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连锁餐饮行业数字本体
与 AI 经营智脑

连锁餐饮行业数字本体 | 与 AI 经营智脑


cover-sub

整合现有数据，准确展现经营现状；沉淀行业模型，帮助决策者掌控未来

整合现有数据，准确展现经营现状；沉淀行业模型，帮助决策者掌控未来


confidential

对外保密版 · 所有案例与指标均为示意

对外保密版 · 所有案例与指标均为示意


[Sources]
本地应用功能架构与页面模块梳理；未使用生产数据或生产系统截图。


SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


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SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑

SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


title

不再建系统，而是建立统一经营认知

不再建系统，而是建立统一经营认知


不替换现有系统


连接 POS、ERP、会员、供应链、财务与人事，让已有系统继续发挥作用

连接 POS、ERP、会员、供应链、财务与人事，让已有系统继续发挥作用


不增加一线负担


复用现有数据与管理流程，不要求门店重复填报、重新生产数据

复用现有数据与管理流程，不要求门店重复填报、重新生产数据


不止于数据展示


用行业模型解释数据关系，把经营现状转化为判断、建议与行动

用行业模型解释数据关系，把经营现状转化为判断、建议与行动


takeaway

真正的数字化价值，是让企业拥有统一、准确、可推演的经营语言。

真正的数字化价值，是让企业拥有统一、准确、可推演的经营语言。


[Sources]
基于本地应用已覆盖的经营、成本、供应链、任务与验收模块归纳。


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SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑

SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


title

运营管理数字模型，把经验沉淀为可计算的决策逻辑

运营管理数字模型，把经验沉淀为可计算的决策逻辑


定义对象


门店、商品、顾客、原料、组织与资金

门店、商品、顾客、原料、组织与资金


连接关系


销售、成本、库存、人员和供应链相互关联

销售、成本、库存、人员和供应链相互关联


衡量状态


统一指标判断健康度、风险与利润机会

统一指标判断健康度、风险与利润机会


推演行动


结合最佳实践预测影响并形成决策建议

结合最佳实践预测影响并形成决策建议


looptext

企业经营经验 → 行业数字模型 → AI 智脑分析 → 决策结果反馈 → 模型持续进化


[Sources]
本地应用：风险内控、任务管理、月度验收、区域经理与店长工作台。


SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


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SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑

SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


title

行业数字本体，让分散数据还原为完整经营图景

行业数字本体，让分散数据还原为完整经营图景


收入增长


营收 / 餐段 / 渠道
会员复购 / 平台优惠

营收 / 餐段 / 渠道 | 会员复购 / 平台优惠


商品经营


SKU 分层 / 搭售
菜品成本 / BOM 穿透

SKU 分层 / 搭售 | 菜品成本 / BOM 穿透


供应链


采购 / 库存 / 配送
中央厨房 / 生产要货

采购 / 库存 / 配送 | 中央厨房 / 生产要货


门店效率


费用 / 人效 / 排班
区域与店长工作台

费用 / 人效 / 排班 | 区域与店长工作台


治理与风控


数据质量 / 指标字典
本体标准 / 风险内控

数据质量 / 指标字典 | 本体标准 / 风险内控


scope

数据不再按系统孤立存在，而是围绕经营对象、业务关系和管理目标被统一理解。

数据不再按系统孤立存在，而是围绕经营对象、业务关系和管理目标被统一理解。


[Sources]
本地应用导航与路由：经营总览、收入分析、成本与费用、运营分析、风险与选址、系统管理。


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SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑

SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


title

不是生产更多数据，而是让现有数据拥有统一语义

不是生产更多数据，而是让现有数据拥有统一语义


企业现有数据


POS · ERP · 会员 · 库存 · 采购 · 配送 · 财务 · 人事

POS · ERP · 会员 · 库存 · 采购 · 配送 · 财务 · 人事


行业数字本体


门店 · 商品 · 顾客 · 原料 · 组织 · 资金 · 业务关系

门店 · 商品 · 顾客 · 原料 · 组织 · 资金 · 业务关系


运营管理模型


收入质量 · 成本桥 · 人效 · 风险 · 对标 · 预测 · 决策规则

收入质量 · 成本桥 · 人效 · 风险 · 对标 · 预测 · 决策规则


AI 经营智脑


理解现状 · 解释原因 · 生成建议 · 推演影响 · 辅助决策

理解现状 · 解释原因 · 生成建议 · 推演影响 · 辅助决策


foundation

统一语义、统一口径和证据追溯，是 AI 能够理解企业经营的前提。

统一语义、统一口径和证据追溯，是 AI 能够理解企业经营的前提。


[Sources]
本地应用数据库分析层、指标字典、本体标准与数据质量模块；未展示具体表名和生产数据。


SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


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SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑

SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


title

AI 智脑：看清现在，推演未来

AI 智脑：看清现在，推演未来


确定性规则


口径计算、阈值预警、异常金额
高风险决策可解释、可复算

口径计算、阈值预警、异常金额 | 高风险决策可解释、可复算


预测模型


客流、排班、原料需求、趋势
将经验判断变成可更新的预测

客流、排班、原料需求、趋势 | 将经验判断变成可更新的预测


大模型助手


归因线索、经营摘要、任务草案
把复杂分析翻译成角色化行动

归因线索、经营摘要、任务草案 | 把复杂分析翻译成角色化行动


人工审批


财务确认、任务验收、策略发布
关键结论保留业务责任与审计链

财务确认、任务验收、策略发布 | 关键结论保留业务责任与审计链


principle-text

AI 给出证据、原因假设、最佳实践与影响推演；最终决策仍由管理者掌握。

AI 给出证据、原因假设、最佳实践与影响推演；最终决策仍由管理者掌握。


[Sources]
本地应用具备规则分析、趋势预测、智能排班、BOM需求预测；代码中预留大模型服务适配层。


匿名复合案例 · 非真实客户数据


eyebrow

匿名复合案例 · 非真实客户数据

匿名复合案例 · 非真实客户数据


title

匿名案例一：某区域连锁品牌开展食材成本专项

匿名案例一：某区域连锁品牌开展食材成本专项


case-context

企业现象


case-context-body

多个区域的门店成本率同时上升，传统报表只能看到门店排名，无法判断问题发生在采购、生产、配送还是门店。


case-index-l

实际成本指数
标准成本 = 100

实际成本指数 | 标准成本 = 100


case-ai

本体关联与智脑诊断


采购价格异常集中在少数核心原料

采购价格异常集中在少数核心原料


部分半成品实际耗用高于标准配方

部分半成品实际耗用高于标准配方


个别门店存在负耗用与盘点异常

个别门店存在负耗用与盘点异常


case-action

30 天动作与验收


case-action-body

• 核查核心原料采购价与供应商
• 复核配方单位、出成率和领料
• 对异常门店执行日盘点

验收：同口径成本指数下降，销量、缺货与客诉不恶化。

• 核查核心原料采购价与供应商 | • 复核配方单位、出成率和领料 | • 对异常门店执行日盘点 |  | 验收：同口径成本指数下降，销量、缺货与客诉不恶化。


case-result-t

目标指数：112 → 104

目标指数：112 → 104


case-foot

示意指标用于说明工作方法，不代表任何真实品牌经营结果。

示意指标用于说明工作方法，不代表任何真实品牌经营结果。


[Sources]
匿名复合案例，全部对象、指数与改善目标均为示意；未使用生产数据。


匿名复合案例 · 门店 A-017


eyebrow

匿名复合案例 · 门店 A-017

匿名复合案例 · 门店 A-017


title

匿名案例二：某门店营收靠前，却没有带来相应利润

匿名案例二：某门店营收靠前，却没有带来相应利润


store-thesis

单看销售排名，它是一家“优秀门店”；加入成本、人工和优惠后，经营结论完全不同。

单看销售排名，它是一家“优秀门店”；加入成本、人工和优惠后，经营结论完全不同。


营收指数


人工率指数


优惠成本指数


贡献利润指数


store-root

AI 与规则联合给出的根因线索

AI 与规则联合给出的根因线索


低谷时段人员配置没有随客流下降

低谷时段人员配置没有随客流下降


高优惠订单集中在低贡献渠道

高优惠订单集中在低贡献渠道


两类高销量菜品实际耗用偏离标准

两类高销量菜品实际耗用偏离标准


store-plan

门店整改卡


store-plan-text

低谷缩班与跨岗 → 活动分时停投 → 核心原料抽称日清

验收：每工时贡献提高、活动净贡献转正、成本差异收窄，同时监控出餐时长与客诉。

低谷缩班与跨岗 → 活动分时停投 → 核心原料抽称日清 |  | 验收：每工时贡献提高、活动净贡献转正、成本差异收窄，同时监控出餐时长与客诉。


[Sources]
匿名复合案例，门店代号及所有指数均为虚构示意；指数以同类门店中位数=100。


匿名复合案例 · 营销活动 X


eyebrow

匿名复合案例 · 营销活动 X

匿名复合案例 · 营销活动 X


title

匿名案例三：订单增长了，活动却可能在消耗利润

匿名案例三：订单增长了，活动却可能在消耗利润


订单指数


活动贡献指数


复购指数


m-read

智脑判断


m-read-b

活动带来订单，但佣金、优惠和食材成本吞噬增量；新增顾客没有形成足够二购。

活动带来订单，但佣金、优惠和食材成本吞噬增量；新增顾客没有形成足够二购。


m-ai-h

AI 辅助动作


m-ai-b

识别高响应餐段与人群 → 缩小投放范围 → 保留贡献为正的组合 → 追踪 7/30 日复购


m-accept-h

验收不只看订单量


m-accept-b

佣金后贡献提高 + 复购改善 + 客单稳定

佣金后贡献提高 + 复购改善 + 客单稳定


m-foot

所有指数以活动前基线=100，仅用于阐释方法。

所有指数以活动前基线=100，仅用于阐释方法。


[Sources]
匿名复合案例，活动名称、指数与结论均为示意；未使用真实客户营销数据。


匿名复合案例 · SKU 组合决策


eyebrow

匿名复合案例 · SKU 组合决策

匿名复合案例 · SKU 组合决策


title

匿名案例四：商品很多，不等于顾客选择更多

匿名案例四：商品很多，不等于顾客选择更多


sku-thesis

某连锁品牌菜单持续扩张，但新品没有带来相应增长，反而增加采购、库存、训练和出品复杂度。


核心商品


商品占比


贡献占比


保障供应与品质


成长商品


组合测试与重点培育


长尾商品


评估替代、停用与清库存


sku-ai-t

AI 智脑同时评估贡献利润、独有原料、库存占用、替代关系与顾客迁移，不按销量简单删菜。


sku-foot

比例均为示意；SKU 上下架须由商品、运营与供应链共同审批。

比例均为示意；SKU 上下架须由商品、运营与供应链共同审批。


[Sources]
匿名复合案例，SKU结构比例为虚构示意；不代表真实客户数据。


匿名复合案例 · 智能排班


eyebrow

匿名复合案例 · 智能排班

匿名复合案例 · 智能排班


title

匿名案例五：午市排队，下午却出现大量空闲工时

匿名案例五：午市排队，下午却出现大量空闲工时


sched-sub

客流与人员配置使用不同的管理节奏，导致高峰服务不足、低谷人效偏低。

客流与人员配置使用不同的管理节奏，导致高峰服务不足、低谷人效偏低。


sched-chart

分时需求与在岗人数（示意指数）

分时需求与在岗人数（示意指数）


客流需求


在岗人数


sched-ai-h

AI 辅助排班


按星期、天气、餐段和历史波动预测客流

按星期、天气、餐段和历史波动预测客流


将岗位技能、工时规则和服务标准作为约束

将岗位技能、工时规则和服务标准作为约束


输出缩班、错峰、跨岗和临时补位方案

输出缩班、错峰、跨岗和临时补位方案


sched-rule-t

不是按人数平均削减，而是在服务不恶化的前提下提高每工时贡献。

不是按人数平均削减，而是在服务不恶化的前提下提高每工时贡献。


[Sources]
匿名复合案例，需求与人员指数为示意；排班方案必须符合劳动规则并由管理者确认。


匿名复合案例 · 门店续租 / 改造 / 退出


eyebrow

匿名复合案例 · 门店续租 / 改造 / 退出

匿名复合案例 · 门店续租 / 改造 / 退出


title

匿名案例六：关店不是末位淘汰，而是资本配置决策

匿名案例六：关店不是末位淘汰，而是资本配置决策


closecase-sub

某门店连续承压，但直接关停可能损失商圈、会员和周边门店协同；继续经营也可能扩大现金流缺口。


继续经营


12个月现金流指数


维持现状，现金流压力延续

维持现状，现金流压力延续


续租谈判 + 模型改造


降低固定成本，调整菜单与排班

降低固定成本，调整菜单与排班


有序退出 / 迁址


释放资本，将会员与产能迁移至邻近门店

释放资本，将会员与产能迁移至邻近门店


decision-factors

智脑综合评估：贡献利润趋势 · 保本收入 · 租约条件 · 商圈潜力 · 会员迁移 · 相邻门店蚕食 · 退出成本


board-t

AI 提供情景、假设与风险边界；关停、续租和资本配置始终由管理层决策。

AI 提供情景、假设与风险边界；关停、续租和资本配置始终由管理层决策。


[Sources]
匿名复合案例，门店情景与现金流指数均为虚构示意；不构成真实关店建议。


匿名复合案例 · 标杆模型复制


eyebrow

匿名复合案例 · 标杆模型复制

匿名复合案例 · 标杆模型复制


title

匿名案例七：把优秀门店转化为可复制模型

匿名案例七：把优秀门店转化为可复制模型


rep-sub

优秀门店的价值不只是排名第一，而是提炼出在什么商圈、什么商品结构和什么组织配置下可以重复成功。


商圈本体


客群、办公/社区、竞争与动线

客群、办公/社区、竞争与动线


商品模型


核心SKU、价格带、套餐与时段

核心SKU、价格带、套餐与时段


运营模型


人员结构、产能、库存与服务节奏

人员结构、产能、库存与服务节奏


财务模型


保本收入、投资回收与风险边界

保本收入、投资回收与风险边界


rep-flow-t

标杆门店经营基因 → 匹配相似门店与候选商圈 → 生成适配方案 → 小范围验证 → 规模化复制


rep-value

这使企业的增长不再依赖个别能人，而是依赖可积累、可验证、可复用的行业数字模型。

这使企业的增长不再依赖个别能人，而是依赖可积累、可验证、可复用的行业数字模型。


[Sources]
匿名复合案例，用于说明标杆模型复制方法；未使用真实门店或选址数据。


长期价值 · 银行融资支持


eyebrow

长期价值 · 银行融资支持

长期价值 · 银行融资支持


title

把经营数据转化为银行看得懂的信用证据

把经营数据转化为银行看得懂的信用证据


bank-sub

银行关注的不是报表数量，而是现金流是否稳定、经营是否透明、风险是否可控、数据是否能够持续验证。


现金流能力


收入稳定性、渠道结构
经营现金流与偿债覆盖

收入稳定性、渠道结构 | 经营现金流与偿债覆盖


门店资产质量


门店分层、成熟度
盈利与亏损组合结构

门店分层、成熟度 | 盈利与亏损组合结构


经营治理能力


成本、费用和库存内控
异常发现与整改闭环

成本、费用和库存内控 | 异常发现与整改闭环


数据可信能力


统一口径、来源追溯
质量状态和持续更新

统一口径、来源追溯 | 质量状态和持续更新


bank-output-h

形成可持续更新的融资经营材料

形成可持续更新的融资经营材料


bank-output-b

经营概览 · 门店组合 · 现金流与偿债指标 · 风险清单 · 数据质量说明 · 月度跟踪报告


bank-note

系统帮助企业提高融资沟通效率和信息可信度，不代表银行授信承诺。

系统帮助企业提高融资沟通效率和信息可信度，不代表银行授信承诺。


[Sources]
融资支持能力描述，不构成授信承诺或财务建议；未使用真实融资或生产数据。


长期价值 · 数据资产沉淀


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长期价值 · 数据资产沉淀

长期价值 · 数据资产沉淀


title

把一次性报表沉淀为企业可复用的数据资产

把一次性报表沉淀为企业可复用的数据资产


asset-sub

数据资产不是文件堆积，而是能够被理解、治理、复用和持续创造经营价值的企业知识。

数据资产不是文件堆积，而是能够被理解、治理、复用和持续创造经营价值的企业知识。


数据目录


有哪些数据
来自哪里、谁负责

有哪些数据 | 来自哪里、谁负责


行业本体


对象、关系
统一经营语义

对象、关系 | 统一经营语义


指标资产


公式、口径
适用范围与版本

公式、口径 | 适用范围与版本


模型资产


诊断规则、预测模型
最佳实践模板

诊断规则、预测模型 | 最佳实践模板


案例资产


问题、动作、结果
成功与失败经验

问题、动作、结果 | 成功与失败经验


asset-flow-h

持续积累机制


asset-flow

数据接入 → 质量治理 → 语义映射 → 模型应用 → 决策反馈 → 版本迭代

数据接入 → 质量治理 → 语义映射 → 模型应用 → 决策反馈 → 版本迭代


asset-note

是否满足会计确认或数据资产入表条件，仍需依据适用法规、权属与专业评估确定。

是否满足会计确认或数据资产入表条件，仍需依据适用法规、权属与专业评估确定。


[Sources]
数据资产为管理与技术概念；不等同于会计入表资产，具体确认需遵循法规和专业评估。


长期价值 · 企业成长能力


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长期价值 · 企业成长能力

长期价值 · 企业成长能力


title

支撑多品牌、多业态、多区域的持续发展

支撑多品牌、多业态、多区域的持续发展


规模扩张


新店与新区域不再从零摸索
复用商圈、商品和运营模型

新店与新区域不再从零摸索 | 复用商圈、商品和运营模型


多品牌治理


保留品牌差异的同时
共享供应链、财务和风险语言

保留品牌差异的同时 | 共享供应链、财务和风险语言


并购与整合


快速识别目标经营质量
统一数据语义与管理标准

快速识别目标经营质量 | 统一数据语义与管理标准


组织传承


将优秀管理者的经验
沉淀为模型、规则与案例

将优秀管理者的经验 | 沉淀为模型、规则与案例


growth-value-t

企业增长不再只依赖资本投入和个人经验，而是依赖可复制、可验证、可持续进化的数字能力。


[Sources]
长期发展能力为产品价值描述，不包含真实客户经营或并购数据。


SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


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SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑

SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


title

收入增长不再靠平均促销，而是寻找高质量增量

收入增长不再靠平均促销，而是寻找高质量增量


rev-axis

经营贡献结构（示意）


低质量让利


可持续贡献


rev-current

现状


rev-future

优化后


rev-direction

让利占比下降                         长期贡献占比提升

让利占比下降                         长期贡献占比提升


chart-note

示意：结构变化，不代表真实客户数据

示意：结构变化，不代表真实客户数据


rev-h

AI 如何参与


识别高优惠、低复购、低贡献的门店与活动

识别高优惠、低复购、低贡献的门店与活动


按餐段、渠道、会员阶段给出差异化策略

按餐段、渠道、会员阶段给出差异化策略


持续观察订单、客单、复购与贡献利润

持续观察订单、客单、复购与贡献利润


rev-out

目标不是“少打折”，而是让每一元营销投入带回更多长期贡献。

目标不是“少打折”，而是让每一元营销投入带回更多长期贡献。


[Sources]
示意图，无生产数据；本地应用功能：营收分析、平台优惠、会员复购、时间分析。


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title

把成本差异穿透到采购、生产、配送与门店

把成本差异穿透到采购、生产、配送与门店


cost-axis

成本指数（示意）


标准成本


采购价差


生产损耗


配送差异


盘点报损


实际成本


cost-note

示意指数，以标准成本=100

示意指数，以标准成本=100


cost-h

数字模型回答四个问题


差异发生在哪里？


由哪个单据与对象造成？


可以回收多少？


如何证明没有伤害销量与品质？

如何证明没有伤害销量与品质？


[Sources]
示意图，无生产数据；本地应用功能：菜品成本、成本库存、中央厨房、配送对账、BOM穿透。


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SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑

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title

老板、总部、区域、店长，共用一个经营认知体系

老板、总部、区域、店长，共用一个经营认知体系


老板


看全局经营状态
判断资本配置与未来风险

看全局经营状态 | 判断资本配置与未来风险


总部


构建标准与策略
商品、供应链、人力、财务协同

构建标准与策略 | 商品、供应链、人力、财务协同


区域


验证问题与根因
推动跨店执行和经验复制

验证问题与根因 | 推动跨店执行和经验复制


店长


接收现场任务
执行、举证并反馈经营结果

接收现场任务 | 执行、举证并反馈经营结果


role-flow-text

老板定方向 → 总部建模型与策略 → 区域推动验证 → 店长现场执行 → 经营结果反向校准智脑


[Sources]
本地应用：老板驾驶舱、总部驾驶舱、区域经理、店长工作台、任务管理、月度验收。


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title

生产数据保密，从架构与使用方式同时控制

生产数据保密，从架构与使用方式同时控制


部署边界


支持专有环境部署
生产数据不进入公开演示资产

支持专有环境部署 | 生产数据不进入公开演示资产


权限边界


总部、区域、门店、部门分角色授权
最小权限访问

总部、区域、门店、部门分角色授权 | 最小权限访问


AI 边界


敏感字段脱敏或不入模型
提示词与结果可审计

敏感字段脱敏或不入模型 | 提示词与结果可审计


数据边界


批次、期间、来源、质量状态可追溯
异常数据不自动用于考核

批次、期间、来源、质量状态可追溯 | 异常数据不自动用于考核


[Sources]
保密设计原则；本页不披露客户、门店、金额、文件、账号或生产系统截图。


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SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑

SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


title

从企业现有数据出发，逐步建立经营认知与决策能力

从企业现有数据出发，逐步建立经营认知与决策能力


01 · 本体映射


盘点现有数据
统一对象、关系与指标
形成企业经营全景

盘点现有数据 | 统一对象、关系与指标 | 形成企业经营全景


02 · 模型落地


构建运营管理数字模型
识别问题与利润机会
沉淀最佳实践

构建运营管理数字模型 | 识别问题与利润机会 | 沉淀最佳实践


03 · 智脑进化


AI 生成决策建议
推演经营影响
用执行结果持续校准

AI 生成决策建议 | 推演经营影响 | 用执行结果持续校准


delivery

不改变企业已有系统，先建立统一认知，再逐步增强预测与决策能力。

不改变企业已有系统，先建立统一认知，再逐步增强预测与决策能力。


[Sources]
实施路径为产品化建议，不含客户生产数据。


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SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑

SBrain · 行业数字本体与 AI 经营智脑


title

行业模型越完善，企业获得的经营洞察越深

行业模型越完善，企业获得的经营洞察越深


metric-value-建立行业统一对象、关系与语言

本体化


metric-label-建立行业统一对象、关系与语言

建立行业统一对象、关系与语言

建立行业统一对象、关系与语言


metric-value-把最佳实践沉淀为可计算规则

模型化


metric-label-把最佳实践沉淀为可计算规则

把最佳实践沉淀为可计算规则

把最佳实践沉淀为可计算规则


metric-value-让 AI 在可信语义上分析与推演

智能化


metric-label-让 AI 在可信语义上分析与推演

让 AI 在可信语义上分析与推演

让 AI 在可信语义上分析与推演


flywheel-title

行业知识飞轮


flywheel

更多业务场景 → 更完整的行业本体 → 更成熟的运营模型 → 更准确的 AI 建议 → 更高质量的决策反馈


[Sources]
基于本地应用模块化路由、统一数据层与任务闭环的产品架构归纳。


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close-brand

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close-title

整合现有数据，看清企业现在
借助 AI 智脑，掌控经营未来

整合现有数据，看清企业现在 | 借助 AI 智脑，掌控经营未来


close-sub

行业数字本体，是企业运营管理智能化的共同语言

行业数字本体，是企业运营管理智能化的共同语言


close-next

建议下一步：选择一个完整经营月，完成数据预检与利润基线共创

建议下一步：选择一个完整经营月，完成数据预检与利润基线共创


[Sources]
本地应用功能架构总结；对外保密版。