经营数据问数
销售、库存、采购、成本、资金和生产进度使用自然语言查询，减少在多张报表之间反复取数。
01 / BUSINESS COPILOT
经营问数
与知识助理
适合已经运行金蝶或其他 ERP、MES、BI，并积累大量制度与业务文档的企业。应用不改变原有单据责任，把查询、解释、异常识别与知识检索变得更快。
直接回答
管理者可以询问“本月逾期应收有哪些”“A 产品近三个月毛利为什么下降”“今天哪些工单可能延期”。答案同时返回数据口径、来源单据和可继续追问的方向。
输入AI 处理业务输出验收关注
ERP / MES / 报表
制度与业务文档权限校验
检索、计算与解释答案、异常清单
报告与行动建议答案准确率
响应时长与人工工时
制度与业务文档权限校验
检索、计算与解释答案、异常清单
报告与行动建议答案准确率
响应时长与人工工时
岗位知识助理
根据部门、岗位和文档状态返回制度、流程、产品或项目知识，并保留版本和来源。
移动协同入口
在企业微信、飞书或钉钉中完成提问、提醒、审批辅助和移动看板查看。
02 / GROWTH COPILOT
AI 推广
小助手
面向企业服务、管理软件与 AI 应用获客。把公开信息转成有证据、有优先级、有下一步动作的机会，而不是只追求流量。
01发现招投标 · 政策 · 企业动态 · 公开提问
→02判断对象 · 需求 · 证据 · 时效 · 可触达性
→03行动客户画像 · 拜访提纲 · 跟进草稿
→04反哺场景页 · FAQ · GEO 选题 · 销售规则
它会做什么
- 从公开网页和人工输入中整理需求信号
- 保留来源、日期和证据，区分事实与推断
- 按行业、地域、紧迫度和匹配度生成优先级
- 给出可人工执行的下一步销售动作
- 把高频问题转成官网内容更新建议
人负责什么
- 确认线索是否值得跟进
- 核对客户关系、项目背景和商务判断
- 审核并执行私信、电话、拜访与公开发布
- 把跟进结果反馈给评分规则和内容规划
合规边界：只处理公开页面或人工提供的信息；不绕过登录、验证码与平台限制，不批量注册、自动发帖或骚扰式触达。
03 / PERSONAL COPILOT
个人工作
与学习助理
把微信里的链接、文件、图片和临时想法，整理成可信、可检索、能继续行动的个人知识。关键原则是先预览、后确认、再归档。
微信收集链接 · 文件 · 图片 · 文字
→正文预览标题 · 来源 · 摘要 · 提纲
→明确确认指定编号后才进入知识库
→可信归档原文 · PDF · 元数据 · 摘要
→检索与行动问答 · 行动项 · 周报 · 复习
个人知识与企业文档不混为一份
个人资料进入自己的知识库；企业制度与受控文档保持原系统版本和权限，助理只在授权范围内检索并标明来源。
从“我记得看过”到“现在就能用”
收到材料后可以形成摘要、问题清单、会议行动项、项目周报和复习计划；证据不足时明确提示，不补造事实。
04 / CONTENT COPILOT
AI 方案
与知识表达
把调研材料、客户需求、历史案例和企业模板，转成管理者看得懂、实施团队能执行、双方可以确认的专业成果。
调研记录需求清单历史案例企业模板
A结构化表达理解 · 组织 · 核验 · 视觉化
业务方案技术标书演示文稿报价说明
从客户问题开始
先写清现状、目标、建设内容、业务流程和可验收结果，再进入项目范围与报价。
内容与视觉同时可编辑
将业务逻辑、数据关系与案例故事转成结构明确的演示，适合 Web、会议屏和移动端查看。
事实、版本和来源可追踪
区分客户原文、已有证明、项目假设和待确认口径，减少方案里的无依据数据与模板化表述。
05 / GEO SYSTEM
从官网页面
到可引用的企业答案
当客户向搜索引擎或 AI 助手询问供应商、解决方案和案例时，网站需要提供清晰实体、直接答案、可信证据与下一步入口。
实体清晰公司全称、品牌、地点、服务区域、联系方式保持一致
问题清晰围绕真实采购与业务问题建立场景页和 FAQ
证据清晰案例、数据、方法与适用边界写进可见正文
机器可读结构化数据、语义标题、sitemap 与 llms.txt 同步
持续更新推广小助手用新需求信号反哺内容优先级
转化明确每个高意图页面连接诊断、电话与人工咨询
06 / QUICK ANSWERS
企业 AI 常见问题
企业已经有 ERP，为什么还需要 AI 应用？+
ERP 负责记录和控制业务，AI 应用负责把多系统数据、文档与自然语言入口连接起来，帮助员工更快查询、解释、生成和执行，但仍遵守现有权限与业务规则。
AI 推广小助手会自动发帖或批量私信吗？+
不会。它输出机会证据、客户画像、跟进建议和内容草稿；对外发布、私信和客户触达由人员审核后执行。
个人工作助理如何避免资料未经确认就入库？+
链接和文件先生成预览，只有用户发出明确的归档确认后，系统才保存正文、来源和元数据并建立索引。
如何选择第一个 AI 落地场景？+
优先选择发生频率高、数据来源清楚、人员责任明确且能量化时间或质量改进的场景，用真实样本小范围验证后再扩展。