企业级 AI 可信应用实验室 · 方法论驱动

把企业散落的文件，
变成可执行的数据资产
与可验收的业务结果

技术平权时代，胜负不在模型，而在 SOP。AI数派以受控智能，把政策申报、知识产权、合同与项目管理等高频经营场景，沉淀为企业自己的数据资产，再由可信业务智能体在规则边界内执行、留痕、可验收。

流程演示看 AI 如何在流程里工作

4核心业务场景
本地支持私有化部署
留痕关键过程 · 证据链可追溯

agent-runtime · 高企申报 RUNNING

rule_pack高企申报材料组织规则包 v2.3

source研发项目 · 人员 · 专利 · 财务表

执行进度0%

人工确认点：成果转化口径复核等待复核

模拟演示 · 示例数据

我们不做“会聊天的玩具 AI”，
也不做只存数据的管理软件。

传统数字化 · ERP / CRM / OA

数据的搬运工

把纸上的、人脑里的信息存进电脑。企业变成“高效仓库”——查得到数，活还得人干。

数派智能化 · 可信业务智能体

任务的执行者

让 AI 理解数据、利用数据替人干活。企业多出一个能审合同、写申报、答业务咨询的“数字员工”。

从散落文件，到可信业务结果的闭环

01
资料散落合同、政策、申报材料、专利、财务与项目文档，散落在各处
02
结构化为数据资产抽取、清洗、对象化，沉淀为企业自己的结构化数据资产底座
03
SOP / 规则包驱动执行受控智能体依业务规则运行，关键步骤可查、可控、可复核
04
产出业务结果政策匹配、资质申报、知识产权、项目管理等可验收结果
05
回写台账 · 反馈进化结果回写台账，形成可追踪、可复用、可进化的反馈循环

AI 可信执行台

切换不同业务场景，观察可信业务智能体如何读取资料、抽取字段、校验证据链、等待人工确认，并产出可验收结果。这不是聊天，而是在业务规则内执行。

模拟演示 页面数据用于说明处理流程，不代表具体客户或实际申报结果；实际效果取决于资料完整性、部署配置及人工复核。

证据链 · 资料 → 对象 → 规则 → 结果

▤研发资料

◫数据对象

◈规则包

✔业务结果

智能体执行日志高企申报

人工确认点：成果转化口径复核

抽取字段 · 结构化输出

输出结果材料缺口清单与申报证据链

四层能力，支撑企业 AI 长期落地

数据资产底座

把散落的合同、材料、专利、财务与项目文档，结构化为企业可维护、可复用的数据资产。

支持私有化部署

可信业务智能体

在 SOP 与规则包约束下执行任务，关键步骤可查、可控、可追溯，而非黑箱生成。

受控智能

流程 / 规则引擎

把业务流程拆细、装进规则包，让智能体按企业真实口径执行，缺口清晰、证据可核验。

SOP 资产化

结果台账

业务结果回写台账，形成可追踪、可复用、可进化的经营数据闭环与长期资产。

可验收 · 可回溯

四个高价值场景，作为企业 AI 的进入口

刚需高频01

高新技术企业

辅助组织研发项目、成果转化、人员制度、知识产权与财务口径，形成申报材料缺口清单与证据链。

资质培育02

专精特新

对照评价指标，梳理主营业务、创新能力、经营质量数据，形成可持续维护的培育台账。

资产布局03

知识产权

专利挖掘、技术点整理、申报节奏与研发过程绑定，让知识产权成为可复用的经营资产。

政策红利04

项目与政策匹配

辅助匹配国家、省、市、县级科技/工信/发改政策与企业画像，提示可能适用的申报窗口与条件。

企业级 AI 的关键，不是炫技，而是可控、可查、可验收

数派强调受控智能：执行过程设置规则边界、证据记录与人工确认点，并可按部署方案将数据留在企业自己的环境中。

◈
规则边界内执行智能体按 SOP 与规则包执行，在关键节点设置人工确认
▤
关键过程证据可查资料 → 对象 → 规则 → 结果，关键步骤来源可追溯
◫
人工确认点关键口径由人复核确认后再产出，责任清晰
⬢
支持私有化部署本地部署方案可支持离线运行，具体以实际配置为准

企业级AI可信应用实验室

与唐山学院产学研校企共建，作为数派方法论与能力体系的技术来源与示范展厅。为区域企业提供可信 AI 落地的研发支撑、标准沉淀与实地演示。

产学研共建可信 AI 方法论私有化部署示范展厅

观看流程演示，看 AI 如何把企业资料整理成可验收结果

留下需求，我们据企业实际经营场景，给出数据资产梳理与可信业务智能体落地建议。

流程演示

国内客户可直接扫描微信二维码沟通。

把企业散落的文件， 变成可执行的数据资产 与可验收的业务结果

我们不做“会聊天的玩具 AI”，也不做只存数据的管理软件。