AI 提效工具层出不穷,但大多无法融入企业既有的信息化架构与日常管理。企业想用 AI,却困在"三难"里——CIP 逐一给出答案。
核心经营数据喂给公有大模型,怕泄露、怕被训练、怕合规风险。
从一线员工到管理层,没人会写提示词;系统菜单都嫌复杂,更别说 AI 工具。
员工私自用各种 AI 工具(影子 AI):用了什么模型、传了什么数据、花了多少钱,全部不可见。
无论企业哪个角色,都能在 CIP 找到自己的用法。
对话式查询、经营看板、关键指标总览、异常预警,从指标一键下钻到工单。
语音报工、任务接收、异常上报与主动推送,扫码识别物料与工单。
发票智能识别与验真、报销合规审查、自动对账核销、预算执行监控。
简历智能筛选、入转调离流程自动化、考勤异常识别、绩效数据自动汇总。
会议室智能预约、固定资产盘点、采购审批、访客管理、公文流转归档。
供应商智能评估、比价议价辅助、采购订单自动生成、到货跟踪与到期提醒。
从管理层到一线员工,从业务部门到信息化负责人。
各层职责清晰、可独立演进;企业无需更换任何既有系统。
智能体终端的抽象层,定义接入规范与交互标准,不绑定任何具体 Agent 软件——终端可插拔,企业不被单一厂商锁定。
管住边界:用什么模型、碰什么数据、留什么痕。模型调用、数据访问、行为日志统一纳管,AI 使用可管、可控、可审计。
读写分离双引擎(CDF 读 / CDE 写),语义化查询让数据资产"可对话",行列级权限与数据溯源保障安全可信。
借助 AI Coding 按岗位职责快速生成交互页面,L1 模板配置 → L2 AI 辅助 → L3 深度定制,渐进增强、增量交付。
企业使用大模型时,核心数据安全是首要关切。CH 内置多层防护机制,对所有接入终端默认生效。
CH 及 CDP 支持企业私有化部署,核心数据全程不出企业边界。
API 层面声明数据不用于模型训练,并在传输协议层面加以约束。
请求到达大模型前自动识别并脱敏敏感信息,返回结果后自动还原。
基于 RBAC 的权限体系,路由阶段即完成校验,未授权操作直接拦截。
模型调用、数据访问、指令下发全程留痕,支持追溯与合规审查。
严格最小数据原则,仅传输当前任务必需的数据片段,避免批量外泄。
未经纳管的终端,不获得企业数据与模型通道。
三个真实项目,分别证明三件事:快速起步、渐进增强、开放纳管。
从开通到长期运营,确保平台能力持续对齐业务演进。
协助企业开通智能体终端,完成平台对接与基础配置。
根据企业需求配置技能,设置权限与功能约束。
培训员工与智能体的单聊、群聊协作方式,推动全员上手。
使用情况统计、定期维护升级,保障平台稳定运行。