傳統(tǒng)的信息錄入和統(tǒng)計(jì)通常依賴于手工實(shí)現(xiàn)，需要將大量數(shù)據(jù)逐項(xiàng)錄入電子文檔，再通過設(shè)定公式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，既耗時(shí)又容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，工作效率不高。即使某些數(shù)據(jù)已經(jīng)錄入企業(yè)信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析依然依賴預(yù)設(shè)的固定報(bào)表，領(lǐng)導(dǎo)層往往需要根據(jù)這些靜態(tài)報(bào)表進(jìn)行決策，難以適應(yīng)快速變化的管理需求。為解決這一問題，新礦集團(tuán)新礦信息公司研發(fā)了基于AI語音識(shí)別和大模型訓(xùn)練的智能輸入輸出系統(tǒng)，突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)錄入和統(tǒng)計(jì)的瓶頸，加快了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。

智能輸入輸出系統(tǒng)的核心技術(shù)是AI語音識(shí)別和自然語言大模型訓(xùn)練。通過AI語音識(shí)別技術(shù)，系統(tǒng)已經(jīng)在電腦端和移動(dòng)端實(shí)現(xiàn)了語音新增記錄和數(shù)據(jù)語音上報(bào)，業(yè)務(wù)人員無論身處何地，只需通過語音指令輸入數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別并完成相應(yīng)的操作，避免了人為輸入的繁瑣，提高了數(shù)據(jù)填報(bào)的效率和便捷性；通過基于大模型的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)通過自然語言生成動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)報(bào)表，該技術(shù)的實(shí)現(xiàn)依賴于自然語言處理（NLP）和SQL語言的深度結(jié)合。通過大模型的訓(xùn)練，系統(tǒng)能夠?qū)⒂脩舻淖匀徽Z言問題轉(zhuǎn)化為SQL查詢語句，自動(dòng)從系統(tǒng)數(shù)據(jù)中提取相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。如企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)只需簡(jiǎn)單地提出“本月材料消耗的各項(xiàng)指標(biāo)”和“各部門工資核算情況”，系統(tǒng)便能自動(dòng)生成相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，擺脫了手工匯總的繁瑣過程。

智能輸入輸出系統(tǒng)的推出，標(biāo)志著企業(yè)從手工填報(bào)統(tǒng)計(jì)，向語音填報(bào)智能統(tǒng)計(jì)邁出了重要的一步。在提升數(shù)據(jù)錄入效率和統(tǒng)計(jì)精度的同時(shí)，大大改善了決策流程。這種智能化轉(zhuǎn)型不僅減輕了基層員工的工作負(fù)擔(dān)，提升了數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性，還為企業(yè)的安全生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)管理等各個(gè)環(huán)節(jié)提供了數(shù)字化支持。

目前，已經(jīng)明確了通過大模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)自然語言轉(zhuǎn)SQL語句的技術(shù)路線，并開始為模型訓(xùn)練構(gòu)建數(shù)據(jù)集。作為首個(gè)驗(yàn)證場(chǎng)景，計(jì)劃以企業(yè)安全管理數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行大模型訓(xùn)練，力爭(zhēng)盡早實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)在實(shí)際工作中的應(yīng)用。

實(shí)干是最質(zhì)樸的方法論，擔(dān)當(dāng)是最飽滿的精氣神。隨著AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，智能輸入輸出系統(tǒng)的潛力將得到更加充分的釋放。展望未來，企業(yè)不僅限于通過智能輸入輸出系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)語音輸入和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，還準(zhǔn)備在企業(yè)管理的多個(gè)環(huán)節(jié)拓展使用，推動(dòng)企業(yè)向數(shù)字化、智能化方向邁進(jìn)。

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