业务体系日复一日地运转，产生了各式各样的数据“碎片”。这些“碎片”，可能是一份行业规范性文件，可能是一份统计年鉴，也可能是一张张照片，而行业的“金矿”就蕴藏在这些“碎片”中。然而，传统静态元数据管理方式对这些数据“碎片”却束手无策。

DIOS利用主动元数据理解技术，可对数据资源进行OCR识别、切片处理、内容理解、摘要生成、打标和业务关联等操作，提取数据中的知识点，推理出数据实体的业务分类和标签信息，实现对数据的深度解析和挖掘。

该模式极大提升了数据资产的利用效率，推动数据治理从静态管理向智能协同演进，为数据驱动的分析、预测和决策提供了强有力的支撑，助力政府和企业构建更加智能、高效、可持续的数据生态体系。

各行业在推进智能化转型过程中，普遍面临因数据治理能力不足、业务逻辑封装薄弱及动态适应性缺失等困境，从而导致AI能力仅仅集中于知识问答、文档解析等浅层应用，难以深度融入核心业务流程，实现全链条业务赋能与重构。

DIOS通过“业务场景模型化”，将复杂业务流程拆解为可编排的原子化算子库（如合规检查、风险评估、报告生成），支持按需搭建自动化流水线，快速响应业务场景迭代需求。深度集成RAG增强检索与思维链（CoT）技术，构建透明可审计的决策推演链路，支持操作过程实时干预与反馈闭环，确保AI介入与人工决策的动态平衡。

业务场景模型化

智能体平台提供预置合规审查、智能填报、决策推演等标准化智能体模板，支持“零代码+低代码”模式快速构建细分业务场景专属Agent。多智能体间通过事件总线协同，实现复杂任务的并联执行。

同时，DIOS还提供基础算子、数据读取、数据治理、数据分析等工具，以及大模型工具、语言工具、视觉工具、多模态工具、外部工具、API、系统等全面的工具支持，推动智能化应用在具体业务场景中落地生根，助力业务效能提升与创新发展。

DIOS通过将大量存量数据和增量数据都转化为高质量数据集，可一举解决AI大模型训练、推理和验证普遍面临的数据“粮食”缺失问题。目前，系统已内置OCR识别、摘要提取、意图识别、遥感解译、气象预测等各类样本集，并对这些样本集的评价指标和建设过程等进行了标准化沉淀，让“语料缺失”不再成为AI发展的最大障碍。