在數字經濟與實體經濟深度融合的企查當下，AI智能體（AI Agent）正從“工具輔助”邁向“決策主導”。上線商業數據然而，提供企業普遍面臨數據孤島、精準決策信息滯后、智準決策依據不足等痛點——AI雖能“思考”，更精卻難辨數據真偽；雖能“推理”，企查卻缺乏業務縱深。上線商業數據

如何讓AI智能體真正成為“懂行”的提供決策專家？企查查MCP正式上線，以精準商業數據+AI智能推理雙輪驅動，精準決策為企業構建從數據洞察到行動落地的智準閉環能力。

行業痛點：AI決策的更精“最后一公里”難題?

當前，AI智能體已滲透至供應鏈管理、企查風險預警、上線商業數據客戶服務等多個場景。提供然而，其決策效能受限于兩大瓶頸：

數據“泛而不精”：互聯網公開數據龐雜，但工商、司法、輿情等垂直領域數據缺失，導致模型輸出“泛泛而談”；

場景“深而不專”：企業業務邏輯復雜，通用AI難以適配行業特性，如金融風控需分析企業多維關聯關系、供應鏈管理需實時追蹤動態風險。

以某半導體企業為例，在供應商準入評估中，傳統AI僅能基于有限公開信息進行淺層分析，難以識別關聯企業中的隱性風險。而通過企查查MCP，該企業成功調用知識產權、司法涉訴、行政處罰等多維數據，精準發現某供應商實際控制人存在重大失信記錄，及時規避潛在供應鏈危機。

“AI需要的是更為精準的‘北斗導航’，而非海量信息的無效堆砌。”企查查技術專家指出。企查查MCP能夠為AI智能體提供可驗證、可追溯、實時更新且精準的商業數據，無縫對接各類企業系統，實現從數據調用到決策執行的秒級響應，顯著提升AI在盡職調查、信貸評估、投研分析等高價值場景中的準確性和可信度。

企查查MCP：企業級AI的“數據中樞”?

企查查MCP基于3.65億家國內企業、超千億條動態數據，深度融合工商、司法、知識產權、輿情等垂直領域數據，通過隨接隨用的模式，為企業AI系統注入“可信賴的數據基因”。

三大核心能力

1.數據權威性

司法風險：覆蓋2.3億條司法訴訟、行政處罰數據，精準識別空殼公司、失信主體；經營動態：實時抓取招投標、融資、股權變更信息，預判合作方履約能力；

2.場景適配性

金融領域：通過自動識別模型，提升信貸審批與貸后監控效率；供應鏈管理：構建企業級“產業鏈圖譜”，動態監控上下游商機、風險動態；政務場景：集成至城市大腦，實現轄區企業AI自動識別與標簽動態更新，效率提升99%。

3.技術可靠性

抑制“AI幻覺”：限定數據源為權威機構公開信息，通過語義理解與知識圖譜約束模型推理，確保輸出內容可溯源；動態更新：工商變更、司法文書、招投標、投融資、新聞輿情等數據，確保決策依據“零滯后”。

企查查MCP服務不僅適用于企業風控，還能廣泛應用于智能營銷、投資分析、供應鏈管理等場景。當AI智能體能無縫調用企查查的精準商業數據，它就能真正從"指令響應"升級為"跨模態任務協同"，為用戶提供更智能、更可靠的決策支持。

隨著AI智能體市場的爆發式增長，高價值數據MCP+AI智能體帶來的不只是人工智能技術平權和用戶普惠的變革，其更深層的意義在于，作為人工智能的核心載體，MCP+AI智能體有望走向全面普及及商業化應用落地，進而促進人工智能行業的新一輪創新。

市場研究機構MarketsandMarkets報告顯示，AI智能體的市場規模預計將從2024年的51億美元增長到2030年的471億美元，年均復合增長率達44.8%。在這一千億級市場中，MCP正成為打開智能體應用的關鍵。

企查查作為中國領先的商業數據服務平臺，依托其海量且動態更新的企業數據庫，持續深化MCP在AI智能體中的場景落地能力。通過將真實、可溯源的商業數據與多模態模型深度融合，企查查不僅提升了AI在復雜企業服務場景下的理解力與判斷力，更構建起從數據輸入到決策輸出的閉環信任機制，為AI智能體的商業化落地提供了堅實的數據底座。

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