智能化浪潮席卷各行各业，供水行业也不例外。9月25日，泉州市自来水公司总经理陈一如在“2025供水高峰论坛”上作了题为“重构供血神经中枢，大语言模型驱动管理模式与工作流程”的发言。
陈一如
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行业变革与AI发展机遇
行业正以前所未有的热情探索与AI的融合之道。国务院“人工智能+城市治理”意见为人工智能技术与产业深度融合指明了发展方向和实施路径。智能化升级已从“可选项”变为响应国家政策的“必选动作”，更是破解本土供水难题、保障民生与经济发展的“现实选择”。
陈一如介绍，从一年来的实践看，今年DeepSeek模型热度较高，核心原因在于其开源属性。开源后，众多设备厂商、软件厂商纷纷与之融合，推出一体机等设备融合类产品。
若从ChatGPT算起，人工智能发展至今已有数年。经实践探索发现，此前的自动化技术，基本能满足水司在设备融合、生产运营融合方面的基础要求。
而今年DeepSeek等大语言模型，优势集中在处理非结构化文本，具备语言分析能力与强大的知识提炼整合力，且能适应多场景、多任务应用。
因此，当前供水企业与AI结合，可先聚焦管理场景，借助大语言模型破解知识、流程、服务等痛点，为后续生产智能化奠定基础。
知识管理：供水企业进化的核心引擎
供水企业有其特殊性，长年积累的隐性知识往往多于显性知识。基于此，我们提出：知识管理应成为供水企业进化的核心引擎。
知识管理是对组织中的知识资产进行系统化地创造、捕获、共享和应用的过程。知识管理的模型有以下四种：
一是社会化，从隐性知识到隐性知识，即供水企业里的师带徒模式。
二是外化，从隐性知识到显性知识，即技术人员经验总结成操作手册。
三是组合化，从显性知识到显性知识，即整合生产经营数据，形成经营分析报告。
四是内化，从显性知识到隐性知识，即员工学习规范后，转化为实际施工中的标准化操作能力。
企业智慧的增长，关键在于推动完成推动知识完成这个循环。
目前，供水行业有五大现实之痛阻碍智慧转型。
第一，行业特性方面，供水行业具有区域性垄断特性，与外部行业经验交流比较少，经验引入不足。
第二，人员结构方面，专业水平参差不齐，员工数量多，技术人员流失。
第三，工程管理方面，管理不规范，施工依赖个人经验。
第四，数据基础方面，图纸失准，30%资料缺失。
第五，客户服务方面，经验无法沉淀，客服应答标准不一。
面对这些难题，需要能够理解语言、提炼知识、辅助决策的新工具。
实践与进化：LLM驱动管理与流程智能升级
大语言模型已从理论走向管理实践，正具体重构工作模式，通过三层级全面覆盖企业管理场景：顶层聚焦战略与治理，中层把控流程与内控，底层则依托业务重塑，推动运营与服务提升。
进化一：战略与治理模式升级
管理模式优化上，锚定国企改革要求，强化政策衔接与战略引领。
在战略规划前瞻化方面，可自动梳理国家、福建省、泉州市相关政策文件以提炼公司利好方向，还能对比各城市标杆供水企业经验路径并结合泉州实际输出差异化战略建议；
在公司治理现代化方面，能自动总结国家及行业政策要求（如《国有企业改革三年行动》相关指导性意见）来优化完善管理模式，也可系统梳理、审核“三会一层”治理、“三重一大”决策等内部决策议题，自动校验议题完整性与合规性，避免决策遗漏或流程偏差，保障决策规范高效。
进化二：流程与内控智能化
内部控制流程升级上，对标现代化企业规范，提升流程合规性与效率。
采购流程规范：自动审核采购文件（如招标文件、采购合同），校验是否符合国家采购政策及企业内规，避免条款歧义或合规风险；同时梳理采购全流程节点，优化供应商筛选、比价等环节的标准。
工程建设项目管控：深度学习供水行业施工规范，自动审核工程内页资料（如施工方案、验收报告），校验资料完整性（如是否缺关键验收签字、技术参数是否达标），把控项目全流程合规性。
财务与经营管理：快速编制财务报告（如月度经营分析报告），并基于数据自动生成改进建议（如成本优化方向）；结合业务实际（如季节性供水需求波动），辅助制定精准的经营计划（如旺季供水调度方案）。
合同管理标准化：制定供水行业专属的标准化合同文本（如用户供水合同、工程施工合同），嵌入合规条款（如水质保障责任、违约赔偿标准），减少合同起草的重复工作量与法律风险。
进化三：运营与服务体验重塑
围绕供水企业核心业务，借助LLM分析业务数据，推动流程从“被动响应”向“主动服务”进化。
第一，客户投诉高效处理。分析历年来的客户投诉案例（如水质问题、水压不足），提炼共性问题，生成标准化解决方案（如水质投诉的现场检测、反馈流程）；同时分类整理投诉场景，形成可直接复用的答复模板，提升投诉响应速度。
第二，呼叫热线服务优化。实时分析呼叫热线来电内容，自动补充、完善应答知识库（如用户常见问题答案、政策解读口径）；同时优化应答流程（如复杂问题的转办机制），减少用户等待时间。
编辑：徐冰冰
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