大日本印刷株式会社（以下简称DNP）于23日宣布，开始提供基于日本甲骨文株式会社AI平台的生成式AI解决方案。该方案结合了DNP自主开发的“DNP文档结构化AI服务”与日本甲骨文的自主型AI数据库“Oracle Autonomous AI Database”。

DNP关注到企业内部文档难以通过AI有效利用，尤其是在制造业中，图纸上的文字数据难以数字化。此次服务重点支持这类难以数据化的图纸文字信息。

日本甲骨文拥有众多制造业客户资源，DNP常务董事金泽贵人表示：“我们此前缺乏与制造业现场的直接联系，通过与甲骨文合作，能够顺利进入制造业市场。”

日本甲骨文云业务统括专务执行役员竹爪慎治指出：“在我们引入AI时，咨询团队首先面对的任务是数据整理。收到DNP的合作提案后，我们确信这将成为加速企业AI应用的重要环节。”

通过数据整理作为AI应用的入口，支持AI活用

DNP从约30年前开始推动印刷原稿的二次、三次利用，实现一源多媒体的内容展开。此次基于该业务发展，启动了面向企业内部数据的AI整理业务。金泽常务解释称：“我们从如何将该技术应用于生成式AI入手开发。尽管生成式AI应用迅速扩展，但尚未完全融入企业实际工作。原因之一是企业内部各种信息资产难以有效联动。复杂的PDF和图纸数据导致AI产生错误和误答，这并非AI本身精度问题，而是企业数据格式不适合AI读取。换言之，AI应用的关键在于数据整理这一入口环节。”

DNP文档结构化AI服务通过结构化AI自动识别企业文档和数据的布局，快速转换为生成式AI易于理解的结构化数据。该服务结合了“文档布局结构识别AI”和“表格结构识别AI”，实现大量数据的自动处理，无需人工干预。

金泽常务表示：“我们的服务能将复杂图表、树状图等AI难以读取的文档，转换为AI-Ready数据，减少约90%的幻觉现象，达到实用水平。”

此外，为实现与实时数据的联动，DNP选择与日本甲骨文合作。由于甲骨文在制造业拥有丰富的导入经验，这为DNP提供了与客户接触、验证解决方案有效性的机会。

金泽常务指出：“即使企业内部数据能被生成式AI读取，信息孤岛仍导致大量手工操作。过去数据和实时数据分别由不同系统处理，员工需分别检索、核对，造成时间延迟和重复劳动，影响决策速度。我们认为，消除这一断层、提升决策效率正是与甲骨文合作的目标。”

此次合作旨在实现将“过去经验与文档”与“实时业务数据”关联，支持跨数据源的查询和回答。基于Oracle Autonomous AI Database，用户可跨越企业文档和现场最新状况进行检索，并展示“基于何种信息做出判断”。

文档如手册和记录通过语义相似度的向量搜索获取，库存和设备等实时业务数据则通过条件精确的SQL搜索提取。两者结合，能够同时提供所需文档和最新业务数据，快速响应查询。

例如，用户询问“错误A的处理方法是什么？”、“维修所需零件是否有库存？”时，系统能同时显示相关维护记录和库存信息，加快决策。

甲骨文提供的云平台支持AI应用的扩展及AI代理的发展。该服务基于云端，企业可减少系统建设和运维负担，快速投入使用。

利用Oracle Autonomous AI Database，企业在保障安全性和稳定性的同时，实现业务级AI应用，便于持续扩展AI功能。甲骨文还可快速引入最新AI技术和模型，支持根据业务需求开发和扩展AI代理。

竹爪专务执行役员强调：“数据活用需依赖数据整理和基干业务系统提供的稳定数据接口，因此系统现代化不可或缺。制造业企业在系统现代化方面起步较早，许多大型制造企业已在我们的OCI（Oracle Cloud Infrastructure）平台实现现代化。”

他还指出，甲骨文数据库的优势在于能够统一管理各种数据源，无论是文档数据还是实时数据，都能实现虚拟或物理上的统一管理。

针对安全问题，竹爪表示：“将业务数据用于AI时，安全性和可信赖性是必备条件。我们将依托在企业领域积累的技术和客户信赖，确保安全。”

目前该服务主要面向制造业，但DNP金泽常务表示，未来计划逐步拓展至电力公司、地方政府等领域，推动业务扩大。