我們說你的行業語言
從行業痛點出發，呈現我們真實做過的案例與沉澱。
製造與工業
從圖紙、工藝到排產，製造數據散落在文件與老師傅的經驗裡，難以沉澱與重用。
生產圖紙與訂單參數靠人手輸入，錯漏難以察覺
工藝 Know-how 隨老師傅經驗走，換人即流失
多系統數據口徑不一，質量追溯耗時費力
從圖紙到數據：PCB 訂單生產參數智能抽取
一間長三角 PCB 製造企業，將訂單圖紙入面散落嘅電氣參數、尺寸標註，用 OCR、NLP 同多模態 AI 模型自動抽取為結構化數據，令『圖紙入、數據出』——大幅提升圖紙數據處理速度同準確性，減少人工依賴，為生產同業務決策提供精準數據支撐。
汽車與出行
車企經營數據橫跨銷售、市場與售後，匯報鏈路長、口徑雜，問數靠人肉。
經營分析靠人手翻報表，一次問數要跑多個部門
上險、線索、試駕、訂單指標分散，口徑不統一
數據源變更後查詢即失效，無法沉澱重用
自然語言問數，將年銷百萬輛級車企的營銷作戰室變成一段對話
由 MVP 應答率超過 90%、準確率超過 85%，到覆蓋營銷作戰中心 14 個看板、支援可交互 BI，一家年銷百萬輛級的全國性車企把經營問數做成隨時可開的對話。
金融與法務
銀行、券商、律所的知識與數據分散在文件、系統和專家腦中，檢索靠人肉。
全行知識分散在制度、合約與系統中，檢索靠人肉
數據資產只有技術才能讀，業務同事問不出來
合約審查靠人手逐條核對，耗時長且易漏
區域頭部城商行將全行知識，變成員工隨口一問即答
26 個部門調研、8 大業務專屬智能體、雙維標籤與多渠道權限路由……一家資產規模 6000 億級嘅區域頭部城商行，將散落全行嘅制度知識收攏成一個入口，員工隨口一問，數秒即答。
銀行嘅數據資產，點樣由『淨係技術先睇得明嘅庫』變成『業務同事隨口問到嘅數』
基於 OntiCards 數據語義層 + 智能體平台交付：將晦澀嘅表結構翻譯成業務可讀嘅 DataCard，自然語言問數自動生成 SQL 同圖表。AI 產出 2 小時採納率 85%，同業務專家 8 小時產出相當，效率提升 4 倍。
合同審查由 40 分鐘到 4 分鐘：地產集團法務嘅智能化轉身
NLP + 大語言模型 + 專家規則庫：自動識別關鍵條款、潛在風險與合規要點，支援結構化對比、智能批註與風險分級。一家業務覆蓋住宅、商業與產業園嘅地產集團，令法務由『人工檢查』走向『智能輔助決策』。
漏洞情報嘅結構化革命：AI 語義匹配企業資產
實時採集、NLP 清洗結構化、AI 語義分析關聯企業資產、生成風險提示——一家大型企業集團嘅安全部門，將漏洞情報嘅採集、分析與預警做成全流程自動化，大幅提升響應速度、減輕人工監控負擔。
政企公用
政務與公共事業場景多、終端雜，監控與處置長期依賴人手盯守。
監控大屏靠人盯屏，異常發現滯後
政策文件格式繁雜，難以被智能體直接理解
多源異構數據整合難，應急協同效率低
路網監控從『人盯屏』到『AI 主動預警』
一家營運里程超過 6000 公里嘅西部省屬交通投資集團，用視覺多模態模型將數千路監控畫面變成可感知、可分析、可追溯嘅數據：鏡頭故障識別 7 類、異常事件識別 8 類，識別準確率唔低於 85%，報告生成同知識問答類智能體首響時間細過 5 秒。
三防數據的智能整合：蓄滯洪區的智慧助手
南方某流域嘅蓄滯洪區信息化管理平台，將分散喺多個系統嘅水文、氣象、工程數據由『各自為政』變成『一屏統覽』：AI 實時預警、動態監控預演、基於歷史同實時數據嘅科學管理建議，令防汛決策由依賴經驗轉向數據驅動。
三個智能體在一個電訊營運商的組織落地
一家電訊營運商省級公司，用三個分工明確嘅 AI 智能體——輿情洞察助手、銷售智能體、合約審核助手——分別服務市場部、銷售部、法務部，將『人工睇、人工追、人工審』變成『機器睇、機器追、機器審』，推動營運、營銷、風控嘅智能化。
政策文件如何變成大模型可理解的數據
一家市級人才服務集團營運嘅區域人才政策諮詢平台，將海量政策文件做結構化同數據化處理，精準提取發布單位、申請條件、補貼標準等政策要素，透過混合式檢索同向量化嵌入等大模型『讀得明、答得準』，並整合到線上小程序同線下實體展廳。
教育
高校與教育機構的教務、學情、影片數據豐富，卻難以轉化為可用的洞察。
教務數據多系統割裂，統計與查詢困難
學生報告靠教師加班撰寫，週期長、格式不統一
課堂影片沉澱多年，卻無法檢索與分析
教務數據智能魔方：讓高校的數據可計算、可提問、可沉澱
一所多校區高等院校打通教務、學工、科研等多源數據後，透過自然語言問數與智能報告生成，將原本需要數日的數據匯總工作壓縮到分鐘級，教師與管理者首次擁有「對話式」的數據獲取能力。
學生綜合報告，從教師加班撰寫到 AI 自動生成
一所服務數千名學生嘅學校教務部門，透過 LLM 同 Agent 協同架構，將原本依賴教師手工撰寫嘅學期綜合報告轉化為自動化生成。報告覆蓋學業表現、興趣特長、發展建議等維度，產出效率提升逾八成。
香港教育局 EMM 平台：課堂視頻自動分析與教學反饋提速
香港教育局 EMM 電子學習平台透過 AI 視頻分析與數據中台聯動，讓教師無需睇完整段課堂實錄即可精準定位教學片段，課程搜尋同備課效率實現數量級提升。
特殊兒童康復評估報告，從 3 日到 30 分鐘
一家專注特殊兒童康復與共融教育嘅機構，透過大模型智能分析模組同 OntiCards 數據取數能力，將單份 SEN 學生康復評估報告嘅生成周期由 3 日壓縮到 30 分鐘，同時顯著提升咗專業術語準確性同數據引用精準性。
零售快消
快消與電商的數據分佈在營銷、終端與交易鏈路，實時性要求極高。
營銷與終端數據割裂，全鏈路難打通
市場情報靠人手蒐集整理，報告產出慢
門店與渠道數據口徑不一，日清日結難
快消企業嘅 AI 全鏈路：營銷、終端、企業三端協同
一家全國性嘅建材與快消品企業，透過構建覆蓋營銷端、終端端同企業端嘅 AI 應用體系，將數據驅動決策、門店智能賦能同組織內容生產串聯為閉環，顯著提升咗業務協同效率同市場回應速度。
多智能體電商市場分析：令市場報告自動生成
透過智能多智能體系統（MAS）為企業提供基於大數據嘅市場洞察：多個 AI 智能體協同工作，自動完成跨平台數據採集、分析同市場報告生成，並聯動調整商品描述同展示策略，令數據驅動決策成為日常。
知識密集型組織
航司、傳媒、檔案館等組織的核心資產是知識，但大量知識封存在個人與舊媒介中。
專業知識依賴資深員工個人記憶，隨離職流失
歷史檔案與媒資紙質化、非結構化，檢索困難
高層經驗難以系統化傳承給新人
簽派知識嘅全生命週期管理：航空公司嘅智能知識平台
以簽派業務為核心，整合既有結構化知識資源，融入自然語言交互同 AI 技術，覆蓋知識沉澱、管理、應用、進化全生命週期，落地三大業務場景，令簽派員由翻手冊變成問即答。
用決策樹留住退休高管嘅腦力
為即將退休嘅高級管理人員構建「虛擬高管」，用「問題-思維鏈-答案」模式同多路徑決策樹，將每位高管嘅決策過程變成企業級知識庫，為管理層提供持續嘅決策支援。
百年檔案嘅數碼化重生：由紙本堆到跨模態檢索
融合 AI 嘅智能檔案管理平台，自動化處理海量歷史資料，將分散嘅多媒體檔案轉化做結構化、可檢索嘅數碼資產——支援文字、圖片、影片跨模態互通，令百年組織歷史高效保存同智能利用。
幾十年新聞媒資嘅盤活：傳媒集團嘅智能媒資管理
基於大模型嘅智能媒資管理平台，實現幾十年新聞內容同多種媒資數據嘅統一儲存同高效處理；AI 同智能檢索快速滿足資料檢索需求，NLP 同多模態模型自動生成新聞稿並配圖，將從業員由繁瑣操作入面解放出嚟。