TokenLinker 企业 AI 控制面
部署在企业自有环境:多模型统一接入,按部门与项目分配、计量与审计;上游资源与持续运行由我们负责——让算力像企业预算一样可分配、可计量、可控制。
- 统一入口
- 项目级账本
- 策略路由与容灾
- Key 托管与审计
Ontology-driven Enterprise AI · 上海町萌
为财务、运营与数字化负责人,把跨系统的核验、对账与报告流程,建成可运行、可验收、可持续优化的 AI 生产系统——从管理咨询与 ERP 出发,而不是从聊天框出发。
01 / Why AI stalls
项目说交付完成,开票说开票完成,资金说回款完成。
流畅的回答,掩盖了遗漏的附注与冲突的数字。
缺少人工闸口与授权边界,AI 只能停在聊天框里。
谁在用、用了多少、值不值得,IT 与财务都答不上来。
02 / Where to start
从业务问题进入,从可运行的系统结果退出。按你的现状,选一个入口。
适合目标不清、系统复杂的项目。把经营目标、流程、数据与权限,转成可交付的系统蓝图——流程、字段、权限与验收用例。
了解详情 →02 · BUILD适合流程明确、需要落地交付的项目。用友 YonSuite / BIP、业财一体、TA 数据总线连接 OMS / WMS / POS / CRM,以及定制产品研发。
了解详情 →03 · FDE适合从真实任务验证 AI 价值。业务本体 + 现场工程,按阶段门推进:影子验证、受控试运行、验收移交。
了解详情 →04 · OPERATE适合多模型、多项目统一治理。一个入口管住模型调用:权限、额度、计量、审计与月度运营复盘。
了解详情 →03 / Ontology × FDE
资料提供证据,本体统一含义,执行系统管理工具与权限。FDE 是让 AI 进入真实业务的现场工程方法——不是外包开发,也不只是调模型,目标是一条能长期运行的业务闭环。
W3C OWL 2 · SHACL · PROV-O · OMG DMN
阶段 01
业务目标、成功标准、数据来源与权限盘点。
阶段 02
对象、规则与责任归属;知识库、模型网关与连接器。
阶段 03
历史样本只读回放,与业务骨干共创岗位应用。
阶段 04
小范围授权、回滚预案、验收移交与下一批场景。
04 / Products
部署在企业自有环境:多模型统一接入,按部门与项目分配、计量与审计;上游资源与持续运行由我们负责——让算力像企业预算一样可分配、可计量、可控制。
多智能体分工准备材料——协调、分析、审计、交付;投资经理与投委会保留决策权。从授权资料到可复核文件。
05 / Scenarios
以下为能力场景示例,不对应特定客户;具体实践可在沟通中按授权范围介绍。
围绕月度算薪、点评分析、采购汇总等高频任务设计 AI 工作流:AI 首算、人工复核、差异自动列举;点评按商品 / 主题 / 门店分层输出;跨表数据一致性自动核对。
把周报、月报与净值、交易与持仓核对接成工作流:来源留痕 → 确定性计算 → 人工复核 → 批准后使用。输出草稿与缺口清单、异常清单,最终版本由负责人批准。
从 BP 归档、项目概览到尽调问题清单与投资建议书草稿:材料解析、项目关联、证据追溯与审批。事实、推断与待核实项分开呈现,投资经理保留判断。
06 / Our rules
缺少证据时保留待核验,不把缺失误判为成立。
规则版本、证据快照、审核人与操作回执全程留痕。
先只读对照,再按批准范围上线;支付与交易由授权人执行。
阶段门放行:对象与证据、样本对照、授权审批、回归评测。