已落地 · 一体化创新成果

运营智能中台

以「数据资产流转」为主轴的可组合式运营智能中台 —— 非工具堆叠,而是一套运转中的全链路智能运营基座,实现从多模态数据采集到经营决策触达的端到端闭环
5
能力层贯通
10
原子能力组件
8
编排任务
100万+
年度综合降本预计
一、传统运营模式的三重壁垒 THE PROBLEM
🗂

数据烟囱

业绩数据散落于截图、即时通讯、电子表格等多源异构通道,手工填报数据治理合规度仅约 70%,单条数据流转涉及 2-3 角色、链路耗时半日,月末对账成本高企。

系统割裂

采集、报表、知识、协同四域工具各自为政,数据无贯通。月报 3 天、周报 4 小时、日报 2 小时,全靠人工串联,缺乏统一数据底座支撑经营分析。

决策时延

管理层获取经营全貌依赖人工汇表,异动指标多为事后追溯。跨部门响应均时 4 小时,关键触达依赖人肉记忆,高频遗漏,决策滞后于业务发生。

二、五层贯通:一座可组合式运营智能中台 THE SYSTEM
本项目以「数据资产流转」为主轴,将五个能力层编排为一条单向贯通的流水线——数据只流一次,价值逐层释放。每层独立运行,又为下游输送结构化产出,形成「采集 → 执行 → 洞察 → 记忆 → 调度」的可组合式闭环运营智能中台。
LAYER 01
采集层
多模态凭证接收
AI OCR 结构化抽取
实时写入数据底座
产出 → 结构化数据底座
LAYER 02
执行层
读取底座数据
指标计算/阈值监控
日报卡片编排
产出 → 每日决策卡片
LAYER 03
洞察层
周月数据汇总
ECharts 可视化
外链部署驾驶舱
产出 → 经营决策驾驶舱
LAYER 04
记忆层
全渠道文档采集
元数据治理入库
支撑 AI 语义推理
产出 → AI 可推理语义网
LAYER 05
调度层
8 项编排任务
驱动 L1-L4 执行
企微 6 环节协同
产出 → 无人值守编排中枢
数据贯通逻辑:采集层产出的智能表格是全系统的「单一数据源」——执行层每日读取它生成日报,洞察层汇总它生成驾驶舱;记忆层为全系统提供业务元数据与语义逻辑,使 AI 能理解数据含义;调度层按日/周/月三频次驱动上述所有环节自动运行。数据从一张多模态凭证进入,最终变成管理层移动端的决策信号,全程零人工中转。
三、五层详解:能力边界与上下游交接 LAYER BY LAYER
L1

采集层 · 多模态业务数据实时采集与智能校验闭环

截-识-入-催-校 五节点 · 企微原生生态
↑ 上游输入
一线人员企微群发送的业绩凭证截图(到款/售卡/上会/引流等多模态数据源)
↓ 下游输出 →
腾讯文档智能表格 · 全业务线结构化数据底座(供 L2/L3 读取)

一线人员仅需将业绩凭证发送至企微群,机器人基于 WebSocket 长连接 7×24h 在线实时接收,多模态 AI OCR 结构化抽取金额、客户、卡项等字段,经 Webhook 实时写入智能表格对应子表;8 项编排任务定时催报,多源交叉校验自动标注异动数据,实现非结构化凭证到结构化数据资产的原生转化。

截图采集
AI·OCR 识别
智能表格入库
自动化催报
自动校验

案例演示:截-识-入 全流程实况

▶ 第1段:一线人员企微发截图 → AI OCR 识别(实机录屏)
▶ 第2段:OCR 结构化抽取 → 智能表格自动入库(实机录屏)
▶ 第3段:智能表格实时同步与数据底座构建(实机录屏)

已实现成效

100%
数据治理合规度(原约70%)
0
漏填率(原约40%)
秒级
入库时延
15万+
年度综合降本预计
L2

执行层 · 经营指标自动编排与日报智能生成

取数→计算→生成→触达 四阶 · 每日自动
↑ 上游输入
L1 采集层产出的智能表格全量业务数据
↓ 下游输出 →
每日结构化日报卡片(触达企微)+ 供 L3 汇总的日报数据

编排任务每日定时读取智能表格数据底座,自动完成达成率计算、环比趋势分析、红黄绿三级阈值监控与异动高亮,按固定模板输出日报卡片(KPI 摘要 + 达成进度条 + 异动清单),即时触达企微管理群。管理层移动端即可获取当日经营全貌,实现从「事后追溯」到「当日预警」的决策范式转换

定时取数
多维计算
结构化生成
企微触达

案例演示:自动化任务推送与智能问答实机截图

已实现成效

5min
日报编制耗时(原2h/天)
24×
效能提升
0
关键指标遗漏
5.4万+
年度综合降本预计
L3

洞察层 · 全周期经营决策可视化与智能报表引擎

取-算-呈-链 四阶 · 周月季全覆盖
↑ 上游输入
L2 日报数据 + L1 基座 13 类源数据(Obsidian 知识库)
↓ 下游输出 →
交互式经营决策驾驶舱(ECharts HTML + 腾讯 EdgeOne 国内CDN永久链接)

自动取数 → KPI 智能计算(达成率 + 红黄绿阈值)→ ECharts 交互呈现(KPI 卡片 + 10+ 趋势图 + 可点击穿透明细)→ EdgeOne 国内CDN一键部署。管理层移动端浏览器即可随时访问,零权限、零安装,完全替代商业 BI 套件,实现经营决策驾驶舱的自助化交付

自动取数
KPI 智能计算
ECharts 交互呈现
腾讯 EdgeOne 国内CDN永久链接

已实现成效

2h
月报编制耗时(原3天)
15×
效能提升
400h
季度工时释放
40万+
年度综合降本预计

可在线查看典型案例

以下报表均为本引擎已交付的正式运营文档(密码:888888):

📊
6 月月报
health-cabin.cn/2026-06.html
📊
7 月月报
health-cabin.cn/2026-07.html
📈
周报 w28(0706-0712)
health-cabin.cn/w28.html
📈
周报 w27(0629-0705)
health-cabin.cn/w27.html
L4

记忆层 · ClaudeCode + Obsidian 深度语义知识工程

采-标-存-调 四层 · AI 可推理语义网络
↑ 上游输入
桌面文件/邮件/企微截图/乐享 全渠道业务文档
↓ 下游输出 →
标签化知识卡片 → 支撑 L1-L3 的 AI 语义理解与智能生成

四通道自动采集入库,ClaudeCode 自动生成标准化 frontmatter(标题/类型/标签/关联文档),文件名关键词自动路由子目录,构建三级存储架构。区别于常规知识库的"大而全",核心在于精细元数据治理与严谨语义逻辑,使 AI 能按"时间+类型+主题+关联"四维精准检索,支撑复杂业务文档分钟级生成。

四通道采集
精细标签化
三级存储
ClaudeCode AI 调用

典型案例:新京报专访董事长卢泰宇

15 个深度问题、横跨大赛/企业/行业三大板块、涉及 10+ 份源文件(逐字稿/品牌全案/复盘报告等)。传统模式至少 2 天,本体系5 分钟输出完整稿件,质量获高管认可。

📎 下载完整文档:新京报专访卢泰宇 — 采访参考回答.docx
1天
新人冷启动(原5天)
5min
专访稿生成(原2天)
12万+
年度综合降本预计
L5

调度层 · 全域任务编排中枢与多端协同矩阵

8 项编排任务 + 企微 6 环节协同矩阵
↑ 上游输入
时序触发(日/周/月三频次)+ L1-L4 能力组件
↓ 下游输出 →
无人值守编排 → 驱动 L1-L4 全链路自动运行 + 全域协同

8 项编排任务全部 ACTIVE 生产运行,覆盖行业情报速报、数据催报、客户上会提醒、BI 看板分发、月度客户汇总等;wecom-unified Skill 构建企微通讯录/消息/文档/智能表格/日程/会议/待办 6 业务环节协同矩阵,单人完成原本 2-3 角色的全域办公,实现组织效能的非线性跃升

定时触发
自动取数
智能生成
精准触达

▎ 8 项自动化编排任务(全部 ACTIVE 生产状态)

频次任务商业价值
每日大健康行业情报速报(自动汇集行业动态推送给全员)行业情报零时差触达
每周一引流上会数据汇总与核对推送(自动汇总并推送至负责人确认)数据确认流程自动化
每周一全款客户上会提醒(高价值客户确保零遗漏)高价值客户闭环管理
每周五业务数据缺填催报(自动读取表格,标注未填人员并精准提醒)漏填率归零的关键机制
每周一康小虎当周待服务客户名单推送(自动汇总本周服务安排)客户服务周期自动化
每月康小虎月度服务客户汇总推送(首个工作日自动触发)月度客户触达零遗漏
每月 4 次健康小屋经营数据 BI 看板定时推送(双 sheet 自动生成+分发)管理层定期数据同步
每小时企微机器人图片自动归档入库(持续归档业务截图)图片数据零遗漏沉淀

▎ 核心 Skill 能力矩阵(10 项,支撑自动化调度与业务协同)

Skill功能商业角色
wecom-bot-ocr-to-smartsheet企微机器人截图 → OCR → 智能表格数据采集引擎
wecom-unified企微 6 个业务环节全功能 CLI全域协同中枢
monthly-report月/季报 ECharts 看板 + EdgeOne Pages 外链决策可视化引擎
weekly-report周报自动取数+环比计算+异常标注周度运营仪表盘
shanghui-insert会议截图 OCR → 交叉比对 BI → 补全入表会务数据自动化
ccc-sync / iii-sync桌面文件自动解析入库 + Obsidian 路由知识资产采集器
email-sync邮件自动抓取+提炼知识卡片+Obsidian 入库邮件知识沉淀
minimax-xlsxExcel 全功能操作(创建/读取/编辑/分析)表格数据处理引擎
obsidian-yiruObsidian 知识库全量查询与检索知识库访问入口
kangxiaohu-ppt部门专属 PPT 生成(青绿 VI 主题 + 12 种页型)汇报物料自动化引擎

调度层是整个中台的「中枢神经」——让 L1-L4 从"能用"升级为"常态化运转"

8
编排任务(全ACTIVE)
15min
跨部门响应(原4h)
0
关键触达遗漏
28万+
年度综合降本预计
四、一体化成效:一个中台,五层叠加 COMBINED IMPACT

五层贯通后的整体价值(非简单叠加,而是价值乘数效应

100万+
年度综合降本预计(五层合计)

人效节省 60万+(2数分+1数开→1人 保守估计)
基建复用 40万+(可视化基建+SKILL已搭建成型)

10+8
原子能力组件 + 编排任务
0
人工中转节点(全链路无人值守)
6
可标准化复刻的业务线
降本核算口径:数据运营团队由原「2 名数据分析 + 1 名数据开发」共 3 人,收敛为 1 名数据人员,按月薪 2 万计,年度直接人力成本保守节省 ≈ 60 万+;可视化基建与 10 项 Skill 已沉淀为可复用资产,新增 Dashboard 交付由「从零开发」转为「组件装配」,年度开发工作量大幅压缩,预计再释放 ≈ 40 万+,综合年度降本 100 万+
数据从一张多模态凭证进入,到变成管理层移动端的决策信号 —— 全程零人工中转
五、方法论:可组合式 AI 能力中台 METHODOLOGY
01

能力原子化

每个 Skill 与编排任务均为独立能力单元——可独立运行、可热拔插、可跨项目复用,不耦合特定系统或数据格式。10 个 Skill + 8 个任务已形成可自由编排的「能力组件库」。

02

生态内闭环

全部运行于企微 + 腾讯文档 + EdgeOne Pages + Obsidian 现有工具生态。零新增采购、零系统开发、零运维成本——纯靠「生态组合创新」实现互联网公司级的数据基建。

03

数据贯通性

五层之间数据单向贯通:采集层产出底座,执行层读取底座生成日报,洞察层汇总为驾驶舱,记忆层提供语义理解,调度层驱动全局。数据只流一次,价值逐层释放。

六、跨部门复刻:一次建成,标准化装配 REPLICATION
业务线L1 采集L2 执行L3 洞察L4 记忆L5 调度可复刻
销售线销售日报OCR日报+达成率业绩排行驾驶舱话术/竞品库催报触达
会员运营注册缴费OCR会员日报转化漏斗驾驶舱FAQ知识库触达提醒
供应链进出库OCR库存日报周转驾驶舱预警触达
HR/行政考勤报销OCR人效驾驶舱制度流程库周期提醒
客服百问百答库工单分类
财务到款OCR入账资金日报对账驾驶舱月结提醒
"

这不是用 AI 做了一个工具,是用 AI 重构了一套企业运营智能中台——
数据从哪来(采集)、怎么用(执行+洞察+记忆)、谁来调度(协同),三问一次性回答。
五层可组合式架构,任何业务线装配即用。

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