问有所答,行有所径
让 AI 成为企业真正的生产力
我们为企业提供端到端的 AI 解决方案:从找准问题、设计方案,到开发、上线与持续迭代,把 AI 融入业务流程、产品和服务,帮助企业降本增效。
找客户
上个月没跟进的高意向客户
- 示意客户 A · 制造业线索评分 86,最近一次联系在 34 天前
- 示意客户 B · 零售线索评分 81,演示后没有再联系
缺料预警
- 物料 M-102 库存低于安全线,预计 3 天用完。
- 按近 4 周用量,建议补货 2,000 件。
审批
报销单 · 上海出差 3 晚 · 住宿 2,400 元
- 住宿每晚 800 元,超出一线城市标准(依据:差旅制度 3.2)。
- 其余费用在标准内。
这张报销单通过吗?
- 人在回路
- 质量可控
- 端到端交付
缘由
为什么是现在
AI 已经能真正做事
过去一年,AI 的能力发生了实质变化:从回答问题,到读懂资料、调用工具、跨系统完成多步任务。许多过去要靠人反复处理的工作,现在可以交给它。
企业需要新的运转方式
当下不少企业利润很薄,甚至没有利润。规模扩张走不通的时候,降低成本、提高效率、重新设计做事的方式,是更可行的路。
把今天 AI 真正能做的事,带进企业的日常工作,帮企业降本增效。
能力
我们做什么
三类服务,都围绕同一个目标:帮企业降本增效。
Agent 开发
把重复、多步骤、占用大量人力的工作交给 AI agent:它能调用工具、完成任务,并接入你已有的系统与流程。
AI 深度融合的网站
让网站不只展示信息,而是直接服务客户、带来转化:把 AI 做进搜索、推荐、问答和转化路径里,提升服务效率。
AI 深度融合的软件
让核心业务流程更快、更准、更省人:把 AI 融入录入、审核、决策辅助和跨系统编排,减少重复劳动和人为差错。
企业系统
三类能力,覆盖企业常用的各类系统:每个系统从第一天起就把 AI 做进去。
- CRM客户、线索、跟进一体化;AI 给线索评分、摘要沟通记录、提示下一步。
- ERP采购、库存、财务打通;AI 预警异常、提取单据、生成经营报表。
- OA审批、公文、协作一处完成;AI 提示审批风险、整理会议纪要、回答制度问题。
- SaaS 产品从零构建多租户 SaaS,把 AI 做成产品的核心能力。
- 行业定制系统为物业、保险、金融等行业构建专属系统,贴合行业流程。
差异
为什么选问径
AI 让写代码变快了,也让粗糙的系统变多了。我们用 AI 提速,但质量、体验和安全不打折。
交互逻辑清楚
一个功能一个入口,按钮位置全站一致;每个操作都有反馈,空、加载、出错状态完整。
有品牌的设计
为业务信息服务的克制设计,而不是千篇一律的「AI 味」界面。
AI 接得深且顺
AI 进入搜索、填表、预警、审批、报表等环节,直接读写业务数据,而不是挂在角落的对话框。
后端可靠
输入校验、按角色分权限、出错可重试并留痕、事务保证数据一致。
质量可控
AI 写代码,人来审:每次改动都有自动化测试和代码评审,交付附测试与文档。
对比要点
- 1
常见的 AI 速成做法入口重复:顶部和侧栏各有一个「新建客户」,行为还不一样。
问径的做法一个入口、一种行为,按钮位置全站一致。
- 2
常见的 AI 速成做法状态不清:点了保存,没有任何提示。
问径的做法每个操作都有反馈:成功、失败原因、一键重试。
- 3
常见的 AI 速成做法「AI 味」配色:紫色渐变、发光按钮、表情符号。
问径的做法为业务信息服务的克制设计。
- 4
常见的 AI 速成做法AI 只在角落:一个和业务数据不通的对话框。
问径的做法AI 在列表里:自然语言筛选、线索评分、跟进建议。
请求出错
常见的 AI 速成做法整页白屏,刚填的内容全部丢失。
问径的做法提示原因,内容保留,可一键重试,错误记录在案。
越权访问
常见的 AI 速成做法改一下链接参数,就能看到别人的客户。
问径的做法每个请求按角色校验权限,越权请求被拒绝并留痕。
同时修改
常见的 AI 速成做法两人同时改同一张订单,后保存的覆盖前一个。
问径的做法检测到冲突,提示对方已修改,由人决定如何处理。
演示
AI 融进每个环节
点开一个系统,试试 AI 在不同环节能做什么。
CRM 示意客户 A:从线索到续约
线索建档
以前 销售手抄名片,再挨个查企业信息录进系统。
展会名片 1 张 · 官网表单 1 条(示意)
- 公司
- 示意客户 A · 制造业
- 规模请核对
- 约 200 人
- 需求
- 生产排期和报价管理
- 来源
- 秋季展会
找客户
以前 在列表里层层筛选,或者翻 Excel。
上个月没跟进的高意向客户
- 示意客户 A · 制造业线索评分 86,最近一次联系在 34 天前
- 示意客户 B · 零售线索评分 81,演示后没有再联系
华东区制造业客户
- 示意客户 A · 苏州制造业 · 华东区 · 洽谈中
- 示意客户 C · 宁波制造业 · 华东区 · 已签约
- 示意客户 D · 合肥制造业 · 华东区 · 待报价
合同即将到期的客户
- 示意客户 E合同 30 天后到期,近期使用活跃
- 示意客户 F合同 45 天后到期,最近两个月使用下降
跟进摘要
以前 翻聊天记录和通话笔记,自己整理要点。
与示意客户 A 的 6 条沟通记录
- 客户最关心交付周期,希望 8 周内上线。
- 对报价有疑问,想了解分阶段付款。
- 希望下周看一次产品演示。
- 下一步:安排演示,并附上分阶段报价。
报价
以前 对着价目表手算折扣、写报价单,再找领导批。
示意客户 A · 分阶段报价草稿
- 第一阶段
- 排期模块 · 8 周 · 18 万元
- 第二阶段
- 报价管理 · 6 周 · 12 万元
- 付款
- 按阶段验收付款
- 折扣请核对
- 9.5 折,超出你的审批权限
把这份报价发给客户吗?
AI 只给建议,决定由你。
签约
以前 法务逐条比对合同和报价,来回改几轮。
- 合同金额、阶段和付款方式与报价一致。
- 第 8 条违约金高于标准模板,已标出。
按这个版本发起签约吗?
AI 只给建议,决定由你。
续约提醒
以前 合同快到期才想起来,客户已经在看别家。
- 示意客户 A 的合同 60 天后到期,近 3 个月使用活跃。
- 建议:下周约一次回访,带上新功能介绍。
全程 6 步,你只需要确认 2 处
ERP 一次采购:从缺料到付款
缺料预警
以前 月底盘点才发现缺料,临时加急。
- 物料 M-102 库存低于安全线,预计 3 天用完。
- 按近 4 周用量,建议补货 2,000 件。
生成采购单
以前 采购员翻历史单据、比价,手工填单。
- 物料
- M-102
- 数量请核对
- 2,000 件
- 供应商
- 示意材料有限公司(近 6 次交期最稳)
- 金额
- 128,000 元
提交这张采购单吗?
AI 只给建议,决定由你。
合同提取
以前 对着 PDF 一项项抄进系统。
示意采购合同 PO-0815.pdf
- 供应商
- 示意材料有限公司
- 金额
- 128,000 元
- 交期
- 2026-11-20
- 付款条件请核对
- 货到 30 天内付款
到货核对
以前 财务拿采购单、入库单、发票逐行对。
- 采购单、入库单、发票三单一致:2,000 件,128,000 元。
- 发票税率与合同一致。
付款
以前 每张付款单人工查一遍,再排队审批。
付款申请 · 示意材料有限公司
- 三单已核对一致,货到第 28 天,仍在 30 天账期内。
- 本周还有 2 笔付款到期,资金够用。
本周五付这笔款吗?
AI 只给建议,决定由你。
经营周报
以前 每周一花半天,从各个表里拼数据。
经营周报 · 第 43 周(示意)
- 采购:本周下单 12 笔,2 笔待审批。
- 库存:1 种物料低于安全线,已提醒补货。
- 回款:到账 3 笔,1 笔逾期,已安排跟进。
全程 6 步,你只需要确认 2 处
OA 一张报销单:从提交到入账
票据识别
以前 员工手填每张票,财务再核一遍。
上海出差 · 上传 7 张票据(示意)
- 机票
- 2 张 · 1,860 元
- 住宿
- 3 张 · 3 晚 · 2,400 元
- 打车
- 2 张 · 146 元
制度核对
以前 翻制度文件找标准,各人理解还不一样。
问:出差住宿上限是多少?
- 一线城市每晚不超过 600 元,其他城市不超过 450 元。
依据:差旅制度 3.2(示意)
审批
以前 审批人逐张看票,超标常常漏看。
报销单 · 上海出差 3 晚 · 住宿 2,400 元
- 住宿每晚 800 元,超出一线城市标准(依据:差旅制度 3.2)。
- 其余费用在标准内。
这张报销单通过吗?
AI 只给建议,决定由你。
入账
以前 会计对着报销单手工做凭证。
- 借:差旅费
- 3,806 元
- 贷:其他应付款 · 员工 D
- 3,806 元
- 说明请核对
- 住宿超标 600 元由个人承担
生成这张记账凭证吗?
AI 只给建议,决定由你。
归档
以前 纸质票据装订、编号、找地方存。
- 7 张票据原件已归档,和凭证互相关联。
- 可以按员工、项目、月份查到。
费用分析
以前 月底导出明细,在 Excel 里做透视表。
- 本月 4 张差旅单超标,其中 3 张是一线城市住宿。
- 建议:在制度里把一线城市住宿标准写清楚,减少来回退单。
全程 6 步,你只需要确认 2 处
快消 中秋促销:从订货到核销
订货
以前 业务员挨个打电话问经销商库存,再估补货量。
示意经销商 H · 中秋备货建议
- 主力单品
- 补 1,200 箱(按近 4 周动销)
- 礼盒请核对
- 补 300 箱
- 到货
- 9 月 5 日前
按这个量给经销商下单吗?
AI 只给建议,决定由你。
发货
以前 内勤排车、打单、通知仓库,一天十几个电话。
- 已生成 3 张发货单,合并成 2 车。
- 预计 9 月 3 日送达。
陈列检查
以前 督导一家家跑门店、看照片。
示意门店 K · 门店照片 12 张
- 主货架排面少于约定的 3 层。
- 2 个价签缺失,1 个价签与促销价不符。
- 冰柜陈列符合要求。
动销
以前 等经销商月底报数,问题发现得太晚。
- 18 家门店中 15 家动销正常。
- 示意门店 K、L、M 礼盒卖得慢:建议加一次试吃。
费用核销
以前 财务拿照片对协议,一家家核。
示意经销商 H · 中秋堆头费用申请
- 活动
- 中秋堆头陈列
- 门店数
- 18 家
- 申请金额
- 36,000 元
- 陈列照片请核对
- 16 家已上传
还缺 2 家照片,先按 16 家核销吗?
AI 只给建议,决定由你。
复盘
以前 活动结束一个月才出总结。
- 礼盒在社区店卖得最好,商超偏慢。
- 明年建议:礼盒多给社区店,商超减量。
全程 6 步,你只需要确认 2 处
新媒体 一篇新品稿:从选题到复盘
选题
以前 编辑刷热榜、开会碰选题。
- 本周热点:秋季新品上市、开学季。
- 建议选题:「三分钟看懂新品配方」,适合短视频。
- 建议选题:「办公室下午茶清单」,适合图文。
写稿
以前 从产品资料里提炼卖点,一稿写一整天。
初稿:秋季新品发布(示意)
- 标题:三分钟看懂新品配方。
- 正文 6 段:配方、口味、场景、价格、购买方式、活动。
- 产品参数都来自产品资料,已标出处。
多平台改写
以前 同一篇稿子,按每个平台手工改一遍。
原稿:秋季新品发布(示意)
- 小红书
- 标题加表情,正文分 5 段,配 6 张图
- 抖音
- 改成 45 秒口播脚本,前 3 秒先讲卖点
- 公众号
- 保留全文,补一段产品故事
发布
以前 各平台后台挨个登录、上传、排时间。
- 小红书
- 周四 12:00
- 抖音
- 周四 18:30
- 公众号
- 周五 8:00
按这个时间发布吗?
AI 只给建议,决定由你。
评论回复
以前 运营一条条看评论、一条条回。
新品视频下的 214 条评论(示意)
- 86 条在问价格和购买渠道:建议统一回复置顶链接。
- 23 条反馈口味偏甜:建议如实回应,并介绍少糖款。
- 2 条疑似广告:建议隐藏。
按建议回复这批评论吗?
AI 只给建议,决定由你。
数据复盘
以前 从各平台后台导数据,拼成一张表。
- 抖音完播最好,开头 3 秒讲卖点的版本效果更好。
- 小红书收藏多、评论少:建议下篇加一个互动问题。
全程 6 步,你只需要确认 2 处
电商 一个新品:从上架到售后
上架文案
以前 运营照着参数写标题、卖点、详情页。
示意商品 · 500ml 保温杯
- 标题
- 316 不锈钢保温杯 500ml,长效保温
- 卖点
- 保温 12 小时 · 一键开盖 · 能放进杯架
- 详情页
- 已写好 6 段:材质、容量、清洗等
- 尺寸请核对
- 高 22 cm,直径 7 cm
用这套文案上架吗?
AI 只给建议,决定由你。
定价与库存
以前 盯竞品价格、算毛利、估备货,全靠表格。
- 同类竞品价格在 79–109 元,建议定价 89 元。
- 按预售数据,首批备货 3,000 件。
客服问答
以前 客服反复回答同样的问题。
今日咨询 312 条(示意)
- 268 条由 AI 按商品资料直接回答:容量、材质、能不能进洗碗机。
- 44 条转人工:售后、改地址、开发票。
差评归因
以前 翻几百条评论,凭感觉找原因。
近 30 天差评 37 条(示意)
- 15 条是物流破损,集中在一家示意快递:建议加厚包装。
- 12 条是杯盖漏水,同一批次:建议联系工厂排查。
- 10 条说与描述不符,是颜色偏差:建议更新实拍图。
退款风控
以前 退款要么全人工审,要么全部自动退。
退款申请 · 订单 A20931(示意)
- 该买家近 90 天申请退款 6 次,其中 4 次是「仅退款」。
- 物流显示本单已签收,买家称没有收到。
转人工复核,暂不自动退款?
AI 只给建议,决定由你。
周报
以前 每周拉报表、截图、写总结。
- 本周销量 1,240 件,退款率在类目正常范围内。
- 杯盖漏水的批次已下架,换货在处理中。
全程 6 步,你只需要确认 2 处
连锁门店 一家门店的一周
排班
以前 店长对着客流和请假条手排班。
示意门店 L · 下周排班
- 周五晚高峰
- 建议加 1 人
- 周二下午
- 客流少,可以少排 1 人
- 店员 C请核对
- 本周已排 46 小时,接近上限
按这个排班发布吗?
AI 只给建议,决定由你。
开店检查
以前 纸质检查表,填没填全靠自觉。
- 开店检查 12 项,已完成 11 项。
- 冷柜温度没有拍照记录:已提醒当班店员补拍。
巡检
以前 区域经理一家家跑店。
本周巡检 · 24 家门店(示意)
- 21 家达标。
- 示意门店 L:后厨温度记录缺了 2 天。
- 示意门店 M、N:开店检查表没有按时提交。
订货
以前 店长凭经验估订货量,常常多订或断货。
- 牛奶
- 订 40 箱(周末客流高)
- 面包
- 订 120 个
- 咖啡豆
- 本周不用订
差评回复
以前 店长下班后才有空一条条回。
点评差评:等位 40 分钟,没人招呼(示意)
- 草稿:非常抱歉让您久等了。周末晚高峰我们已经增加了接待人手,下次到店出示这条评价,送您一份甜品。
用这条回复吗?
AI 只给建议,决定由你。
周报
以前 店长每周手写一份周报给区域经理。
- 本周客流比上周多,周五晚高峰等位最久。
- 两条差评都和等位有关,已经加了人手。
全程 6 步,你只需要确认 2 处
教育 一个学员:从咨询到续费
咨询跟进
以前 顾问在微信里翻聊天,想起谁就跟谁。
- 示意家长 P:咨询少儿编程,3 天没有回复。建议:今天发一节试听课介绍。
- 示意家长 Q:试听后说「再考虑一下」。建议:周末发送课程安排和老师介绍。
试听安排
以前 对着老师课表来回协调时间。
- 学员
- 示意学生 R · 9 岁
- 课程
- 小学数学试听
- 时间
- 周六 10:00 · 老师 T
报名排课
以前 报名后手工建档、分班、发通知。
- 已按年龄和基础分到周六上午班。
- 开课通知和课前准备已生成,等待发送。
作业批改
以前 老师晚上批作业到很晚。
示意学生 R · 数学第 12 课作业
- 完成情况
- 10 题完成 9 题
- 主要问题
- 通分出错 3 次
- 建议练习
- 通分专项 5 题
- 第 7 题请核对
- 解法不同,AI 判错,需老师确认
家长反馈
以前 每周给每位家长手写反馈。
给示意学生 R 家长的本周反馈
- 草稿:R 本周作业都按时完成了,通分还不太熟练,已经布置了 5 道专项练习,下周课上再讲一次。
发送这条反馈吗?
AI 只给建议,决定由你。
续费提醒
以前 课时快用完才想起提醒,家长已在比较别家。
示意学生 R · 剩余 4 课时
- 草稿:R 这学期进步明显,作业一直按时完成。下学期课表已出,现在续报可以保留原来的时间和老师。
发送这条续费提醒吗?
AI 只给建议,决定由你。
全程 6 步,你只需要确认 2 处
制造 一张订单:从接单到交付
接单评审
以前 销售、生产、采购开会对产能和物料。
- 示意订单 S-1107:5,000 件,交期 11 月 20 日。
- 产能和物料都够用,可以接。
排产
以前 计划员在白板和 Excel 上反复挪单。
示意订单 S-1107 要求提前 3 天交货
- 调整
- S-1107 提到周三生产
- 影响请核对
- S-1102 顺延 1 天,仍在交期内
- 物料
- 够用,不用补料
按这个方案调整排产吗?
AI 只给建议,决定由你。
领料
以前 仓库按纸质领料单配料,常常配错。
- 已按排产生成 3 张领料单。
- 物料已经齐套,周二按时开工。
质检归因
以前 质检员手写记录,原因靠经验猜。
本周质检不合格 42 件(示意)
- 31 件尺寸超差,集中在 2 号机夜班。
- 8 件表面划伤,和新换的周转箱有关。
- 3 件原因不明:建议抽检。
设备预警
以前 设备坏了才修,停线损失大。
- 2 号注塑机:振动值连续 3 天上升,接近报警线。建议:本周停机检查。
- 空压机 B:用电比上月同期高。建议:检查是否漏气。
交付放行
以前 出货前人工翻质检记录、核对数量。
- 5,000 件全部检验完成,不合格品已隔离返工。
- 出货单和质检报告已生成。
放行这批货出厂吗?
AI 只给建议,决定由你。
全程 6 步,你只需要确认 2 处
脚本化示意,不代表真实客户数据。
安全
安全与可靠:人在回路
AI 擅长的事交给 AI,关键的决定留给人。
- 01AI 提出建议
- 02人确认
- 03系统执行
- 04全程留痕
- AI 会不会乱来?
- 写入数据、审批、对外发送等关键操作,必须经人确认才执行;AI 不确定时,转给人处理。
- 数据安全吗?
- 按角色分配权限,只读取完成任务所需的数据;发给模型的内容先脱敏;可按要求本地或私有化部署。
- 出了错能追溯吗?
- 谁在什么时候做了什么、AI 给了什么建议、依据是什么,都有记录,可以回退。
- AI 说错了怎么办?
- 回答标明出处,方便核对;超出能力范围的问题,明确说不知道。
研究显示,在超出 AI 能力的任务上,使用 AI 的顾问正确率反而下降 19%(Dell'Acqua 等,Organization Science,2026)。这正是关键环节需要人把关的原因。
了解我们如何保障安全依据
效率与质量:有据可查
AI 能提效,也能提质;也有它做不好的事。以下数字来自公开研究,并注明出处与研究对象。
+15%
客服坐席使用生成式 AI 助手后,每小时解决的问题数平均提升 15%,新手提升约 30%。
出处:Brynjolfsson 等,Quarterly Journal of Economics,2025−40%
专业人士用 AI 完成中等难度写作任务,平均用时减少 40%,质量提升 18%。
出处:Noy & Zhang,Science,2023+25.1%
在 AI 擅长的咨询任务上,顾问多完成 12.2% 的任务、速度快 25.1%、质量显著提升;超出 AI 能力的任务,正确率反而下降 19%。
出处:Dell'Acqua 等,Organization Science,202655.8%
受控实验中,开发者用 AI 编程助手完成指定任务快 55.8%,但成功率没有显著提高。
出处:Peng 等,arXiv,2023
方式
合作方式
从「问」到「径」,四步走完。
- 01
问题
和你一起把问题问清楚:目标、约束、什么算成功。
- 你会拿到
- 问题与成功标准的书面说明
- 需要你提供
- 业务流程说明,以及一位能做决定的对接人
- 02
路径
给出方案与路径:怎么做、做到哪、各阶段交付什么。
- 你会拿到
- 方案、阶段划分和时间安排
- 需要你提供
- 对方案的确认
- 03
构建
小步构建,每个阶段都能看到、试用并给出反馈。
- 你会拿到
- 每个阶段都能试用的版本
- 需要你提供
- 试用反馈和有代表性的样例数据
- 04
交付
上线、文档与交接,确保你的团队能接得住。
- 你会拿到
- 上线、文档与交接
- 需要你提供
- 负责接手的同事
问答
先回答几个常问的
大概需要多长时间?
取决于范围。单个 agent 或简单的演示通常较快,涉及多个系统对接的会更久。沟通之后我们会给出按阶段的时间安排,而不是一个笼统的数字。
数据安全和隐私怎么处理?
开始之前我们会和你确认哪些数据可以使用、在哪里处理、谁可以访问。具体的保密条款和部署方式,在合作协议里约定。
用哪个模型?成本怎么算?
按任务选择合适的模型,兼顾效果、速度和成本,也会考虑你对数据存放位置的要求。使用过程中产生的模型调用费用会在方案里说明,方便你预估。
项目示例
项目示例
我们构建过的几类系统,已隐去客户与数据信息。它们解决的都是同一类问题:重复、分散、容易出错的工作。
- 金融服务 · SaaS 平台
企业信用诊断与服务管理平台
- 以前
- 给企业做信用诊断,资料散在各处,结论靠顾问手写;过几个月再回看,很难说清当初为什么这么判断。
- 现在
- 建档、诊断、修复方案到持续跟进,在一个系统里走完。AI 读资料、写报告初稿,每条结论都能点回原始资料;顾问确认后才生效,每家客户的数据互相隔开。
- AI 写报告初稿
- 结论可追溯
- 顾问确认后生效
- 客户数据互相隔开
- 物业 · 小程序与管理后台
社区物业服务平台
- 以前
- 报修、缴费、访客、投诉都靠电话和微信群,消息一多就漏;业主催进度,物业也说不清办到哪了。
- 现在
- 业主在小程序上报修、查账单、登记访客,随时看到处理进度;物业在后台统一派单、回复、发公告、发起投票。一件事从提出到办完,都有记录。
- 业主小程序
- 物业工作台
- 网页管理后台
- 保险 · 财务工具
保费对账工具
- 以前
- 上下游每家的保费表格式都不一样,财务要一笔一笔对,对一次要花很久,还容易漏。
- 现在
- 把两边的表拖进去,直接出差异清单,佣金自动补算。每家公司的表格格式只设一次,下次直接用。数据不出电脑,双击就能用。
- 读懂各家表格
- 自动逐笔核对
- 差异清单
- 团队协作 · Agent
项目管理平台与飞书机器人
- 以前
- 项目讨论都在群里,聊完就沉底;里程碑、任务、Bug 和客户反馈散在各处,谁在跟、到哪了,要翻聊天记录才知道。
- 现在
- 在群里 @ 机器人,它把讨论整理成任务、回答进度、提出修改,你点确认才入库;快逾期时主动提醒。客户反馈保留原话,一键转成 Bug 或需求。
- 飞书群里直接用
- 确认后才入库
- 逾期主动提醒
想先看看哪些工作可以交给 AI?
告诉我们团队里最耗人力、最耗时间的环节,我们一起评估是否值得、该怎么做。