单据自动识别
以 PDF 寄来的供应商发票与凭证会变成系统记录，并有一个界面让你在确认前核对识别结果。
执行重复工作的智能体、单据自动识别、基于你自己销售数据的预测模型，以及你现有系统之间的打通。在你的流程里，不是在演示里。
解决什么问题
关于人工智能的讨论，往往止步于那个让人惊艳却从未上线的试点。真正花钱的重复工作——录入供应商发票、对平两个系统、每周一重做同一份报表——仍然由人来做。
包含什么
以 PDF 寄来的供应商发票与凭证会变成系统记录，并有一个界面让你在确认前核对识别结果。
以受限权限接入你的系统，完整地把事做完：读取、按你的规则判断，并把结果留下记录。
需求预测、客户流失风险、异常识别。用你自己的历史数据，不是别的行业的样例。
今天靠人手工复制才从一个程序进到另一个程序的数据，自己就过去了。这是最乏味的一项节省，也是省回工时最多的一项。
动手之前先算清楚：这件事今天要花多少工时。如果数字不划算，我们会直说。
有后果的动作——一笔付款、一个价格、对客户的一项承诺——都要经过审批。自动化不等于没有管控。
如何运作
这件事花掉多少工时，花的又是谁的工时。
在你真实的系统上，不是在样板上。
如果没省下预期的工时，就调整，或者撤掉。
细节之处
识别错了又没人看就直接入账，比手工录入还糟：之后再没人会去核对。所以复核这一步不是可选项。
只用三个月数据做出来的预测，给出的数字看起来很笃定。数据不够时我们会直说，而不是交付噪音。
一个什么都能动的智能体，就是换了个名字的安全风险。每个智能体只拿到它需要的那部分权限。
那件没人想做、却人人都在做的事。自动化在这里最能自己赚回成本，团队也最乐意接受。
用了哪些数据、为什么给出这个结论。没有这些，它出错时既无法纠正，也无从替它说话。
客户健康度评分、考勤异常、需求预测和采购建议都随模块一起提供，不是另立的项目。
适合谁
每天都在占用高薪员工的工时。
它们以 PDF 寄来，再由人手工录入。
因为去看它们，比凭感觉拍板还费劲。
常见疑问
做任务自动化，不需要。做预测模型就需要历史数据；如果没有，我们会在开始前就讲明。
可以：我们直接在你已经在用的数据库和系统上做，不要求你换掉它们。
有后果的动作都要经人工审批，每一次判断都会留下用了哪些数据的记录。没有这些，既改不了，也无从解释。
先量出来：这件事今天要花多少工时。如果数字不划算，我们会直说，而不是把它卖给你。
是的：客户健康度评分、考勤异常、需求预测和采购建议，都已经随各自的模块一起提供。
不会。模型只作用在你的数据上、服务于你自己的业务；如果有任何内容要交给外部供应商，我们会事先说明。