跟进没有下一步
关键客户沉默、负责人忙乱，直到机会冷却才被发现。
可验证的 AI 销售作业系统
让销售，
回到结果
把客户身份、沟通证据、任务、订单与回款连成一条线。规则发现漏损， AI 给出有证据的下一步，人确认后执行，真实结果继续刷新判断。
AI 不直接改业务数据高风险动作必须人工确认每个动作与结果均可追溯
归域作业台 数据已刷新 · 09:32
今日作业
需要处理的关键信号
待确认03
处理中08
本周已闭环21
客户 / 风险负责人级别
华东智造首跟超期 18h
林远高→云川零售下一步已过期
陈知中→北辰科技回款停滞 7d
周言中→✦
建议下一步
待人工确认基于最近沟通与任务证据，建议今天创建一次回访任务。
证据覆盖客户 · 沟通 · 任务 · 回款
现实问题01
增长漏损，通常发生在
报表出现之前。
归域不再多造一张看板，而是把散落在业务过程里的异常，变成今天能被处理的作业。
承诺散落在沟通里
报价、交付、回款承诺缺少统一证据，复盘只能靠印象。
管理动作晚于风险
报表告诉你发生了什么，却没有告诉团队现在该做什么。
产品闭环02
从一个信号，到一个
可验证的结果。
AI 在归域里不是答案生成器，而是被规则、证据、权限和人工确认约束的作业协作者。
- 01
信号
规则从真实业务数据中发现漏损
- 02
证据
把客户、沟通、任务与订单连成上下文
- 03
建议
AI 给出有依据、可解释的下一步
- 04
确认
人决定是否创建任务或推进动作
- 05
结果
执行结果回流，持续刷新判断
能力系统03
不是更多功能
从客户信号，
到组织学习。
四层能力共用同一条业务事实链。每一层都保留来源、责任和结果，不让 AI 离开真实作业独立运转。
感知
接入经授权的客户与沟通数据，保留来源，清洗去重，识别同一客户。
数据接入与身份归一 →理解
用业务规则与受控 AI 找出逾期、停滞、缺口和机会，并说明判断依据。
商机雷达 →行动
把建议变成有责任人、有截止时间、有结果的任务，而不是停留在报告里。
任务与协作 →学习
对批准的销售打法进行训练、应用和观察，让有效经验逐步留在组织。
公司 AI Pack →销售
今天先跟谁、为什么、下一步做什么；上下文和草稿就在当前任务旁边。
销售主管
谁在推进、谁只确认未行动、哪里需要介入；从队列进入证据与复核。
运营
线索从哪里来、是否重复、是否成功进入 CRM，来源和身份都可追溯。
财务
订单与收款是否一致、哪些回款停滞、业务动作是否及时发生。
管理者
看组织是否把信号转化成动作和结果，而不是再看一张静态大屏。
产品架构04
公司 AI Pack
理解企业自己的术语、规则、证据、打法与受控动作。
客户试点独立业务模块
每家公司拥有自己的业务表、状态机、审批与来源映射。
按项目交付归域公共底座
身份、组织、角色、安全、审计、文件、任务、集成与 AI 契约。
已交付数据接入控制面与 CRM 业务数据面分层设计；具体隔离级别以部署方案和验收结果为准。
可信，不靠一句“安全”
每一个 AI 建议，都应该知道从哪里来、由谁确认、发生了什么。
AI runtime、Worker、自动转写派发与模型网关默认关闭，按企业策略配置并验收后启用。
查看 AI 与安全机制证据
建议关联业务事实、对象与触发规则。
脱敏
敏感信息进入模型流程前按规则处理。
审批
高风险动作由有权限的人确认与复核。
审计
输入、建议、确认、执行和结果保留记录。
客户实践05
从真实业务里长出来
在影像服务企业，
把线索、履约与回款连到同一条作业链。
业务底座已覆盖线索、客户、跟进、销售机会、订单、收款、拍摄、套餐、财务、资金、资产、仓储和日常工作台，并在真实业务环境中孵化商机雷达与公司 AI Pack。
查看实践与边界 →业务底座已交付
商机雷达业务实践
AI 跟进与教练客户试点
销售陪练受控试点
案例名称、Logo 与业务数据仅在获得客户书面授权后公开。
90 天联合验证不用一次改造整个企业，
不用一次改造整个企业，
先跑通一条收入链。
建立事实
选定业务链，梳理客户身份、关键字段、动作定义、权限与基线。
进入执行
上线风险队列与任务闭环，观察团队是否真正完成动作。
验证结果
检查数据可信、执行完成、结果变化与可复用经验，再决定范围。
下一步
先跑通一条收入链，再决定扩展到哪里。
用一次业务链路诊断，明确漏损发生在哪里、现有数据是否可用，以及最适合验证的第一条闭环。
预约业务链路诊断