01 / DATA FOUNDATION
企业数据基础
企业数据散落、口径冲突、责任不清。
连接 ERP、MES、CRM、WMS、PLM 数据
解析 Excel、PDF、图片、邮件和聊天资料
主数据、唯一身份、来源与更新时间
API、批量导入、事件同步和审计日志
数据质量与异常处理
CAPABILITIES / 能力体系
企业 AI 的价值，
不在模型本身。
而在它能否理解并推进业务。四层能力围绕同一个业务目标连接，并接受同一套交付证据约束——从数据基础，到真正的业务行动。
ACTION INTELLIGENCE STACK
从数据基础，
到业务行动。
技术不单独存在。每一层都解决一个真实业务问题，并成为上一层的事实与行动来源。
02 / BUSINESS SEMANTICS
业务语义系统
系统有字段，却不理解企业怎样经营。
客户、联系人、产品、SPU、SKU、订单、工单、工序、质量、异常等对象
对象关系、状态机、角色权限与指标口径
客户叫法与企业标准产品映射
规则、动作与责任人绑定
语义版本与变更记录
03 / CONTROLLED ACTION
AI 行动层
AI 能回答，却不能安全完成正式业务动作。
OCR、文件解析、分类、匹配、补参与异常识别
企业知识检索与业务问答
受控工具调用
人工确认、拒绝、回退与升级
模型成本、质量、日志与权限治理
04 / FIELD DELIVERY
持续交付治理
项目上线后无法证明采用，更无法持续改进。
现场调研、业务建模与范围控制
小步试点与真实角色 UAT
运行监控、异常闭环与反馈收集
版本发布、回滚与变更记录
采用指标与收益验证
CROSS-LAYER GOVERNANCE
跨层安全与权限。
能力不是堆叠，而是受同一套安全、权限与责任边界约束。
- 身份、权限与时序审批
- 敏感数据脱敏与最小必要访问
- 操作审计、幂等与可回滚
- 模型调用、成本与质量监控
- 责任边界与人工确认门槛
CAPABILITY → EVIDENCE
能力对应案例。
用真实项目说明四层能力如何落到业务对象与正式动作。
START WITH A REAL PROBLEM
从一个具体而重要的
业务问题开始。
无论你关心哪一层，从当前最影响经营结果的问题开始，我们一起判断从哪一层切入。
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