Palantir的本体论实践：一套方法论与四个应用场景

本体论一词源于哲学，但在 Agent 领域已不再是抽象的哲学概念，而是能够帮助企业实现可信、协同、可进化智能的关键工程基础。不少企业也正关注着本体论如何落地实际业务场景，为此我们邀请到行业专家，结合在运营商及其他行业场景中的实践经验，总结出一套数据本体落地的方法论，为企业提供参考与借鉴。分享嘉宾：亚信科技数据产品研发中心规划总监罗峰

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01 、本体是连接数据与AI应用的桥梁

为什么本体在2025年的国内如此备受关注？原因是，人工智能的应用发展已步入一个全新的阶段。过去，AI应用更多地集中于交互问答或内容生成等场景；而当前，AI技术正进一步渗透至各行各业，需要与实际的业务场景深度融合，真正推动业务落地。

正是在这种与业务结合的过程中，一系列挑战逐渐显现。例如，业务概念本身往往高度复杂且缺乏统一认知，业务规则也通常零散分布、难以系统整合。当这些规则连人都难以全面把握与理解时，更难以期待AI能够准确解读。因此，模型在理解业务语义层面存在显著困难，这也导致了大模型及相关智能体应用在企业实际落地中，依然面临诸多现实问题。

为了解决上述问题，我们引入了“数智本体”这一概念，我们内部称之为“数据语义化，业务本体化”，使数据达到AI可用的状态。下面这张示意图虽较为抽象，但清晰展示了如何通过本体，这一业务知识骨架，实现从数据到AI应用的转换。

该如何理解本体的作用呢？这里我结合自身的理解，与大家做个分享。

我过去的工作经历主要在运营商与政务行业。假如现在要进入一个全新的领域，比如能源行业，通常有两种学习方式：一种是直接拿到一堆代码和文档，靠自己摸索学习，这种方式往往需要花费大量时间与精力，效果却未必理想。另一种是通过行业专家整理的入门手册、行业规范、知识体系来进行学习，这种方式往往事半功倍，也是人类学习的常见方式。

对AI而言，情况是类似的。如果AI初次接触能源行业，它同样不了解该领域特有的术语与业务规则。此时，若只是直接向它提供代码或一堆文档，要求它进行结构化理解，以目前大模型的能力而言，仍然难以实现。但如果我们能为AI构建一个中间层的知识框架或“知识骨架”，就能帮助它更有效地理解业务逻辑。

正是基于这一认知，我们认为本体承担了这一角色。它作为连接数据与AI应用的桥梁，将业务数据、逻辑和动作统一建模，让AI以结构化的方式理解并准确执行业务。

具体到“数智本体”这一概念，我们认为它主要由三个层面的内容构成，与 Palantir 的理念也有所呼应。

最底层是对象，其核心在于统一业务语义。这一点看似平常，却在跨部门协作或技术与业务人员沟通中至关重要。举例来说，对于“客户”这一概念：销售部门可能将潜在购买者视为客户；CRM 系统中，则必须有对应的客户记录才认定为客户；而在财务系统中，必须存在实际经济往来和订单，才会被识别为客户。在企业内部，统一这样的概念十分困难，而这正是数智本体的第一个作用——通过对象来整合与明确业务概念。

中间层是逻辑，即明确业务规则。抽象业务流程中的逻辑，总结业务专家的决策经验，形成可供大模型使用的规则体系。这些逻辑的载体，可能是一条简单的“if-else”规则，也可能是一个执行优化器，甚至是一个专用的小模型。关键在于，通过本体将这些散落在专家头脑或各系统中的业务规则进行收集、整理与结构化。

最上层是动作，旨在驱动业务闭环。传统的数据分析往往是单向的，分析结果如何落地到业务系统中，通常需要人工介入并与其它系统对接。而通过本体的动作层，可以实现从分析到执行的全链路打通。例如右侧所示“挽留异动客户”这一运营商常见场景，系统可自动触发工单生成与派发流程，完成闭环操作。

基于我们对于数智本体的理解，其核心价值可概括为以下三点，这也是我们在与众多客户交流中，被反复验证和认可的。

首先是业务逻辑的可视化。这一点来源于一次真实的客户反馈：当通过本体能够将企业内分散的数千张数据表、上百条复杂业务逻辑，整合成一个清晰、统一的视图并呈现出来时，客户认为这本身就已具备极高价值。它相当于为企业构建了一个全局的“业务逻辑沙盘”。

第二点价值是决策过程可靠。可以设想，如果一位军队指挥官拥有了完整的战场沙盘，他便能在此基础上进行推演——在业务中同理。通过预设不同的决策输入，我们可以在可视化的业务逻辑之上模拟各种情景，观察不同决策可能带来的结果，从而判断哪条路径更优、哪个决策投资回报率更高。这个过程类似“军棋推演”，它让决策从依赖经验转向可模拟、可验证，使决策过程更加可靠。

第三点是直接对智能应用的价值，即智能执行的精准化。通过本体，我们为AI应用提供了约定清晰的业务语义，避免理解歧义；同时，将严谨的业务逻辑植入AI应用，明确哪些指令可执行、哪些不可执行，从而确保执行过程处于严格受控状态。每一步操作均可观测、可审计，进而保证最终执行的精准度。

02 、基于客户实践，总结了 6 步落地本体应用的方法论

基于在实践中的积累，我们总结出一套包含六个步骤的本体落地方法论，下面将结合具体例子进行说明。

这套六步方法论可分为三个阶段。

第一阶段：需求摸排

这是项目启动的关键起点。我们需要与客户深入沟通，了解其当前的业务场景。通常，我们会优先选择一个业务痛点明确、且能充分体现本体价值的场景作为概念验证（POC）的切入点。在此过程中，需要清晰梳理现有的业务流程与核心痛点，并明确引入本体技术后，预期能带来的价值。这一步为后续所有工作奠定了方向。

第二阶段：本体的开发、建模与应用

这是方法论的核心，可进一步拆解为四个步骤。

本体设计：首先需要对场景对应的业务流程和数据资产进行盘点与梳理。在此基础上，梳理出关键业务对象，并建立其向下的关联，映射到底层业务数据，与向上的关联，连接相关的业务逻辑与操作，从而完成整体本体架构的设计。

全局视图：设计完成后，将形成一个全局可视化的业务视图。正如之前的比喻，这相当于为指挥官提供了一张完整的“业务沙盘”，使其能够一目了然地掌握企业或特定业务场景的全貌。

仿真推演（可选）：在决策过程中，可以基于已构建的本体进行路径模拟与推演，分析不同决策可能导致的结果，从而辅助选择最优路径。此步骤虽非强制，但能显著提升决策的科学性与可靠性。

应用开发：将本体应用于实际系统开发。当前最主流的方式是与智能体Agent联动，推动AI落地；此外，也可用于开发传统的BI系统、Workshop等。

第三阶段：效果评估与迭代

这一步对于本体的长期成功至关重要，包含两个层面：

效果验证：在本体构建完成后，需要评估其是否达到了预期的目标。如何测量与评价其效果，是我们后续会深入展开的话题。

迭代优化：本体是对企业业务知识的抽象，它并非一成不变。随着企业业务的发展，本体自身也需要通过“本体工程”进行持续的迭代与优化，以保持其适用性与活力。

下面，我们将结合一个具体的运营商案例展开说明，以便大家更直观地理解前述方法论如何落地。

由于运营商业务并非每位专家都熟悉，先简单介绍下案例背景。我们选取的是“客户体验管理”这一场景。以移动运营商为例，其拥有诸如“全球通”这样的品牌，对于其中的高价值用户（例如白金卡、钻石卡客户），他们的留存与满意度对运营商至关重要。因此，运营商会定期评估这些用户的满意度，一旦发现满意度下降，便会触发客户满意度提升流程。此外，如果监测到高价值客户有异动倾向（如计划携号转网至电信），也会实时启动客户挽留流程。

当前运营商在客户体验管理中存在哪些问题呢？右侧所列大致可归纳为四点。

第一，数据分散，缺乏全局视角。客户体验的影响因素多元，可能来自业务使用数据、客服办理记录、网络侧的通话质量、流量使用情况等多个源头。这些数据分散在不同系统，缺乏统一的管理与整合，导致难以形成完整的业务视图。

第二，问题识别与修复方案不精准。在与客户交流中，我们常听到这样的反馈：系统初步判断客户不满可能源于家庭区域通话质量，并将工单派至网络部门。但经排查后，发现网络并无问题，工单又被退回客服部门。这种“踢皮球”现象，根源在于问题识别与修复方案不够准确，导致效率低下，问题得不到真正解决。

第三，响应实时性不足。当客户因不满而主动投诉时，往往需要在几小时内迅速给出解决方案，才有可能成功挽留。这对数据的及时获取与处理能力提出了很高要求，而现有流程往往难以支撑如此快速的响应。

第四，分析判断与业务执行断裂。从完成分析、生成判断，到形成工单、流转处理，直至最终外呼挽留客户，整个流程并未打通。分析环节与执行环节之间存在断点，导致决策难以迅速转化为行动。

针对上述问题，我们引入了本体技术来优化这一流程。那么，本体具体能发挥什么作用呢？

上图展示了我们之前描述的传统流程：从客户满意度识别开始，需要整合网络侧、渠道侧、客服侧等多方数据，形成满意度修复方案，例如提供优惠或修复网络质量，再到生成工单并流转至云网、客服、市场等部门，最终通过外呼、短信或上门等方式执行修复。整个过程链条长、环节复杂。

引入本体后，我们主要实现了四个方面的优化：

首先，完成业务数据的统一建模。通过对网络、渠道、资费、客服等各侧数据进行本体化建模，我们构建了业务全局视图。当需要进行满意度评估时，系统能够实时、高效地获取并整合所需数据，大幅提升了响应速度。

其次，提升分析模型的构建效率。基于本体整合后的高质量、结构化数据，满意度分析模型可以直接获取可靠的输入，从而加速模型开发与迭代过程。

第三，通过仿真推演优化决策。针对以往工单在部门间“踢皮球”的问题，我们可以利用本体进行方案仿真。例如，当存在A、B、C三种修复方案时，系统可模拟不同方案的执行路径与客户可能反馈，从而优先选择接受度最高的方案进行推送，这显著提高了决策准确性与执行效率。

最后，通过智能工单打通执行闭环。本体支持生成智能工单，能够自动关联分析结果与执行动作，从而彻底打通从数据分析到业务执行的“最后一公里”，实现从识别、决策到行动的全链路贯通。

接下来，我们简要说明具体的操作步骤。

第一步：梳理核心业务对象并建立数据映射

我们首先对业务流程进行梳理，识别出关键业务对象，例如客户、事件、员工、工单、客户满意度等。随后，将这些对象与底层数据表进行对应，建立一对一、一对多或多对多的映射关系，完成业务对象到数据层的建模。

第二步：整合既有业务规则与行动

我们将客户侧已有的业务规则（即“逻辑”）和行动方案进行整理，并纳入本体平台。例如渠道选择规则、修复策略的仿真函数等，都会被整合进本体。

需要说明的是，在项目初期的概念验证（POC）阶段，如果仅仅收集和整合已有的知识，效果可能不够明显。因此，我们通常会结合业务专家访谈，主动引入一些新的规则或模型，以提升POC效果，这也是实践中值得注意的一点。

在完成本体构建后，我们将通过示意图的方式进行可视化呈现。

如上图所示，围绕“客户满意度”这一核心，可以清晰地看到与其相关的关键业务对象、各对象的属性、对象间的关联关系，以及每个对象上可执行的业务动作与逻辑规则。

这一结构，本质上构成了我们所说的业务知识骨架。它的价值在于两方面：对人而言，它提供了直观、全局的业务视图，使复杂逻辑一目了然；对 AI 而言，它则提供了可识别、可遵循的结构化指引，使系统能够依据明确的业务逻辑进行识别、判断与执行。

下一个步骤是“演本体”的示例，这个示例相对是比较简单的，也是为了便于大家理解。在实际的生产环境中，此类推演过程通常会更为复杂。

以客户满意度修复为例，当系统识别出某位客户属于“低满意度客户”时，需要提供修复方案建议。可能的选项包括网络侧的优化调整，或是向客户赠送流量包等不同策略。

具体选择哪种方式更为合适？这时就需要借助本体的推演能力，系统会依据该客户相关的数据，例如其所在小区或单位内，是否曾有其他客户发生过类似的网络投诉记录，结合这些信息进行综合判断，从而推荐最优的修复方案。这一过程，正是本体基于结构化知识与规则进行模拟推演的具体体现。

再下一步是“用本体”，下面的例子是将本体用于AI Agent平台。

整个过程主要分为四个关键步骤：

第一步是大模型选型，根据业务场景与需求选择合适的基座大模型。

第二步是本体标准化接入。我们将构建好的本体以标准化的格式（如TTL或RDF）描述出来，并将其提供给大模型。这能帮助模型准确理解我们预先定义好的业务对象、对象关系、逻辑规则以及可执行动作。

第三步是能力发布。我们将所有已梳理好的业务对象、逻辑规则以及可执行动作，封装并以MCP Server 的形式发布，形成一个可供大模型实时查询和调用的“能力库”。

第四步是联调与测试。在完成上述集成后，需要进行充分的测试与调试，确保本体能够稳定、精准地为AI应用提供业务知识和规则支撑，从而完成本体对AI系统的整体赋能。

接下来，我们谈一谈本体验证的问题。

在完成本体构建后，如何评估其是否真正见效？我们通常会引入一组“CQ问题”，即本体的能力验证问题来进行衡量。

这里举一个具体例子。例如我们提出这样一个问题：“某客户是否属于低满意度客户？如果是，应提供什么解决方案？能否自动创建工单并派发给相应员工处理？”

通过对比应用本体前后的回答，可以明显看出差异。应用本体的场景下，系统会严格遵循既定的业务逻辑进行推理，首先根据手机号获取客户及其订购的核心产品，接着判断该产品是否有投诉记录、客户满意度是否偏低。若确认为低满意度客户，再进一步分析其投诉主要针对网络侧问题，还是套餐流量等问题，最终生成针对性解决方案。

整个推导过程不仅符合业务规则，而且每一步都有明确的依据与专业性。相比之下，传统方式可能存在两个问题：一是若提示词设计不当，容易导致误判；二是生成的建议往往只是“泛泛而谈”，例如只会笼统建议“先检查客户服务记录，再查看套餐使用情况，再排查网络质量”，缺乏针对性的分析，实际指导价值有限。

除此以外，我们还会设计一些其他的 CQ 问题，比如说：“找最近一次的客户投诉事件，并分析原因和满意度的影响”。

再例如：“最近否有影响客户满意度的事件，如果有，帮我们找出原因”。

需要说明的是，上述例子仅作为示意。这里想重点强调：CQ问题是评估本体是否达到预期效果的关键依据。因此，我们通常会在项目初期，选定具体场景后，就与业务专家共同商定一套清晰的CQ问题及其判断标准，以此作为后续验证的统一尺度。

03 、亚信科技数智本体介绍与更多场景应用案例

接下来，我将简要介绍亚信科技的数智本体平台。重点说下平台的功能架构和其它一些我们正在落地的应用场景。

以下是平台整体的功能架构图，我们将快速概述各层次能力。

能力接入层：负责接入各类模型、数据采集能力以及第三方应用，是平台与外部系统和数据对接的基础。

本体管理层：核心功能层，完成业务对象、关系、逻辑与行动的创建与管理，并生成可视化的业务视图。

本体工具层：旨在帮助客户高效使用与开发本体应用，提供包括低代码规则引擎配置、孪生仿真等系列工具。

服务开放层：以OSDK、API等方式支持传统应用集成，以MCP Server、OAG等方式赋能AI应用。适配方式赋能新型智能应用。

需要特别强调的是右侧的管控中心。通常管控模块易被视作附属功能，但在本体平台中则不同。

版本管理至关重要：本体本身可类比于一种更丰富的“代码”，它不仅涉及自身对象、逻辑的版本，还关联数据版本及本体应用版本。因此，必须建立一套严格的版本管理机制，以确保线上应用运行与线下本体的持续演进能够协同一致。

安全管控要求更高：由于本体同时服务于“人”与“智能体”，权限体系更为复杂。不同的用户使用同一Agent，或同一用户使用不同Agent，所需的操作权限都可能不同，因此对安全管控能力提出了更高要求。

除了前述案例，我们的数智本体平台正在多个实际场景中落地，主要可分为以下三类。

第一类是智能营销，例如政企营销、营销文案自动生成营销文案自动生成、视频内容价值评估等。

第二类是客户服务，除了前面详细介绍的客户体验管理，还包括面向个人用户的账单查询助手等。

第三类是网络运维，例如核心网长链条故障的定位与诊断，以及在资源分配中如何既能满足客户需求，又能实现最经济、最合理的调度方案。

接下来，我们将通过三个具体例子，对上述场景做进一步展开说明。

第一个案例：政企营销场景。

以运营商推广“全光网络”产品为例，这类似于家庭宽带的升级营销。集团公司会下达营销指标，各省市公司承接KPI后，针对新产品营销，通常做法是，首先邀请营销专家或领域专家，分析哪些客户适合推广该产品。例如，专家可能认为，已订购宽带、且近半年内对带宽有投诉或需求的用户，是潜在目标人群。

依据专家建议，数据建模人员会进行数据挖掘与建模，最终从海量客户中筛选出优先推广的种子用户（如从10万客户中精选1000位），并生成相应营销话术进行营销。

这一传统流程存在两个核心痛点：

第一，业务专家资源稀缺，且意见可能不一致。找到合适的专家本身耗时，且不同专家的判断可能存在差异。根据专家意见完成建模并应用后，若效果不佳，则需要重新调整模型，整个周期往往长达数月，严重影响了运营效率。

第二，生成的营销话术不被一线客户经理认可。基于模板和客户画像生成的推荐话术，常被认为缺乏针对性，导致客户经理采纳率低，难以实际使用。

针对这些问题，引入本体技术可从两方面优化：

首先，通过本体统一业务逻辑、贯通数据，显著提升建模效率与一致性，缩短从分析到落地的周期。

其次，依托本体承载的业务知识与规则，能够生成更精准、个性化的营销话术，从而提高客户经理的采纳意愿与最终的营销转化率。

第二个案例：视频价值评估的应用案例。

首先简要说明业务背景：客户需要定期采购视频版权，而当前版权成本较高。以往决定采购哪些视频，主要依赖专家经验，但不同专家所采用的维度和标准往往差异显著。

为此，我们引入了本体技术，将各位专家的评估维度整合起来，构建成如图左下角所示的本体图谱。该图谱系统纳入了专家们关注的各项指标，例如影片的导演及其行业口碑、获奖情况；主要演员及其粉丝基础带来的商业价值等。在与业务专家协作下，我们对这些指标进行了全面梳理，随后通过本体进行建模，实现指标的分层、分级与贯通。

需要强调的是，在完成指标体系的梳理与建模后，我们还会与客户共同依据新的评估框架，补充采购或获取新增数据，从而进一步提升评估的准确性与价值。

第三个案例：核心网故障定位场景。

对于一些通用性较强的故障，例如操作系统磁盘空间不足，若交给大模型处理，它往往能提供清晰的排查思路：先确定是哪个磁盘已满，再定位该磁盘中占用空间最大的文件，最终生成相应的解决方案。这类问题的专业门槛相对较低。

然而，在核心网或专业网络领域，情况则复杂得多。例如，右侧示意图中展示的Diameter协议场景，涉及十几个网元，每个网元都会产生大量日志与告警。一旦发生故障，排查的顺序和路径极其关键，非常考验核心网专家的经验与判断力。