选择真实场景
选取一个非 D365 数据库和 10 个高价值业务问题。
服务
先验证价值，
再扩大范围。
不先做漫长的定制项目。用一个真实数据库和 10 个真实问题，快速判断自动语义发现与受控学习能否降低企业问数成本。
概念验证目标10
个真实业务问题
验证准确率 · 可解释性 · 审核效率概念验证流程
一次验证，回答三个关键问题。
能否自动理解？能否可靠回答？管理员审核后的知识能否稳定复用？
生成语义草案
系统自动发现实体、关系与指标，管理员审核关键口径。
量化验证结果
评估回答准确率、解释性、审核时间和知识复用效果。
部署与数据边界
让 AI 接近数据，
而不是让数据离开企业。
根据安全等级与采购阶段，从轻量验证到企业内网部署平滑演进。
受控云环境
适合非敏感数据和价值验证，启动最快。
小范围起步 →私有云 / 本地机房
应用、语义与审计进入企业自己的安全域。
数据不出域 →混合架构
连接云上、本地与国产数据库，统一权限治理。
跨系统协同 →业务价值，不只看订阅费
少做重复报表，
少等一个答案。
从高频临时问数开始，把隐藏在等待、沟通、改口径和重复建模中的成本释放出来。
50 人企业示例基于可核验人工节省测算
167%
预估首年 ROI首年净收益约 ¥418,400
约 4.5 个月预计回本周期
80%临时问数自主解决
600 次/月高频数据问题
* 示例基于每次问数节省 30 分钟、综合人力 ¥180/小时测算，实际结果以客户场景为准。
准备开始
查看产品能力 →让一个陌生数据库开口说话。
确认验证数据源、10 个业务问题和管理员审核人，即可进入概念验证。