把杂乱数据变成可信的决策依据。

我们清理、分类并核对企业每天使用的记录,再把它们用于报告、工作流程和 AI。

重要记录散落在表格、文档和系统里。格式和版本不同,团队每次决策前都要重新清理。

产品如何运作

从源记录到运营决策。

  1. 源记录
  2. 验证
  3. 分类
  4. 人工审核
  5. 已确认数据
  6. 运营决策
  1. 导入与验证

    我们保留源记录,适配不同格式,并核对行项、数量、金额和总额。

  2. 分类与审核

    AI 解释模糊记录,由人员审核、修正并批准结果。

  3. 确认、使用与扩展

    确认后的数据可直接用于比较、报告、工作流程和管理决策。

房地产开发 · 参考实施案例

把厚重的工程量清单变成可用的成本历史。

每个项目都会产生一份庞大、结构各异的工程量清单。数据虽然存在,却难以比较,也无法有效用于后续项目的成本控制。

Arcshib AI 源于 AISEA Enterprise 为房地产开发成本数据交付的一项实施项目。

已建成住宅外墙的近景。
树木环绕的高层住宅建筑。

问题

布局、描述和计价版本因项目而异。有价值的历史成本被困在单独的工作簿里,每次比较都需要团队重新解释。

所建系统

系统导入每份工程量清单,把计价项目归入一致的成本类别,核对算术和源文件总额,再交由人员审核并批准。

可支持的工作

确认后的数据可以筛选、比较和查询。团队能分析成本因素、比较计价版本、把答案追溯到底层记录,并导出结构化 Excel 工作簿。

系统处理的工作

  • 不同结构的工程量清单
  • 建筑成本分类
  • 算术与源文件总额检查
  • 人工批准与数据溯源
  • 比较、自然语言分析与 Excel 导出

从源记录到决策的受控路径。

界面把源文件处理、审核、确认和分析清楚地分成不同步骤。

Arcshib AI 代表性导入界面,显示一份等待验证的虚构工程量清单。
源文件导入与验证保留源记录、识别格式,并在分类前核对记录。代表性界面。数据仅作示例。
Arcshib AI 代表性审核界面,显示等待人工确认的虚构分类。
人工审核与确认不确定或有修改的分类会一直保留,直到获授权人员确认。代表性界面。数据仅作示例。
Arcshib AI 代表性数据界面,比较虚构的已确认成本记录。
已确认数据与分析已确认记录可用于比较、分析和导出,同时保留数据溯源。代表性界面。数据仅作示例。

从哪里开始

从那项每次都要再三核对的工作流程开始。

从一项需要反复清理、核对或解释,并直接影响决策的工作流程开始。

  • 关键业务信息散落在表格、文档或互不相连的系统里
  • 团队在每次报告或决策前重复进行相同的清理与核对
  • 分类、描述或版本不一致,导致比较结果难以信任
  • 管理层在行动前需要可追溯的数据和明确的人工批准

合作方式

先理解,再在真实运营环境中交付。

大多数工作从付费的诊断与审计开始。已验证的范围可以直接进入实施。

  1. 理解

    我们梳理流程、系统、数据、决策、限制和负责人,并交付按优先级排列的实施方向。

  2. 交付

    我们与运营负责人共同构建,在真实用户中测试,并依据验收标准记录工作。

  3. 扩展

    第一个系统发挥作用后,管理层再选择下一项流程或数据源。

嵌入式实施

我们与真正经营企业的人并肩工作。

一支精干团队与管理层及运营负责人协作,按明确的验收标准交付。

企业的决策权和经营责任始终由领导团队掌握。

  • 与指定的管理层和运营负责人合作
  • 先理解流程,再进行改变
  • 在实际使用环境中构建和测试
  • 只使用获授权的运营数据
  • 记录决策并培训用户
  • 在交付中转移知识

公司保留所创造的价值。

诊断与审计报告归公司所有。

实施前,双方会明确所有权、许可、访问权限和第三方依赖。

责任边界

明确承诺交付,诚实说明结果边界。

我们承诺清晰范围、可运行系统、测试、交接与诚实证据。业务结果由双方共同衡量。

AISEA Enterprise 负责

  • 交付约定系统
  • 范围内的技术质量、测试与整合
  • 范围内约定的安全与访问要求
  • 文档、交接与约定培训
  • 透明报告限制及未解决风险

公司负责

  • 及时决策并提供访问权限
  • 准确的运营知识与数据
  • 内部政策与流程改变
  • 员工参与、采用与执行
  • 使用系统所作出的业务决策

共同负责

  • 范围与验收标准
  • 上线规划与衡量指标
  • 用户测试与证据审查
  • 决定下一步改进方向

从记录开始

把团队每次都要再三核对的表格、文档或数据流程带给我们。

我们会围绕它需要支持的决策,定义第一项有用的工作。