Enterprise Data Intelligence Implementation
企业数据智能实施
把真实业务问题转化为可上线、可治理、可接管的智能工作流，并用业务结果而不是 Demo 判断是否完成。
先判断是不是产品问题
- 识别流程、制度、数据、权限、培训和系统问题的真实来源。
- 建立当前周期、错误、人工投入和风险基线。
- 定义目标用户、触发条件、核心任务、失败接管和停止条件。
客户独立的数据与语义模型
- 在客户授权范围内梳理对象、关系、状态、规则和证据。
- 按客户、合同、驻留和知识产权要求建立独立空间。
- 客户数据不进入沐晨内部 MMOS，也不与其他客户共享 Ontology。
- 对来源、版本、权限和使用目的保持可追溯。
智能工作流与人工 Gate
- 为检索、生成、判断、提醒和执行定义模型输入与工具权限。
- 对敏感或高风险动作设置审批、复核、接管和回滚。
- 建立 Evals、日志、成本、失败队列和版本回归机制。
- 将工作流接入客户现有系统，而不是制造新的信息孤岛。
实施边界
- 企业数据智能不是一套开箱即用的统一软件。
- 内部产品、Demo 或客户兴趣不自动等于成熟商业产品。
- 只有采用、效果、安全、运维和经济性成立时才建议规模化。