数据分散在多个系统
通过业务角色、数据来源、处理动作和验收记录共同确认解决边界。
典型经营痛点
先把问题说具体，再讨论功能
制度和经验难复用
通过业务角色、数据来源、处理动作和验收记录共同确认解决边界。
经营问题发现滞后
通过业务角色、数据来源、处理动作和验收记录共同确认解决边界。
AI调用缺少权限与成本记录
通过业务角色、数据来源、处理动作和验收记录共同确认解决边界。
端到端流程
一条可以演示、测试和验收的业务链路
01接入业务数据
02整理企业知识
03AI分析或执行
04推送提醒与决策
05结果回写业务系统
核心能力
能力围绕业务动作分组，不堆砌功能名词
经营洞察
把业务变化转化为可追踪的问题。
- 老板经营看板
- 自然语言查询
- 异常提醒
- 趋势归纳
增长协同
让线索、内容和客户动作形成协同。
- 商机雷达
- 线索评分
- 内容生成与审核
- GEO可见性监测
企业AI底座
统一控制知识、模型、权限与成本。
- 企业知识库
- AI员工
- 多模型网关
- 调用量与权限记录
使用角色与数据治理
让正确的人，在正确范围内完成正确动作
PC后台、移动业务、小程序与经营看板按角色提供入口；组织、数据范围、操作权限和审计记录由实施范围统一确认。
企业老板
运营负责人
销售团队
知识管理员
IT负责人
实施与边界
从标准能力出发，明确配置、定制和集成范围
数据与权限
先统一核心业务对象的编码和口径，再配置组织、角色、业务范围与操作权限；关键登录、变更、导出和配置操作保留审计。
产品协同
与其他企定智产品协同时，明确哪一方是主数据来源、何时同步、失败怎样重试，以及结果由谁核对。
交付边界
标准功能、轻定制、深度定制、数据迁移、第三方接口、培训和上线服务均在方案中单独列明，不用模糊承诺替代范围确认。
相关业务场景
查看建设范围与可验证结果
企业知识与经营数据接入AI的治理场景
制度、产品资料和经营数据分散，员工提问无法获得有来源且有权限边界的答案。
查看场景 →产品FAQ
实施前值得确认的问题
主流程成熟且差异较少时优先标准系统；局部流程、报表或接口有差异时选择轻定制；规则复杂、集成多时先调研和原型确认，再分阶段深度定制。