FDE 案例

招聘、门店经营、客户协同与 AI 应用。
从具体业务出发,看看我们如何把需求做成可用的系统。

项目实践

9 个案例

类型

行业

业务系统企业服务

HRM 系统

智能招聘与人才评估

把岗位标准、简历筛选与 AI 面试连接起来,让招聘过程保留依据,让评估结果便于人工复核。

证据报告
关联原文与回答依据
人机协同
规则筛选与人工复核
业务系统零售与电商

门店管理系统

总部与门店经营协同

集中管理门店档案、签约订单、分次回款与获客线索,为总部和店长提供各自清晰的工作入口。

经营总览
串联订单、回款与目标
角色权限
总部与门店分工协同
AI 应用智能交互

chatAI · 陪伴机器人

有记忆的语音与对话交互

连接语音交互、流式对话与分层记忆,把单次问答延伸为有上下文的日常陪伴与情绪记录。

分层记忆
延续用户之前的交流
语音对话
输入、生成与播报串联
业务系统企业服务

前研 CRM

沟通、打样与客户跟进协同

把客户、沟通素材、打样轮次与订单状态串联,沉淀可持续跟进、可交接的项目型客户记录。

轮次管理
沟通、打样与反馈关联
AI 摘要
提取需求并支持修订
数据平台零售与电商

电商数据中台

连接订单、库存与经营分析

统一订单与商品数据口径,围绕渠道表现、库存状态和客户跟进,建立可追踪的经营工作台。

统一口径
校验、去重与事务导入
任务闭环
把经营规则变成待办
AI 应用护理服务

头皮管理大模型

图像分析与持续护理管理

将图像分析、结构化报告、护理记录与复测趋势串联,支持用户查看与门店持续跟进。

图像分析
生成结构化护理参考
持续跟踪
复测对比与阶段记录
业务系统采购与供应链

采购询价系统

询价协同与供应商筛选

围绕规格、数量、区域与交期组织询价任务,把线索审核、沟通回填和供应商筛选放进同一工作台。

统一标准
结构化需求与询价话术
可解释筛选
规则评分与结果导出
AI 应用企业服务

寻找需求 Agent

公开内容中的需求发现

围绕调研主题组织公开内容采集,用规则与大模型提取需求信号,整理为可回查的主题和分析报告。

语义聚类
汇集相近表达与主题
分析报告
保留代表内容与来源
数据平台金融研究

量化工具

市场数据观察与研究辅助

将行情、板块、资金与历史记录整理为研究视图,支持数据观察、因子拆解和可复查的复盘留档。

可解释观察
情绪因子与板块视图
研究留档
保留复盘与参数记录

聊聊你的项目

告诉我们当前的业务流程、系统环境和需要解决的问题,一起确定适合的实现方式。

交流业务需求
业务系统 · 企业服务

HRM 系统

智能招聘与人才评估

业务问题

简历来源与格式各不相同,筛选标准容易停留在个人经验中,面试记录与评估结论也难以相互核对。招聘团队需要一条可追溯、可复核的工作链。

解决路径

以岗位为中心组织招聘流程,解析简历后结合岗位规则与 AI 提取匹配信息;围绕岗位生成面试问题与受控追问,将回答记录、原文证据和评估报告关联,支持招聘人员继续核验与判断。

核心能力

  • 简历结构化与岗位筛选

    支持 PDF、DOCX 简历解析,结合岗位要求整理经历、能力、风险与缺失信息。

  • 岗位专属 AI 面试

    根据岗位组织面试问题与追问,支持面试录制、分片上传和断点续传。

  • 可复核的评估报告

    把筛选结论与原文、面试回答关联,便于核实依据、调整判断与协同评审。

  • 模型与工作流配置

    提供多供应商模型配置与招聘工作流管理,适配不同岗位的使用方式。

业务系统 · 零售与电商

门店管理系统

总部与门店经营协同

业务问题

门店资料、签约记录、回款计划和线索跟进分散在不同表格中。总部难以看清经营变化,店长也缺少一个能够串联本店工作与待办的入口。

解决路径

以门店档案连接订单与合作信息,记录分次回款、待收金额与逾期状态;将经营趋势、门店表现、续约待办和线索进度汇入工作台,按总部与店长角色提供对应的数据范围。

核心能力

  • 门店与合作档案

    维护门店、合作园所、经营目标及合同日期,让业务信息有统一归属。

  • 订单与分次回款

    记录签约、直接成本与分次到账,核查待收金额、回款计划和逾期状态。

  • 经营看板与业务待办

    按周期查看经营趋势、门店表现与目标,及时处理回款、续约和线索跟进。

  • 权限与数据管理

    区分总部与店长数据权限,支持业务导出、备份和本地工作空间。

门店管理系统经营总览演示界面,展示订单回款、经营趋势与门店待办
产品演示界面 · 使用演示业务数据
AI 应用 · 智能交互

chatAI · 陪伴机器人

有记忆的语音与对话交互

业务问题

聊天产品容易停留在单次问答,之前的交流难以延续。语音、会话记忆和辅助工具彼此割裂,也会影响用户表达与得到回应的连续体验。

解决路径

将安全检测、意图规划、记忆召回、工具调用和回答生成串为 Agent 管线;结合语音识别、回复播报与流式输出,在 Web 和移动端提供连续对话体验。

核心能力

  • 完整语音交互

    串联 ASR 语音识别、对话处理与 TTS 回复播报,支持语音输入与回应。

  • 连续会话与流式输出

    管理多轮对话,通过 SSE 逐步呈现回答,保持交互过程的连续反馈。

  • 分层记忆与召回

    整理用户画像、情景记忆和对话摘要,按主题与文本相关性召回交流内容。

  • 陪伴工具与安全分级

    接入情绪日记、呼吸练习和知识库等工具,并提供消息安全分级与求助资源提示。

业务系统 · 企业服务

前研 CRM

沟通、打样与客户跟进协同

业务问题

项目型销售中,需求经常散落在录音、聊天截图和口头交接里。打样反馈跨越多轮沟通,订单状态与最新要求容易脱节,团队协同也缺少清晰依据。

解决路径

围绕客户和订单归档沟通素材,以沟通、打样、反馈轮次记录需求变化;通过 AI 生成结构化摘要并保留人工修订入口,再用可配置状态机推动订单,衔接负责人和协同人的工作。

核心能力

  • 客户与协同人管理

    集中维护客户、负责人、协同人及附件,建立完整的业务记录归属。

  • 多形式沟通归档

    整理录音、聊天截图和文字材料,支持识别与沟通内容提取。

  • 打样轮次与 AI 摘要

    按沟通、打样和反馈轮次管理信息,生成结构化需求摘要并支持人工修订。

  • 状态流转与权限审计

    通过可配置订单状态机记录推进历史,结合角色、部门和敏感字段权限管理访问。

数据平台 · 零售与电商

电商数据中台

连接订单、库存与经营分析

业务问题

订单散落在不同报表,统计口径不一致,经营分析需要反复整理。库存核查、客户跟进与简报记录也往往分开进行,难以形成连续的处理过程。

解决路径

通过 CSV 导入、校验与去重,将渠道、商品和客户记录统一入库;由服务端计算经营指标,再按业务规则生成库存核查与客户跟进任务,并保留报告和执行记录。

核心能力

  • 订单导入与数据治理

    对 CSV 订单进行字段校验、去重和事务保存,建立统一的数据入口。

  • 渠道与商品分析

    按渠道、商品和周期查看销售趋势与经营表现,便于比较与追查。

  • 经营规则与任务执行

    连接库存预警、客户跟进和业务待办,保留任务处理过程。

  • 报告与操作留痕

    保存经营简报,支持 CSV 导出与操作审计,方便日常复盘。

AI 应用 · 护理服务

头皮管理大模型

图像分析与持续护理管理

业务问题

单次照片分析与后续护理记录相互分离,用户难以对照不同阶段的变化,门店也缺少能够持续记录、分类管理和跟进的服务工具。

解决路径

建立图像采集、分析报告、护理记录与复测对比的完整流程,通过微信小程序服务用户,通过 Web 管理端组织商家客户;将图像特征、护理打卡与趋势记录关联。

核心能力

  • 照片上传与视觉分析

    支持多角度照片采集,结合视觉模型整理图像特征与结构化报告。

  • 护理记录与问卷

    记录护理项目、打卡、产品使用和问卷信息,衔接日常服务。

  • 复测对比与趋势

    设置复测,查看阶段趋势与两次记录对比,方便持续观察。

  • 小程序与商家管理

    通过小程序与 Web 管理端连接用户,支持二维码绑定、客户分组和跟进。

业务系统 · 采购与供应链

采购询价系统

询价协同与供应商筛选

业务问题

供应商线索质量参差,电话询价依赖个人经验,沟通结果分散。不同人员使用不同标准筛选,采购团队难以比较候选供应商并继续跟进。

解决路径

将采购要求转为结构化任务,先审核、清洗与去重供应商线索,再用模板话术明确规格、交期等关键问题;回填人工询价结果后,按规则生成筛选依据与供应商短名单。

核心能力

  • 结构化采购任务

    整理规格、数量、采购区域和交期,建立清晰的任务边界。

  • 线索审核与清洗

    人工审核供应商线索,处理重复与不匹配信息,形成待询价清单。

  • 话术与结果回填

    通过模板统一沟通问题,记录人工外呼的报价意愿、供货情况和反馈。

  • 规则筛选与 Excel 导出

    按匹配规则评分,输出可解释的筛选结果与多工作表报告。

AI 应用 · 企业服务

寻找需求 Agent

公开内容中的需求发现

业务问题

用户抱怨和建议分散在不同内容平台,人工整理耗时,也容易失去原始语境。产品团队需要把零散表达整理为能够回查、比较和继续验证的需求主题。

解决路径

按项目与关键词建立采集任务,经过文本过滤、规则匹配和大模型分阶段提取,再用语义向量聚合相近表达;通过需求看板、区域与趋势视图及报告组织调研结果。

核心能力

  • 调研项目与采集任务

    围绕主题和关键词管理采集任务,支持任务调度与分析流程。

  • 规则与大模型提取

    过滤无效内容,匹配需求信号,并通过分阶段提取整理用户表达。

  • 主题聚类与趋势看板

    聚合相近需求,呈现关键词、代表内容、区域分布和趋势变化。

  • 可回查的分析报告

    生成 HTML 与 Markdown 报告,为产品团队提供进一步验证的线索。

数据平台 · 金融研究

量化工具

市场数据观察与研究辅助

业务问题

市场行情、资金和板块信息分散在不同入口,研究过程依赖临时截图,历史判断与参数调整也缺少稳定的记录,后续难以回查与比较。

解决路径

建立本地采集与历史存储层,在 Web 看板集中呈现市场情绪、板块梯队、个股和资金信息;保留复盘记录、参数建议与人工确认入口,让观察过程可以追溯。

核心能力

  • 行情采集与历史存储

    组织竞价、盘中和盘后数据采集,保留可供研究查询的历史记录。

  • 情绪与因子拆解

    呈现情绪指数及因子分解,帮助理解指标构成与数据变化。

  • 板块、资金与个股视图

    集中观察板块梯队、资金、龙虎榜及个股关联信息。

  • 复盘与参数确认

    记录研究复盘与参数建议,通过人工确认管理调整过程。