解决方案

面向行业的智能化方案，开箱即用

反洗钱

AML 反洗钱全链路

预警分诊、SAR 智能起草、名单筛查、大额报告、监管报文六维度校验——AI 员工顶上合规部三个岗位。

挑战

监管要求逐年收紧，预警量却以每年 30% 以上的速度增长；人工分诊一条预警平均要 15 分钟，标准还因人而异；可疑交易报告从取证到成文人均 2 小时起步；名单筛查最怕漏报——漏一个制裁主体就是合规事故。团队全年疲于奔命，精力被低价值的初筛占满，真正的可疑集团案件反而没有时间深挖。

方案

按"接入—监测—处置"整链重建：数据接入环节自动对账补数，指标引擎逐日跑批产出预警；AI 分诊给每条预警标注风险等级与证据摘要，高分自动进人工队列；SAR 报告由 AI 起草、人复核；名单筛查走多路召回加人工确认。全链路每个环节的规则、阈值、调度都可以在运行中调整，不用停机改代码。

成果

预警初筛工作量下降约 70%，分诊标准全行统一；SAR 成文时间从 2 小时压缩到 30 分钟以内；筛查召回经实战回溯验证无漏报。团队把精力转向集团案件深挖与模型调优。

行业痛点

  • 人工分诊慢且标准不一
  • SAR 报告撰写耗时长
  • 名单筛查漏报风险

35 页前端真机走查全通过

2000 万客户 / 4610 万交易量级基准

名单筛查命中 89,016 条实测

数据治理

数据质量与血缘治理

元数据探查、质量规则七类校验、血缘追溯、指标对账——让企业数据可信可用可追溯。

挑战

数据散落在十几个系统里，同一个客户在 CRM、订单、风控三处的名字、证件号、手机号各不相同；报表口径对不上，每次开会先花半小时争论数字谁对；想查一个指标从哪张表算出来的，没有人说得清；出了数据事故，追责查不到链路。

方案

先用血缘治理把全库表与字段的来龙去脉登记成图：哪个指标、经过哪些加工、源自哪些表，一图可查；再上数据质量规则引擎，空值率、格式错误、跨表不一致逐日扫描，问题当天发现当天定位到责任人；所有修复走工单闭环，禁直改生产。

成果

指标口径统一后报表争议消失；数据问题平均发现时间从"下次开会"缩短到当天；血缘图让新人一周即可接手老系统；全年数据事故归零。

行业痛点

  • 多源数据口径不一
  • 质量规则散落无沉淀
  • 出数对不上没人管

知识自动探查入库

DQ 规则引擎+执行报告

跨库血缘图谱

流程编排

跨系统流程编排引擎

声明式编排跨系统业务流程：数据接入、AI 处理、结果落库、通知触达，断点续跑零代码交付。

挑战

一个业务流程横跨四个系统：审批在 OA、数据在业务库、文档靠邮件、通知靠人盯。系统之间不连通，全靠人当"胶水"——复制粘贴、催办、对账。换一个人接手就断一次；流程改一个环节要约三个部门开两周会。

方案

用流程编排把四个系统串成一条自动化链路：定时器触发、条件分支路由、跨系统取数、AI 生成文档、异常自动告警重试。每个步骤的参数可配置可审计，流程版本可回滚；改流程不再改代码，配置生效即可重跑。

成果

端到端流程从人工三天缩短到自动 40 分钟；环节异常当小时告警，不再积压到月底对账才发现；流程变更上线周期从两周降到当天。

行业痛点

  • 业务流程靠手写代码串联
  • 跨系统衔接靠人肉协调
  • 故障排查从零重跑

跨系统流程统一编排

流程零代码改配置

断点续跑质量门控

电子商务

电商经营全链路

商品建档、内容出片、独立站上架、咨询应答、支付对账、随口问数、复购营销——七个环节一条链，聊着改。

挑战

电商业务一环扣一环：商品资料要人肉整理上架、详情页设计排版耗时、客服咨询半夜也要回、账要等月底才能算清、卖得好的商品不知道为什么好。每个环节单点都有工具，但工具之间不连通，数据要人工搬运，团队忙于琐碎、没时间做经营决策。

方案

一条链路串起经营全流程：商品建档自动生成带页面和权限的管理系统；AI 按商品资料批量产出图文详情与营销素材；独立站建站上架；客服由 AI 应答，复杂问题转人工；订单与回款自动归集；每天的经营数据自动汇成早报，波动超过阈值才提醒。想改哪个环节，说一句话就能调。

成果

商品上架周期从三天缩到半天；客服响应全天候，人力聚焦复杂咨询；经营数据当天可见，补货和投放决策不再拍脑袋；全链路改动说一句就生效，不用找开发排期。

行业痛点

  • 商品信息散在表格里
  • 商品图视频外包贵且慢
  • 咨询靠人盯
  • 经营数据要等开发取数
  • 复购营销没工具

一句话建商品进销存系统

一张商品图自动出营销视频

独立站自动上架

AI 咨询应答转工单

微信支付宝收款对账

老板随口问数

内容媒体

内容媒体矩阵运营

选题库、批量出片、多平台定时发布、数据回流、AI 找爆款规律——内容生产流水线，聊着改节奏。

挑战

内容团队同时运营五六个平台：选题靠感觉、素材生产排期乱、发布要逐个平台手动传、数据回流水慢半拍、什么内容火全凭印象。团队产能被重复劳动吃掉，爆款经验沉淀不下来。

方案

矩阵运营一条链：选题库统一管理，AI 按选题批量生产图文与短视频脚本；多平台定时自动发布；发布后表现数据自动回流；AI 分析哪类选题在哪个平台跑得好，反哺选题库。每个平台的发布时间、内容配比、审核要求独立配置，改配置聊一句就行。

成果

单条内容从产到发的时间压缩一半以上；多平台运营不再逐个手动搬运；选题决策有数据支撑，爆款复用率明显提升；团队产能转向创意本身。

行业痛点

  • 选题靠灵感没有沉淀
  • 产能上不去
  • 多平台手动发布
  • 哪条爆了说不清

选题库对象化管理

AIGC 批量出片

多平台定时自动发布

表现数据自动回流

AI 对比找爆款规律反哺选题