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。

示意

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?

确认退回待你确认
  • 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。

    • 场景与流程梳理
    • Agent 设计与实现
    • 工具与系统对接
    • 评测与上线支持
  • 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 如何参与体验的设计
    • 前端与 AI 功能一体化实现
    • 数据、模型与接口对接
    • 评测与持续迭代
  • 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。

    • 流程与数据梳理
    • AI 能力设计与集成
    • 前后端开发
    • 评测、监控与迭代

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。
查看解决方案

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。

常见的 AI 速成做法
问径的做法

对比要点

  1. 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. 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. 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. 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。

示意

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。

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。

  1. 01AI 提出建议
  2. 02人确认
  3. 03系统执行
  4. 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。

估算你的团队能省下多少

40%

默认 40%,取公开研究的上沿(约 15%–40%);录入、核对、整理这类重复工作通常可以更高,可自行调整。

每年可释放的工时

2,880 小时

折合人力成本

¥115,200

估算基于公开研究中特定任务的结果,按每年 48 个工作周计算;实际效果因流程、数据质量和人员熟练度而不同,超出 AI 能力范围的任务质量可能下降。本估算不构成收益承诺。

方式

合作方式

从「问」到「径」,四步走完。

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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。

查看全部问答 →

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

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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。

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