腿、手工制表彻底成为过去。前不久，该平台获得2026“涪江数潮·数据应用创新”大赛一等奖。
在虹御数AIDP平台落地前，长虹控股集团内外各类企业普遍深陷“找数难、口径乱、分析慢”的重重数据困局，每一处痛点都扎根日常办公细碎场景，处处可见人力内耗。
面对困局，长虹虹信软件联合长虹AI与数智产品研发中心，依托虹信软件在财务、供应链、数字化工厂等行业的沉淀和AI数智研发中心的AI能力，没有照搬市面通用商业套件，深入财务、采购、运营等数据应用痛点，共同研发虹御数AIDP平台。
虹御数AIDP平台初期核心目标是实现三大跃迁：由“技术驱动”转为“业务指标驱动”，实现数据资产锚定业务价值；从“数据分析工具”升级为“业务专家伙伴”，突破传统BI被动查询局限；依托产品化、多租户架构，从“服务单一企业”延伸至“赋能产业链”。
研发初期最棘手的难题，是系统要同时连通9类完全不同的数据库。联合研发团队扎根业务办公室，记录每一类分析场景的计算逻辑，围绕OSI语义规范搭建整套适配方案：自动探查元数据、双向兼容业务逻辑与数据库语言、智能校验 SQL语句、沉淀行业知识模型。
虹御数AIDP平台上线后，重点解决行业四大痛点：数据治理脱离业务价值，缺乏体系化的指标引领；指标口径不一、无联动，难以支撑过程管控；数据平台建用脱节，宏观与一线无穿透；效益归因模糊，难以支撑经营决策；AI数据分析专业能力不足，通用大语言模型总结缺乏“业务场景因子”，AI和数据没有发挥价值。
目前，虹御数AIDP平台在长虹控股集团旗下各业务板块、石油能源、有色金属行业等均已投入实战，落地研产供销服等场景。
虹御数AIDP平台并未局限长虹内部经营场景，依托弹性模块化自研架构，目前已在能源、有色金属等行业落地实施。某能源央企上线虹御数后，完成2200余个指标标准化入库，新增业务指标400余个，管理成本下降22%。业务人员无需依赖技术人员即可自助查数、分析、生成报告，各组织能够基于统一指标体系开展经营监控、风险预警，帮助企业实现问题及时发现、持续跟踪闭环，有效支撑精细化经营管理。目前双方正围绕更多业务领域指标接入和AI场景深化探讨后续合作。
长虹虹信软件虹御数AIDP平台产品研发负责人表示：“后续，我们会打通外部行业数据与企业内部全域指标数据，搭建企业经营管理分析能力；并将基于YAML的通用语义模型交换规范，持续优化AI+数据的专业分析能力，建设各域各场景专用数据分析智能体，让一线业务人员、运营人员、管理人员对数据需求，便捷地拿得到、看得懂、敢相信、用得上。”(完)
