行业实践

从一个业务问题开始。

以下为匿名化的典型场景。每一个都建立在同一个企业本体之上，因此第二个场景总比第一个更快。

行业

让异常、库存与履约信号进入可理解、可治理的 AI 闭环。

在 MES / ERP 之上联动生产与经营，异常更早暴露，经验沉淀为能力。

单证、归类与合规审核的跨文件一致性，进入可人工复核的智能闭环。

连接运力、仓储、在途与履约，形成可推演的物流智能层。

供应链

持续检测订单延迟、库存偏离与供应商履约异常，沿关系定位受影响的订单与客户，在权限内创建任务或发起补货审批。

经营管理

「哪些客户本月销售额下降超过 20%，同时存在库存积压？」跨 ERP、CRM、WMS 一次回答，按权限过滤并标注来源。

跨境贸易

从 PDF 与 Excel 中抽取单证要素，校验跨文件一致性与归类历史，差异项进入人工复核。

仓储

结合销量、在途与安全库存识别呆滞与缺货风险，生成调拨与补货建议并交由负责人确认。

运营

把重复的跨系统录入、核对与流转交给 Agent，关键节点保留人工审批。

管理层

跨系统 KPI 穿透到具体对象，异常可解释，问题可以直接用自然语言追问。

带着一个具体的业务问题来，我们一起判断它是否适合作为第一个场景。