痛点 01
不知道从哪里开始
解决方案
触碰查看方案先用业务价值筛选场景
机会诊断
先判断值不值得做
通过 Workshop、访谈与现场观察，从收益空间、数据基础、流程改造难度和组织条件判断优先级，形成清晰的 ROI、试点范围与推进路径。
少走弯路01/ 06
从真实场景出发，建设可运行的业务系统
/0.1
我们的 Ontology
自研业务建模能力，把业务对象、关系、规则、动作和指标组织成 AI 可理解、可调用的业务模型，并从一个关键场景开始逐步扩展。
/0.2
Fornax智能体平台
内置我们的 Ontology Runtime，统一编排 Agent、连接器、评测标准与行业知识，构成可组合、可交付、可持续进化的企业 AI 能力平台。
/0.3
AI-Native 经营管理系统
把报价、采购、验收、结算与利润分析接入同一经营闭环，让项目利润从事后复盘变为实时可控。
/0.4
私域电商 AI 经营闭环
连接商品、客户、内容、活动与订单，用 AI 完成知识问答、内容生成、客户分层和主动触达。
Ontology 为企业带来的长期价值
我们把业务对象、关系、规则、动作和指标组织成 AI 可理解、可调用的业务模型，从一个关键场景开始逐步扩展，而不是先重建整个企业。
痛点 02
Demo 能跑，进不了流程
解决方案
触碰查看方案把 AI 接入系统与权限
系统接入
让 AI 成为业务动作
连接 ERP、CRM、MES、知识库和已有接口，在权限审计、人工复核与异常处理机制下，让 Agent 参与查询、判断、执行和反馈。
不做孤岛痛点 03
系统上线后，员工不使用
解决方案
触碰查看方案把组织采用写进交付
组织落地
围绕真实岗位完成切换
明确谁在何时使用、如何复核、怎样处理异常，并同步设计人机协作方式、岗位职责、培训切换与反馈机制，让新能力进入日常工作。
真正用起来痛点 04
项目结束，经验带不走
解决方案
触碰查看方案用我们的 Ontology 固化业务模型
自研能力
把场景经验转成可扩展的业务模型
我们的 Ontology 统一建模业务对象、关系、规则、动作和指标，并由 Fornax Runtime 持续运行与编排，使后续场景能够沿已验证的模型继续扩展。
持续生长接触过 AI，不等于完成企业级落地
从项目起点、交付对象、上线标准到长期价值，看清传统 AI 实践与 FDE 的根本区别。
项目起点
先做模型演示，再寻找落点
能力可以展示，但经营目标、业务负责人和验收口径往往没有同时确定。
先定义经营结果，再选择场景
围绕成本、效率、收入或风险，选择最小可行场景，用真实数据验证价值。
交付对象
交付工具，流程仍然割裂
能力与系统、权限和岗位动作脱节，员工必须离开原有流程单独使用。
交付一条可运行的业务闭环
连接数据、系统、权限、Agent 与人工复核，让查询、判断、执行和反馈真正连起来。
上线标准
功能上线，就视为项目完成
准确率达标之后，很少继续追踪员工使用、流程变化和经营指标。
指标改善，组织持续采用
把岗位切换、反馈机制和阶段验收纳入交付，上线后继续评测、运营与迭代。
长期价值
经验随项目结束而散失
知识留在文档、代码和个人经验中，下一个场景仍需重新梳理、连接和试错。
业务模型随场景持续生长
沉淀对象、关系、规则、动作与指标，由 Fornax Runtime 编排运行并持续复用。