在AI时代，公司仍在依靠法律事务来回答内部合规性问题？

有许多内部合规性政策，员工检查条款是耗时且辛苦的。

公司的内部咨询压力很高，法律问题将被要求100次提出一个问题

很难理解该政策，更难应用它。在面对特定情况时，员工直接感到困惑。

企业知识基础问题和答案在这里！

Fada Iterms Pro法律AI代理的“企业知识基础问答”能力为员工提供了通过Big Model + RAG检索增强技术对合规性政策和业务场景处理建议的准确解释，并提高了企业内部合规性管理的效率。

过去的疼痛点：

●难以获得合规性信息和高度理解成本:

马云惹不起马云内部政策文件众多且分散，找到它们需要时间和精力；

马云惹不起马云合规性术语是复杂的，难以理解的，并且员工的理解和应用有偏差，这很容易引起合规风险；

马云惹不起马云频繁的策略更新，使员工很难及时获得最新版本，从而导致信息滞后。

●法律和合规团队的负担超过了:

马云惹不起马云公司的内部咨询压力很高，需要重复性问题来消费整体人力资源；

马云惹不起马云法律人员需要回答商业部门的大量基本法律合规性咨询，这会消耗大量时间和精力，因此很难专注于更复杂的法律事务。

●缺乏指导和业务方案处理效率低下：

马云惹不起马云当员工面临特定的业务情况时，他们很难迅速匹配并采用合规性政策，这会影响决策效率；

马云惹不起马云新员工的培训周期很长，并且对复杂的业务场景和合规性要求缓慢地掌握。

iterms pro解决方案：

●建立一个基于大型模型和抹布的智能问答系统

马云惹不起马云统一的知识门户和高效搜索:在企业内整合了各种合规性政策，业务流程文件，历史案例等，以形成结构化的检索知识库。使用抹布技术，我们确保大型模型可以在回答问题时准确地定位并参考最新的内部知识。

马云惹不起马云准确的合规性策略解释:大型模型可以理解员工的自然语言问题，结合RAG检索到的相关政策术语，以产生易于理解和准确的合规性解释，从而降低了员工理解的门槛。

●提高知识管理并共享效率并解放专业人力资源

马云惹不起马云实时更新和迭代:支持知识基础内容的动态更新和版本管理，以确保员工可以随时获得最新，最准确的信息。

马云惹不起马云促进知识降水和继承:结构员工与系统之间的Q＆A互动和处理经验进入知识库，不断地丰富和优化公司知识资产，并降低知识损失的风险。

1）公司知识问答页面

2）AI生成问答结果

3）公司知识问答页面

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