山东向量空间人工智能科技有限公司企业 AI 数智化转型服务核心产品介绍
企业AI落地最佳实践分享
AI落地已经从「会聊天」进化到「会干活」
两个核心产品：一个让 AI 懂业务，一个让 AI 干业务。
主讲人 · 牟孟孟
开场：各位领导、各位伙伴，下午好。我是山东向量空间的牟孟孟。今天用十五分钟，把我们公司两个核心产品讲清楚——一个让 AI 懂业务，叫本体语义平台；一个让 AI 干业务，叫企业数字员工平台。听完这一场，大家就能明白：面对企业客户时，这两个东西卖的是什么、解决什么问题、怎么开口推。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍OVERVIEW一页看懂
今天就讲两个产品
PRODUCT 01
JBoltAI 本体语义平台
让 AI「懂业务」- 定位：新一代 AI 智能数据中台
- 干什么：把企业的业务关系，预先建成一张可推理的语义网络
- 一句话：AI 照着这张网回答问题，从「会查询」进化到「懂业务」
PRODUCT 02
JBoltAI 企业数字员工平台
让 AI「干业务」- 定位：企业 AI 的执行层
- 干什么：一个数字员工，接管一类岗位的重复劳动
- 一句话：接任务、调系统、交付结果，每一步留痕可审计
一个负责「想明白」，一个负责「干出来」——底座与执行，企业 AI 落地缺一不可。
主讲人 · 牟孟孟
先给全貌。第一个产品，本体语义平台，解决"AI 懂不懂业务"的问题——它是个数据底座。第二个产品，数字员工平台，解决"AI 干不干活"的问题——它是执行层。记住一句话就够了：一个想明白，一个干出来。接下来分别展开。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍WHY NOW客户现状
企业现在的三个真实困境
01
数据问不动
想要一个数，层层上报、人工汇总；等报表到手，决策窗口已经过了。
02
AI 不敢用
模型跑在外网、过程是黑盒——数据不敢放进去，结果不敢拿来拍板。
03
聊天不干活
大模型能聊能写，但不能接任务、调系统、交付结果——最后还是人来干。
管理层要「随时问、马上答、答得准」；一线要「重复劳动有人接」——正好对应我们的两个产品。
主讲人 · 牟孟孟
为什么企业现在需要这个？走访大量企业后，困境就三条。第一，数据问不动——管理层想知道个数，要等层层上报，答案到手事情已经过了。第二，AI 不敢用——怕数据泄露、怕结果不可靠。第三，聊天不干活——现在市面上的 AI 都是助手，问一句答一句，真正的事情还得人干。这三个困境，恰好就是两个产品各自要解的题。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍PRODUCT 01产品一 · 是什么
一句话：给 AI 一张企业的「业务地图」
普通数据中台 = 一本字典
只告诉 AI 每个数据「是什么」
- AI 会查询，但不清楚数据之间的业务关系
- 回答靠模型「现场理解」，换个问法答案就变
- 结果没有出处，用之前还得人工再核一遍
本体语义网络 = 一张地图
告诉 AI 数据之间「谁影响谁」
- 订单、物料、供应商、设备的上下游关系预先连成网
- 回答不靠「现场猜」，而是「照图走」
- 每个答案给出处，一路可追溯、可验证
先花功夫把业务关系「织成网」，之后所有 AI 应用都跑在这张网上——这也是交付团队（FDE）进入企业服务的实施利器。
主讲人 · 牟孟孟
怎么跟客户解释这个产品？打个比方。普通的数据中台像一本字典——AI 知道每个词是什么意思，但不知道词和词的关系。本体语义平台是一张地图——订单连着物料、物料连着供应商、供应商连着设备，这些关系预先画在图上。AI 回答问题就不靠现场猜，而是照图走，每个答案都能给出处。对实施团队来说，先把这张网建起来，后面所有 AI 应用都有了地基。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍PRODUCT 01 · 场景AI 智能问数 · 管理层
不用层层要数，全局实时掌握
早上问
「今天哪些订单有风险？」
风险订单与原因当场列出，答案直接从一线业务系统查出来。
决策问
「换掉这家供应商，会波及什么？」
受影响的订单、物料、交付期当场给出，影响范围不再靠拍脑袋。
追根问
「这个数是哪来的？」
每个答案给出处，点开能一路追到原始单据，敢拿去拍板。
以前：数据层层上报，到手已晚、还被人加工过→现在：直接问，答案当场出来
主讲人 · 牟孟孟
这个平台最直观的能力叫 AI 智能问数。管理层早上到公司，直接问：今天哪些订单有风险？系统当场列出风险订单和原因。要做决策，问：换掉这家供应商会波及什么？影响范围当场给出。对答案不放心，问：这个数哪来的？每个答案都有出处，能一路追到原始单据。以前要层层上报才能拿到的数，现在开口就问、当场就答。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍PRODUCT 01 · 场景AI 智能问数 · 一线
五类深度场景，开口就有答案
追溯这个料，影响到哪些订单？
核查这个结论的数据对不对？
推演如果这样改，会怎么样？
根因问题到底出在哪一环？
合规有没有违规的风险？
3 分钟
设备停机的全链影响清单——原来要人工排查半天到 2 天
14 天
供应风险提前预警，供应商核查从 2 天缩短到 3 分钟
L1–L6
六级问数能力演示：从单点查询到确定性校验，全部有视频
主讲人 · 牟孟孟
一线用得更深，归纳成五类：追溯、核查、推演、根因、合规。效果用数字说话：设备停机了，3 分钟给出全链条影响清单，以前人工排查要半天到两天；供应风险提前 14 天预警，供应商核查从 2 天缩到 3 分钟。这套问数能力从 L1 单点查询到 L6 确定性校验共六级，每一级我们都有现场演示视频，随时可以放给客户看。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍PRODUCT 01 · 价值产品一 · 为什么值钱
聪明可以买到，「懂业务」只能攒
没有底座：大模型每次现场猜关系
- 答案随缘——换个人问、换个问法，结果就变
- 每次都要人工复核，反而更慢
- 管理层不敢拿去拍板
→
有本体底座：照预建的关系网走
- 关系预先建好、经过校验，结果可靠
- 每个答案给出处，可以追溯验证
- 问完就能用，敢直接拍板
同一个问题，两种干法：无底座做单点查询慢 3 倍；跨系统汇总、追溯、影响分析慢 8 倍。
主讲人 · 牟孟孟
客户常问：我买了大模型不就行了？区别在这页。大模型再聪明，它不懂你企业的业务关系，每次回答都是现场猜——答案随缘，还得人工复核。有了本体底座，AI 照着预先建好、校验过的关系网走，答案可靠、给出处、敢拍板。一句话总结：聪明可以花钱买到，懂业务只能在企业里慢慢攒——我们帮客户把这件事做成产品。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍PRODUCT 02产品二 · 是什么
一句话：企业 AI 的「执行层」
1
接任务
像给新员工派活：一句话说清要什么，缺资料它会主动来问。
→
2
调系统
自己打开系统和浏览器，逐张识别、逐格填写，填错自己改。
→
3
交结果
交付成品——报表、单据、清单，每一步操作自动留痕、可审计。
09:00派活「整理这批发票」→
09:01逐张识别 20 张 PDF、自动核对金额→
09:03交付：规范命名的文件＋报销明细＋异常标红
一个数字员工 = 一类岗位的活；像正式员工一样有入职、有权限、有考核。
主讲人 · 牟孟孟
数字员工怎么工作的？三步：接任务、调系统、交结果。像给新员工派活一样，一句话说清楚要什么；它自己去打开系统、识别票据、填写表格，遇到缺资料会主动来问；最后交出成品，而且每一步操作都自动留痕。看下面这条真实节奏：九点派活整理发票，九点零一分开始逐张识别二十张 PDF，九点零三分就交出结果——文件规范命名、报销明细生成、异常标红。三分钟，一件完整的事办完了。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍PRODUCT 02 · 对比产品二 · 和聊天机器人有什么不同
聊天机器人「答问题」，数字员工「办事情」
聊天机器人 / AI 助手
- 人问一句，它答一句
- 不碰业务系统、不动真实数据
- 事情的「最后一公里」还是人来干
→
数字员工
- 接下整件事，端到端办完
- 调多个系统，主动补料、找人确认
- 全程留痕，出了错能回放追责
看得懂票据发票、订单扔给它，自动提取信息
填得进系统栏目多、易错的录入活，它代填
算得清表格考勤、工资、用料，规则讲一遍天天自动算
挑得出错误金额对不上、漏打卡，它先发现
主讲人 · 牟孟孟
客户最容易混淆的：这跟 ChatGPT 有什么区别？左边是聊天机器人，人问一句答一句，不碰系统不动数据，最后一公里还是人干。右边是数字员工，接整件事、调多个系统、出错能回放。落到实处就是四个本事：看得懂票据、填得进系统、算得清表格、挑得出错误。企业里大量岗位工作，说白了就是这四件事。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍PRODUCT 02 · 管控产品二 · 企业级管理
让企业敢放手的四个设计
01
算力可内网
模型与数据都能留在企业内网运行，敏感数据不出门。
02
全程有账
每一步执行自动留痕，审计、追责随时可查。
03
高危拦截
删除、付款等关键操作先拦下来，由人来拍板。
04
统一管理
算力、权限、账本一个后台统管，一群数字员工像一支可考核的团队。
AI 进企业，老板的第一问不是「能干什么」，而是「管得住吗」——这四条就是答案。
主讲人 · 牟孟孟
跟企业讲 AI，第一问永远是：管得住吗？四个设计回应这件事。第一，算力可内网——模型和数据都可以留在企业内网，不出门。第二，全程有账——每一步操作自动留痕，随时审计。第三，高危拦截——删除、付款这类关键操作，先拦下来让人拍板。第四，统一管理——算力、权限、账本一个后台统管。这四条讲出去，企业的顾虑就去了一大半。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍CASE · 已落地产品二 · 真实落地
已经在客户产线旁跑起来的活
威海本地某服装企业 · 以下 7 个场景全部来自客户真实工作文件
01
发货预约录入40 多栏的预约送货单，代填进品牌方系统（原每天 1~2 小时）
02
面辅料订料下单按订单×颜色自动算料、生成订料单（原每季度 1~2 天）
03
采购单价单耗审核逐条比对台账，只报异常项（原每天 2 小时）
04
考勤统计每天整理打卡记录，月底自动汇总（原每天 15 分钟×全月）
05
发票整理报销批量识别、规范命名、金额交叉核对（原每次 5~10 分钟）
06
工资核算考勤×规则自动算薪＋自动复核（原每月 1~2 天）
07
样衣记账分摊日常自动记账，月底一键出分摊表（原持续手工台账）
100 小时/月
仅这 7 个场景，每月占用的重复劳动就约 100 小时 ≈ 12 个以上工作日——而且全是不用动脑的活。
主讲人 · 牟孟孟
这不是概念，是已经在跑的活。威海本地一家服装企业。调研下来，一线岗位大量工作是跟表格、单据、系统打交道。这七个场景全部来自客户的真实工作文件：发货预约录入、订料下单、采购审核、考勤统计、发票整理、工资核算、样衣记账。粗算一笔账：光这七个场景，每月就占一百个小时重复劳动，相当于十二个以上工作日。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍ARCHITECTURE两个产品的关系
一个懂业务，一个干业务
执行层
JBoltAI 数字员工干起来：接任务、调系统、交付结果
方法层
Skill 技能仓库怎么干：把岗位经验沉淀成可复用技能
认知底座
JBoltAI 本体语义平台想明白：业务关系网，AI 问数的地基
简单任务 → 数字员工独立搞定
整理发票、录入系统、汇总考勤——不依赖底座，上线就见效。
复杂问题 → 站在本体底座上答
跨系统追溯、影响分析、根因推演——需要关系网支撑，答案可靠可追溯。
可以单独引入，也可以组合上场——先见效，再深化。
主讲人 · 牟孟孟
两个产品什么关系？看这张三层图。最底下是认知底座——本体语义平台，负责想明白；中间是技能仓库，把岗位经验沉淀成可复用的技能；最上面是执行层——数字员工，负责干起来。分工很清楚：简单任务，数字员工独立搞定，上线就见效；复杂问题，跨系统追溯、影响分析、根因推演，就要站在本体底座上答。所以卖给客户可以分开卖、也可以组合卖——先见效，再深化。
山东向量空间人工智能科技有限公司企业AI数智化落地产品介绍NEXT STEP一起把生意做成
给合作伙伴的三个抓手
抓手一 · 切入点
用数字员工开单
从单点场景切入：发票整理、考勤汇总、系统录入——小切口、快见效，客户容易点头。
抓手二 · 深化点
再上本体底座
把客户的数据关系变成资产，管理层 AI 问数全局开花，合作越做越深。
抓手三 · 支撑点
FDE辅助诊断可演示
28 个现场演示视频、POC 试点、FDE 驻场实施。
山东向量空间人工智能科技有限公司 × 合作伙伴——一起帮企业把 AI 真正落地
谢谢 · 主讲人 牟孟孟
山东向量空间人工智能科技有限公司
最后落到大家最关心的：怎么推。三个抓手。第一，切入点——用数字员工的单点场景开单，发票、考勤、录入，小切口快见效，客户容易点头。第二，深化点——单子做成后，再上本体底座，把客户数据变成资产，合作越做越深。第三，支撑点——FDE 辅助诊断可演示，二十八个演示视频、POC 试点、驻场实施。山东向量空间和各位合作伙伴一起，帮企业把 AI 真正落地。谢谢大家。