江苏某国企数科 AI用数智能体

M市数据要素流通平台（以下简称“平台”）是国家“数据要素X”联合创新实验室的核心基础设施。平台汇聚了大量公共数据与市场化数据资源，为用户提供一站式的数据资源获取与开发服务。

然而，平台运营团队很快发现：数据虽然有了，但用户体验却有待提升。具体表现为三个断层：

1.找数难：

资源丰富但入口粗放。平台虽已沉淀丰富的数据资源与数据产品，但用户在检索过程中仍依赖关键词匹配，缺乏智能化引导，往往需要多次筛选才能定位所需数据，导致“有数据却难找到”。

2.用数难：

功能完备但指引不足。平台功能全面、流程规范，但用户对数据申请流程、平台功能及资源分布缺乏清晰认知，尤其是新用户在实际用数过程中容易产生困惑，影响数据使用效率与体验。

3.运营难：

需求存在但难以感知。平台在运营层面缺乏有效的反馈与需求沉淀机制，用户在使用过程中的问题与需求难以系统收集与分析，导致数据资源优化与产品迭代缺乏依据，难以形成持续演进能力。

龙石顾问诊断：传统的数据平台建设思路是“我有什么，你来用”。但要让数据真正流通起来，必须转变为“你要什么，我来组织”。平台缺少一个能够持续感知用户需求、主动优化供给、闭环驱动运营的智能中枢。这正是“让数好用”智能体的核心使命。

围绕“精准问答、需求洞察、智能匹配、运营闭环”的核心理念，龙石数据为数据要素流通平台打造“让数好用”智能体，构建数据要素流通的智能化入口。

1.知识库体系建设：

构建用数基础。系统梳理平台中的资源目录、数据产品、使用流程及制度规范，构建统一的数据要素流通运营知识库，实现数据资源与业务知识的结构化沉淀，为智能体提供高质量、可持续更新的知识支撑。

2.需求感知与挖掘：

从应答到洞察。智能体不仅响应用户主动提问，还通过分析用户的搜索失败记录、浏览中断点、未完成订单等行为，自动识别潜在需求。系统定期对分散的需求进行聚类与优先级排序，生成《用户需求洞察报告》，将“用户想要什么”转化为可量化的产品开发依据。

3.智能匹配与引导：

从关键词检索到意图推荐。用户通过自然语言即可完成资源查询与流程咨询，智能体基于双模检索（语义检索+模糊检索）理解用户真实意图，并主动推荐相关数据产品。同时，智能体可自动引导数据产品的申请，实现“问完即申请”的无缝体验。

4.运营闭环与持续演进：

驱动平台持续优化。围绕用户交互全过程，构建“问答—反馈—优化”的运营闭环机制。通过用户反馈与会话分析，提取数据需求与使用痛点，并触发对应处理流程。运营人员仅需确认系统推荐的FAQ增补建议，知识库即可自生长。智能体定期输出热门需求词云、低效产品清单、用户流失节点分析，直接指导数据产品的下架、优化与引入。

第一阶段：

知识体系与智能能力建设。围绕数据要素流通平台，系统梳理资源目录、数据产品及用数流程等核心内容，构建统一知识体系，形成标准化知识库。同时，基于大模型与检索技术，构建智能问答与需求感知能力，打通语义理解、知识检索、内容生成及行为分析链路，为智能体奠定稳定可靠的能力基础。

第二阶段：

应用集成与场景落地。将智能体嵌入数据要素流通平台，实现与用户系统、资源目录及数据产品的打通。支持用户在实际用数场景中直接调用智能体，并接入申请流程后端，实现从咨询到申请的一站式服务，让智能体真正融入用户工作流。

第三阶段：

运营闭环与持续优化。基于用户反馈与会话数据，持续优化知识库与提示词体系，建立需求收集、处理、反馈的常态化机制。定期输出运营决策分析报告，推动数据资源与产品持续迭代，实现从“功能上线”到“持续运营”的能力升级。

1. 用数门槛显著降低，用户自助率大幅提升。

智能体上线后，平台基础咨询工单量显著下降，用户检索耗时大幅缩短，首次申请成功率明显提升。用户不再需要反复咨询或猜测关键词，数据真正变得“找得到、用得上”。

2. 需求驱动供给，数据产品“活”起来。

需求驱动供给，数据产品“活”起来。系统持续挖掘出多个真实用户需求，其中部分高价值需求已进入产品开发流程，预计将带来可观的交易收入。数据产品的复用率明显提升，原本低频访问的长尾数据资源被有效激活。

3. 运营从“凭感觉”到“靠数据”，形成持续演进能力。

运营从“凭感觉”到“靠数据”，形成持续演进能力。运营团队依据智能体定期生成的需求洞察报告召开数据产品决策会，数据产品迭代周期明显缩短。智能体成为连接用户、数据产品与运营团队的智能纽带，推动平台持续自我进化。