兰州交通大学推出基于大模型技术的“交大AI问数”,聚焦后勤管理场景,以“AI+后勤”为核心,解决校园数据治理与业务应用脱节问题,通过多源数据构建“对话即服务”模式,并提供数据看板、深度解读、报告撰写等功能,展现学校在AI赋能校园领域的领先实践。

一、场景突破:“AI+后勤”重构校园数据服务生态
交大AI问数以后勤管理为核心切入点,接入后勤用餐、洗浴及人事管理场景全量数据,实现从“数据孤岛”到“对话式洞察”的跨越,并通过“数据看板”“数据解读”“数据报告”强化服务能力:
(一)自然语言驱动的精准数据查询
系统通过教育领域语义建模,能精准理解校园高频后勤需求,比如:
“昨天学生用餐的主要时间段”
“昨天百苑餐厅的消费情况”
“上周和这周洗澡的学生人数相差多少”
系统支持多维度组合查询(如“按餐厅+师生类别统计早餐消费人数”),成为后勤管理的“智能数据助手”。
(二)从数据查询到全流程业务响应
1.个性化数据看板
用户可根据日常工作习惯,将高频查询数据(如“各食堂每日用餐情况”“学生洗浴次数及金额”)一键添加至数据看板,实时更新关键指标,直观呈现后勤运营趋势。

2.大模型深度解读
将数据看板中的指标(如“本周用餐率波动数据”)提交给本地大模型,系统会自动生成多维度分析。“从一天数据看,女生早餐和午餐就餐率明显高于男生。”,为后勤决策提供“数据+洞察”的双重支撑。

3.自动化数据报告撰写
上传标准化报告模板(如《月度后勤运营分析报告》)后,系统会自动解析模板中的数据需求(如“各食堂用餐情况”“洗浴人次及消费金额”),通过问数功能获取结果并自动填充,完成后可导出报告,将报告撰写周期从传统1天缩短至10分钟。

二、技术领先性:“AI+后勤”的底层支撑体系
交大AI问数的核心竞争力源于“领域模型+知识图谱+工程化实施”的融合,为后勤场景提供有力技术支撑:
高校领域语义建模:能精准识别“食堂-窗口-用餐时段”“公寓-洗浴时长-使用频率”等专属术语,语义理解准确率达99%,超过通用大模型。
动态知识图谱:梳理“食堂-消费-师生-时间段”“师生-洗浴设备-消费”等实体关系,支持跨表关联查询(如“分析某餐厅经营种类与用餐人数的关联性”)。
数据权限精细化控制:建立严格的权限隔离机制,后勤数据(用餐、洗浴等)与其他数据分开存储、独立授权,保障数据安全。
移动架构支持:适配手机、平板等设备,后勤管理人员可通过移动端看板实时掌握现场情况。

三、未来展望:构建全校数据智能协同生态
交大AI问数以“AI+后勤”为起点,正逐步拓展为覆盖全校的智能数据中枢,未来将重点推进
(一)深化后勤场景的数据工具能力
优化“问数-看板-解读-报告”全流程,升级语义理解模型以支持更复杂的后勤查询,增强看板自定义功能,提升解读的行业适配性并输出专业建议,拓展报告模板库以覆盖更多场景。
(二)加速全校数据的分阶段接入
在保障数据安全与独立管理的前提下,分批次纳入教学、科研、学生管理等领域数据,最终形成覆盖“教-学-管-服-研”全链条的数据池。
(三)打造跨场景数据协同的智能中枢
未来,系统将通过统一的数据交互入口,让各部门既能调用本领域数据,又能在授权范围内实现跨场景数据关联分析,最终实现全校数据的“智能协同、价值共生”。(武凌)
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