大模型进入业务深水区，「信任」比「能力」更重要
企业真正需要的，不是又一个聊天机器人，而是一个可解释、可追溯、可审计、可复用的决策平台。
可信
确定性规则优先，命中即结论；AI 不越权，只在规则之外做建议与解释。
可追溯
结论、规则轨迹、取证数据、AI 推理与人工复核逐段关联，全过程留痕。
可复用
本体与规则成为组织资产，新场景按领域包复制上线，不改核心代码。
可落地
原生嵌入 BPM 审批：事件驱动评估、结论回写意见区，流程模板零改动。
大模型最大的风险，不是「答错」
而是「错了却说不清为什么」。AI Decision 让结论有出处、推理可复盘、责任可定位。
决策台账：每条结论都能回答「为什么」
- 结构化结论：结论、置信度、风险等级与理由一并呈现，审批人一眼看懂
- 全链路留痕：规则轨迹、取证数据、AI 推理与人工复核逐段关联，可回放
- 一键解释：展开命中规则、使用数据与本体对齐情况，依据可核对
- 关键点人工复核：证据缺失自动降权，无据不定论，转人工确认
让数据「说同一种语言」
从数据库表确定性地生成企业本体，先预览、经审核再落盘；关系与层级可视，质量门禁一屏可见。
- 结构映射：表结构 → 类 / 属性 / 关系 / 时序
- 一键流水线：SHACL → 能力问题 → 指标 → 多源合并
- LLM 增强：概念命名与释义，应用前人工确认
- 版本管理：变更检查、TTL 导入导出、质量门禁
从本体推断规则，沙箱验证后落盘
按已知属性后缀与类型推断业务原型，生成决策候选；LLM 只做命名与描述润色，算法逻辑保持确定性。
- 四类原型：告警 / 风险 / 处置 / 分类
- 沙箱验证：JSON 结构校验 + 样本试算
- 应用即资产：写入规则集并注册领域决策
- 人工兜底：候选可改、可弃，主动权始终在人
规则权威命中即结论，LLM 不越权
可视化决策表让条件与结果业务可读、双击即改；规则版本与发布状态一览，规则成为可评审的资产。
- 全生命周期：草稿 → 测试 → 影子 → 发布 → 回滚
- 规则权威：命中即结论，LLM 必经规则门禁
- 热更新：规则即配置，业务口径调整无需发版
- 混合推理：确定性规则 + 语义关系校验
对话即评估，可溯源
用一句话发起评估与查询；智能体的动作被约束在工具、流程与策略之内，不越权、不「裸奔」。
- 工具集：取数 / 评估 / 预测 / 探索 / 先例 / 知识检索
- 自主探索：分级洞察 + 编号建议 + 二次复核
- 时序预测：SES / Holt / Holt-Winters 驱动决策
- 三种入口：智能体控制台 / MCP 工具 / HTTP API
AI 负责「提得准」，BPM 负责「走得对」
同一个审批件、同一套台账、一条链路全程留痕 —— 决策不再停留在对话框，而是走进真实业务流程。
提交即预审
BPM 表单提交事件触发智能决策评估：自动取证 → 规则校验 → 风险等级与结论回写审批意见区。
节点智能辅助
审批人侧栏给出拟办建议、相似单据与一键「看依据」，最终仍由人工拍板。
审批后沉淀
采纳的评估反哺规则库与技能库；高频驳回原因归类为新的规则候选。
一平台，多场景
领域包 = 配置 + 本体 + 规则 + 示例：新增场景不改核心代码，全部「先预览、后落盘」。
IT 服务
服务目录、工单分派、账号权限与入转离，AI 预审把高频 IT 请求挡在人工之前。
财务
费用审计、合规校验、预算管控，口径统一可追溯。
人事
编制校验、晋升资格、技能匹配，规则先行。
供应链
库存预警、补货决策链，从数据到动作。
智能制造
传感告警、工单交期风险、质量处置闭环。
面向高监管场景的合规底座
数据只读、权限分级、默认脱敏、全链留痕，AI 的行动被约束在策略之内。
- 权限精细：RBAC + 领域范围（ABAC），按岗授权到领域与页面
- 只读强制：连接全程只读，杜绝业务库被写与越权访问
- 默认脱敏：敏感列自动识别与脱敏展示，敏感数据敢用在决策里
- 全链审计：批次事件与操作留痕，审计台账可查询、可导出
- PROV-O 合规：W3C 溯源标准，可向监管交付完整证据链
效率、合规与复用，一次到位
效率
预审前移，审批人只看例外；取数从「人找数」变为「系统取证」，单据流转更快。
合规
每条结论可解释、可审计；检查取证从「翻档案」到「一键导出证据链」。
复用
规则与本体成为资产：新场景按领域包复制，上线周期从「项目级」到「天级」。