分工原则
AI 大脑在各板块怎么干活
大模型只做分析判断，不执行金额、库存与状态变更。
| 业务板块 | AI 智能体 · 做判断 | 业务系统 · 做执行 |
|---|---|---|
| 销售 | 客户报价依据、跟进节点、风险预警 | 价格与信用由系统判定 |
| 采购 | 比价依据、到货异常、替代方案 | 审批与数量校验由系统执行 |
| 仓储 | 缺口提示、账实差异、盘点待办 | 库存与批次状态由系统维护 |
| 生产 | 排产建议、延误影响、交期风险 | 工单与完工节点由系统确定 |
| 质量 | 检验依据、可疑批次、历史处理 | 判定与放行状态由系统承担 |
| 财务 | 差异比对、归因说明、异常往来 | 金额与勾稽由系统计算 |
| 人力 | 制度问答、材料整理、待办跟进 | 权限与审批节点由系统约束 |
| 管理层 | 经营问答、波动解释、风险汇总 | 取数口径与范围由系统限定 |
场景 01
销售智能经营
从"客户跟进靠业务员记忆"，到"每个客户都有专属 AI 在盯"。
行业痛点
- 客户跟进全靠业务员记忆和微信，人员一走客户就断
- 报价靠拍脑袋，历史成交价、信用额度、毛利底线拿不准
- 回款提醒、续约节点、流失信号没人系统性盯
- CRM 里的数据与实际业务动作脱节，AI 工具只能写话术、看不到客户全貌
JitAI AI 原生方案
- 销售智能体作为系统内元素，直接读取客户、订单、回款、信用全貌
- AI 给出报价依据、跟进节点、风险预警；价格与信用由系统规则判定
- 绑定角色与数据范围：销售看到自己的客户，总监看到全盘
- 可执行动作受控：AI 不能绕过审批直接改价格或放账期
落地效果
- AI 自动跟进客户、提醒回款，关键节点不再依赖个人记忆
- 报价有依据、可追溯，异常折扣自动进入审批链路
- 流失与逾期风险提前暴露，而不是月底复盘才发现
具体效果以实际业务为准。
适用企业
客户数量多、销售周期长、依赖人跟进的 B2B 企业； 经销与项目型销售；已有 CRM 但 AI 无法真正参与业务的团队。
场景 02
采购成本管控
从"比价靠经验、异常靠人发现"，到"AI 出依据、系统管审批"。
行业痛点
- 历史价格散落在表格和聊天记录里，比价全凭经验和人情
- 到货异常、质量偏差、交期延误，往往入库后才发现
- 替代料、替代供应商找不到，缺料就停产或高价急采
- 审批流在系统里，判断在人脑子里，两者对不上
JitAI AI 原生方案
- 采购智能体内嵌系统，读取供应商历史价、交期、质量记录
- AI 产出比价依据、到货异常、替代方案；审批与数量校验由系统执行
- 供需匹配与成本管控规则写在服务与工作流里，确定性执行
- 异常自动回流开发助手，持续校准判断口径
落地效果
- 比价有据可查，异常采购自动触发审批
- 到货异常提前预警，替代方案即时给出
- 采购成本口径统一，管理层可实时查看偏差
具体效果以实际业务为准。
适用企业
采购品类多、供应商分散的制造与贸易企业； 成本敏感、毛利承压、需要把采购经验沉淀到系统里的公司。
场景 03
库存智能周转
从"积压和缺料并存"，到"缺口提前提示、账实差异可归因"。
行业痛点
- 库存积压和缺料同时存在，没人提前发现
- 账实差异靠月底盘点，差异原因说不清
- 批次、效期、库位状态靠人工维护，错一次影响一批
- 补货决策靠经验，没有与销售、生产、采购联动
JitAI AI 原生方案
- 库存模型元素承载批次、库位、状态机，对 AI 完全透明
- AI 给出缺口提示、账实差异、盘点待办；库存与批次状态由系统维护
- 补货联动销售预测与采购在途，形成跨板块协同
- 所有库存变更走标准化业务功能入口，业财一致、可审计
落地效果
- AI 自动预警缺料与积压，提前介入而不是事后救火
- 账实差异可归因，盘点从"查数"变成"查原因"
- 周转率、呆滞料、效期风险实时可见
具体效果以实际业务为准。
适用企业
SKU 数量大、批次效期敏感的制造、医药、食品与零售企业； 多仓库、多网点、库存周转压力大的公司。
场景 04
生产流程优化
从"排产靠调度员、延误靠打电话"，到"排产有建议、交期有预警"。
行业痛点
- 排产依赖调度员经验，换人即换一套逻辑
- 工序延误的影响范围算不清，只能逐个电话确认
- 工单状态、完工节点靠人工录入，数据滞后
- 质量异常的判定与放行流程割裂，责任难追溯
JitAI AI 原生方案
- 生产智能体读取工单、工序、设备、物料与在制状态
- AI 给出排产建议、延误影响、交期风险；工单与完工节点由系统确定
- 工作流与事件元素承载确定性流转，AI 不直接改状态
- 长任务智能体可异步盯产线，无人值守周期性巡检
落地效果
- 排产建议可视、可调整，不再依赖单个调度员
- 延误影响范围自动计算，交期风险提前暴露
- 工序与质量节点全程留痕，责任清晰可追溯
具体效果以实际业务为准。
适用企业
多工序、多工单、交期压力大的离散与流程制造企业； 产能与订单波动明显、排产复杂度高的工厂。
场景 05
财务智能复盘
从"月底核算靠人工对表"，到"业务自动核算、差异自动归因"。
行业痛点
- 销售、采购、库存、财务各用一套表，数据对不上
- 月底核算靠人工，差异原因需要逐个追
- 往来款、勾稽关系复杂，异常难以及时发现
- 经营复盘依赖财务人员经验，口径每次都不一样
JitAI AI 原生方案
- AI 做差异比对、归因说明、异常往来；金额与勾稽由系统计算
- 一套系统打通采购—销售—库存—财务，单一事实源
- 管理层经营问答：波动解释、风险汇总，取数口径由系统限定
- 所有变更走业务功能入口，业财一致、可审计、可回退
落地效果
- 业务自动核算，数据实时可查，不再月底突击
- 差异自动归因，复盘口径统一可复用
- 异常往来提前预警，坏账风险前置
具体效果以实际业务为准。
适用企业
业务链条长、单据量大、跨部门对账成本高的企业； 管理层需要高频经营复盘但缺乏统一数据口径的公司。
场景 06
企业综合风控
风控的前提是 AI 看得懂业务全貌，并且被权限与规则约束住。
行业痛点
- 信用、合同、审批、资金风险分散在不同系统，没人看全貌
- AI 工具没有角色与数据范围约束，不敢让它碰真实业务
- 高风险动作缺少强制人工拦截，出事后难追溯
- 审计靠翻日志，无法还原 AI 的判断依据
JitAI AI 原生方案
- 统一 RBAC 与数据范围：人和智能体同一套权限
- 调用前权限校验，精确到角色、流程节点、数据范围；不以页面可见性代替授权
- 高风险动作可配置强制人工审批拦截
- 全链路留痕：每一步操作含推理依据与数据快照，可追溯、可回退
- 凭据只走环境变量注入，密钥不进日志，敏感数据不落盘
落地效果
- AI 能做的，正是它被授权的业务能力 —— 范围可枚举、可审计
- 风险规则与业务系统同一套，不会两套分叉
- 审计与回滚有据可依，合规沟通成本下降
具体效果以实际业务为准。
适用企业
对合规、审计、数据安全有硬要求的中大型企业； 想让 AI 进入核心业务，但担心失控与不可追溯的决策者。
怎么落地
落地路径，从最痛的环节开始
免费体验
下载桌面版，搭建第一个业务场景，验证价值后再升级。
核心场景上线
选择最痛的业务环节，几周内跑通第一个业务闭环。
全面推广
部署服务器版，扩展到全业务流程与全部业务板块智能体。
持续进化
三重反馈回流，系统与智能体随业务变化持续迭代。