当AI不再是概念,而是你下一场效率革命的起点

一、核心产品：数据云湖——让数据从“存储”走向“智能”

1. 智能化数据集成

• 支持离线同步、实时同步等多源数据接入

• AI同步任务：自动识别数据特征，智能推荐同步策略与数据清洗规则

2. AI驱动的数据研发

• AI数据模型：自动推荐表关系与分区策略

• SQL Agent：通过自然语言生成复杂SQL，降低数据开发门槛

• 智能纠错：内置SQL语法校验和修复Agent，实时提示并修复错误

3. 主动式资产管理

• 资产推荐Agent：根据用户行为和任务上下文，主动推送可能用到的数据资产

• 元数据管理：自动捕获与解析元数据，形成企业级数据地图

4. AI数据资产输出

• 通过工程化手段将数据沉淀为高质量AI资产

• 以 API（标准化服务）+ Agent（智能化交互）双重模式输出

• 让AI应用真正实现 “数据随取，智能随用”

二、AI运营助手矩阵——覆盖业务核心场景

三、典型场景落地效果

场景1：知识助手

解决用户在操作执行类、规范遵循类知识获取中的 “查找难、理解慢、等回答”问题。
从“翻文档”到“直接问”，响应时间从天级压缩到秒级。

场景2：AI报告

• 数据来源：PG数据库

• 输出内容：运行月报、工单月报、配额使用月报、应用健康评估月报、运营分析月报

• 核心变化：从“人工撰写”升级为 “问答生成”，运营人员从写报告变成审报告

场景3：智能客服（常见问答示例）

场景4：智能问数

核心价值：

• 0门槛：无需业务人员掌握数据分析技能，会搜索即会分析

• 效率高：无需写代码，输入文本即可生成图表

• 落地快：基于现有数据，通过拖拽即可完成聚焦场景的落地实施

场景5：系统评估资源预审

从 “阅读报告”到 “问答报告”，评估效率提升 200%。

四、CIO/CTO真正关心的三个关键词

1. AI原生，智能驱动

平台内置 “AI引擎”，不是工具的堆砌，而是将AI能力贯穿于数据处理的全生命周期。

2. 定制化服务能力强

“开箱即用”解决了企业从0到1的痛点，让团队不需要在基建上重复造轮子，从而将精力聚焦在从1到100的定制化业务上。

3. AI推荐引擎

以大模型为核心驱动，通过灵活的规则配置，能够自动学习并生成精准的推荐策略。
该引擎具备高度的通用性，不仅限于当前业务场景，还可以无缝对接到其他各类应用场景中，为不同业务提供个性化、智能化的推荐服务。

五、AI实施服务——落地，才是真正的信任起点

我们不只卖产品，更提供可陪跑、可验证、可上线的实施服务：

1. 知识库构建和调优服务

• 规划企业内部知识库构建方式

• 将企业内部数据清洗整理导入知识库

• 调优知识库召回率，提升检索精准度

• 优化算法模型，确保信息检索的实时性和准确性

2. AI实施服务

• 数据接入与指标配置，构建指标体系

• 将结构化数据的基础元数据导入知识库，实现冷启动，支撑智能问数等流程

• AI报告生成调优（优化提示词工程，完成AI报告生成）

3. AI场景验证的POC陪跑服务

• 场景调研指导服务：帮助评估场景和适度性

• 指导智能体demo搭建服务：通过Dify搭建智能体demo进行场景验证

• 知识库构建服务：让场景验证跑通

写给技术决策者的一句话

你不是在买一套软件。
你是在引入一套可陪跑、可验证、可上线、可内化的AI落地能力。

如果你的企业也在思考：

• 如何让现有数据真正服务于业务？

• 如何降低AI应用的搭建门槛？

• 如何在不重构基建的前提下，先跑通第一个智能场景？

• 如何让团队真正具备AI应用开发能力？

欢迎添加微信，我们不做推销式的宣讲，只做一场深度、坦诚、对等的技术对话。