同一套语义底座，按行业的关系模型与业务动作做适配，形成可交付的行业系统。建议、批准与执行分开记录，写入必须走已发布的动作。
每个方案都从一个具体的业务动作出发：补货建议、异常审计、新品预测、经营问数或合同审核。建议、批准、执行分开记录，写入走已发布动作。
在交期、起订量和库存约束下形成补货建议，建议与执行分开记录，让供应链决策可追溯。
补货依赖人工经验，建议与执行混在一起，缺货与压货难以平衡，决策过程无法追溯。
在交期、起订量和库存约束下形成补货建议
建议量、批准量、执行量分开记录
补货建议可追溯到来源与批准人
把两套以上业务数据中的分歧收成可查询的异常，对照单据和制度，经批准后再改正式记录。
多套系统数据口径不一致，异常发现靠人工比对，处理建议与正式记录混在一起，审计追溯困难。
多源数据对齐，分歧收成可查询的异常
对照单据与制度给出处理建议，带来源
异常、建议与执行分开，批准后改正式记录
冷启动、首单和补单使用同一套业务对象，按实销、库存和在途形成追单、调拨或停止的建议。
新品冷启动缺少历史数据，首单与补单规则割裂，追单、调拨与停止依赖个人判断，库存风险高。
冷启动、首单、补单共用同一套业务对象
按实销、库存与在途形成追单、调拨或停止建议
建议经批准后才执行，执行结果写回对象
用自然语言询问已定义的指标和对象，回答带口径与来源，未定义的指标拒答或转人工。
经营指标口径不统一，问数依赖 IT 排期，回答缺少来源与口径，未定义指标容易被错误回答。
指标与对象在语义层统一定义
自然语言提问，回答带口径与来源
未定义指标拒答或转人工，查询留痕进入评测集
把合同条款、制度要求和历史范本放到同一套对象上，比对差异并给出审核建议，结论经人确认后才进入正式记录。
合同与制度条款分散，人工审核效率低且标准不一致，审核建议与正式记录边界不清，责任难追溯。
解析合同、制度与历史范本，条款绑定到业务对象
比对差异并给出审核建议，带来源片段
人确认后才形成审核记录，写入走已发布动作
把现象、测点、规程与历史案例收敛到同一套对象上，处置建议可追溯到规程版本，并自动流转审批。
设备异常诊断依赖专家经验，故障根因定位慢；处置流程涉及多部门，跨系统流转容易卡壳，处置记录难追溯。
现象、测点与历史案例绑定到图谱，进行根因推演
智能体自动匹配处置规程，生成带来源的处置建议
高风险动作经专家审批后派发，执行结果写回设备档案
利用图谱穿透股权与关联交易，结合制度库自动比对，将风险发现到处置的流程自动化。
企业关联方关系复杂，风险传导难识别；合规审核规则多，人工核查效率低，风险处置动作难以闭环。
构建股权与关联交易图谱，实时推演风险传导路径
智能体编排合规核查流程，自动生成风险预警报告
高风险事项自动阻断并流转待批，处理结果留痕可查
同一套通用模块按行业方案组合复用；● 表示该方案主要使用该模块。
既交付平台与行业产品，也提供建模、集成、实施与持续运营的技术服务，让系统真正跑起来。
AI 基础设施集成、智能体应用开发、系统部署与集成。
数据平台、本体平台、AI 平台及其上的通用与行业产品。
企业知识与数据治理，面向 AI 的数据处理与本体建模。
对模型、知识、工作流和智能体做持续维护、评测和优化。