拓天智能体引爆舆情预警和决策升级的效率革命

（来源：拓尔思）

日前舆情数据的爆发式增长与风险复杂化趋势，使舆情管理面临的痛点加剧：事后被动发现导致风险防控前瞻性不足、人工监测依赖引发预警时效性与分级研判准确性低下、研判方法陈旧依赖主观经验、处置能力不足应对迟缓、以及评估体系缺失难以量化成效。传统“事后灭火”模式已难以为继。拓尔思以舆情大模型为内核，围绕“舆情预测-舆情发现-舆情研判-舆情处置-评估复盘”全流程管理，构建了舆情智能体矩阵，推动舆情管理从被动响应向科学决策跃迁。

舆情预测智能体突破传统预测盲区，利用多模态数据解析模型实现对文本、短视频、音频等非结构化数据的同步处理，同时智能注入大量的结构化知识体系和15大行业知识库，以及数十年的舆情监测经验，通过实时数据流与时序预测模型的结合，提前锁定舆情传播节点与情绪拐点，深度分析属地历史舆情，挖掘时间、空间、类型等多维度规律；同时融合舆情日历与全网热点，主动预警节日、敏感节点等风险隐患，定期推送属地舆情风险点及预防研判建议，实现从 “事后灭火” 到 “事前干预” 的转变。

在舆情分析方面，通过多模型、多智能体、多轮推理、多任务链的智能化构建，破解 “业务偏差”“分析浅显”痛点，实现 “实时感知 - 深度理解 - 自主决策” 的舆情分析形态。舆情智能体支持大模型一键总结长文，提供舆情风险研判建议、原文跟评观点分析、报告自动生成、主体识别及观点分析等功能，紧贴用户研判标准，精准执行情感极性分析、话题聚类与演化追踪，识别细微的舆论风向变化。同时，结合多轮推理，实现观点挖掘和趋势预测，为决策者提供实时、全面的洞察，帮助用户真正实现从数据到认知的跃迁。

在舆情处置方面，模型对海量数据（维权）及全网数十亿账号进行分析，按照区域、行业、媒体类型构建出庞大的水军库，挖掘水军之间的关系体系，从而发现舆情事情背后的推手水军及其主导的舆论走向。同时，舆情事件走势智能推演，可对热点事件进行全周期拟真推演，涵盖发展脉络与处置措施模拟，为决策提供可视化支撑，从根源解决舆情处置问题。舆情处置智能体弥补了传统产品舆情演变趋势前瞻性预判不足和处置措施与后续走向关联性分析缺失的短板。

新舆情智能体在今年二季度上线以来，已为一百五十余家重量级的上市公司提供服务支持，其中包含数个世界五百强企业。每日平均发送预警信息十几万条，发现上万起舆情事件，帮助企业或政府机构在复杂舆情环境中快速响应、优化决策，大幅提升舆情管理效率。