谈过的事，有据可查
整理文字、录音转写与附件，关联客户或项目。会议结论、现场记录和后续事项保留在同一工作上下文中。
- 沟通纪要
- 资料归集
- 来源追溯
AI 原生企业管理系统 · 对话式 Agent
人专注业务，
让系统跟上工作。
说清一件事，交入一份资料，让 AI 承接整理与协作。把沟通记录、日程、文档、合同与业务台账连接起来，日常工作留下的事实，成为企业可以持续使用的数据。
业务与客户协作项目与文档交付经营与财务衔接
企业 AI 应用 · 企业数据整合 · 信息化服务
从对话进入业务
AI 原生管理，改变的是人与系统的协作方式。
员工围绕客户、项目和工作目标表达需求，Agent 结合已有资料整理内容、准备业务操作，并在规定的权限与确认流程内执行。每一步都关联到具体对象、原始依据与处理状态，让工作推进与数据沉淀同步发生。
01 / 一条完整业务路径
从“客户刚刚说了什么”，
到“这笔业务走到了哪里”。
以一段客户项目工作为例，沟通、交付和经营记录可以衔接在同一条业务线上。
- 01
留下沟通事实
将获准使用的沟通记录、会议纪要或现场资料交入系统，整理客户诉求、已约定事项和待补信息，保留原始来源。
- 02
把事项接到工作中
形成日程、待办和文档草稿，关联客户或项目；负责人、时间与内容确认后，进入实际执行。
- 03
让文档连接业务
依据企业模板与已确认条款拟定合同，管理版本与交付资料。已签合同入档、履约记录和业务单据保持关联。
- 04
用业务事实回答经营问题
查询合同、项目、应收与收款状态，并追溯原始记录。符合条件的业务事实按会计规则形成凭证，审核与记账进入授权流程。
02 / 日常工作中的 AI
系统的入口，
就是正在做的工作。
不要求每个人先学会整套系统。围绕当前客户、文档或业务事项，把需要的信息和下一步操作带到面前。
约定的事，接得下去
从记录中准备日程与待办，补齐时间和参与人后确认执行。处理结果与相关文档可以回到原事项。
- 日程安排
- 待办提醒
- 执行记录
交付的事，版本清楚
依据资料与企业模板准备文档和合同草稿，管理修订、原件与交付关系。复核、签署和生效遵循企业制度。
- 合同拟定
- 文档版本
- 交付关联
发生的事，形成数据
将确认后的业务沉淀到台账和单据，按权限回答经营问题；财务数据连接业务依据，凭证处理遵循会计规则。
- 业务台账
- 经营查询
- 凭证衔接
03 / 企业数据整合
一次工作留下的事实，
能为下一次判断所用。
数据的价值不只在保存。客户、项目、合同和业务单据之间的关系，需要与来源、版本、权限一起建立。
资料与业务对象相连
文档、日常记录、现场资料与业务单据，按客户、项目、合同等对象建立联系，减少重复查找和人工拼接。
一件业务 · 连续记录答案能够回到原始依据
查询结果说明时间和统计口径，并连接相应的业务记录。资料不足时补充确认，不把推测记成事实。
有口径 · 有来源每一步保留责任边界
区分准备草稿、确认写入、审核生效和财务记账。AI 承接整理与协作，授权岗位掌握关键决定。
可确认 · 可追溯04 / 与现有系统共同工作
按企业的问题选路径，
无需先决定替换哪套软件。
AI 原生工作流与现有系统扩展可以分步实施。先识别工作断点，再约定数据归属、业务口径和接入边界。
建设 AI 原生管理工作流
适合客户协作、项目交付与文档密集的业务，让沟通、记录、日程、合同和台账形成连续的管理过程。
同源企业数据整合
连接企业信息，增强现有系统
保留 ERP、PLM 的业务积累，连接办公资料、沟通与现场数据，分步增加知识、录单、分析和制造应用。
了解 ERP / PLM AI 扩展05 / 企业关心的问题
开始之前，
把边界说清楚。
AI 原生管理系统与普通聊天助手有什么区别？+
聊天助手通常停留在回答或生成文本。AI 原生管理系统把对话连接到客户、文档、日程、合同与业务单据：既能准备内容，也能在权限和确认规则内执行操作，保留来源、状态与处理记录。
AI 生成的合同和凭证会直接生效吗？+
不会把生成结果直接视为生效业务。合同先形成可复核草稿，签署与生效按企业制度执行；凭证基于已确认的业务事实与会计规则生成，审核和记账由授权流程控制，不能由 AI 任意决定。
企业已经有 ERP，还需要 AI 原生管理系统吗？+
取决于建设目标。AI 原生管理以对话和 Agent 组织新的工作流、业务记录与管理方式；现有系统 AI 增强保留核心业务系统，整合办公资料、客户记录与现场信息，再逐步引入 AI 应用。两条路径可以独立采用或衔接，不要求默认整体替换。
可以直接读取所有聊天记录和企业资料吗？+
不能默认全量读取。需要明确资料来源、接入授权和可见范围；客户沟通记录可从企业允许的导入或已授权渠道接入。文档访问、业务查询与写入均按相应岗位权限控制。