A / 治理侧
GOVERNANCE
管理之困
系统落地之前，真问题往往藏在组织与流程里。
- 制度靠人盯，执行层层衰减
- 协作靠催促，职责边界模糊
- 数据散在各系统，看不清、算不准
- 流程走完不留痕，问题难溯源
数字化治理 × AI 办公解决方案提供商
让制度真正跑起来 让 AI 真正用起来
想聚科技，把管理体系装进系统，把 AI 能力放进日常。
为成长型企业交付一套能持续运转的治理机制，和真正产生效率的 AI 办公能力。
30–60 分钟交流 · 3–5 个工作日输出诊断清单
20年
科技企业数字化经验
40%
客户案例信息处理提效
2–6周
场景试点验证周期
7道
AI 安全防线
SCROLL TO EXPLORE
SHENZHEN · CHINA
01 WHY XIANGJU
效率问题，
从来不只是工具问题。
制度定了不少，落地却靠人盯；AI 工具买了不少，真正用起来的场景却不多。问题往往不在工具本身，而在治理与工具的断层。
单独上系统解决不了管理问题，单独买 AI 也解决不了效率问题。
B / AI 侧
AI WORK
办公之累
员工的时间，正在被低价值的重复劳动切碎。
- 大量时间耗在写材料、做报表、找资料
- 知识散落在个人电脑与聊天记录
- 通用 AI 买了用不起来，与业务脱节
- 重复劳动挤压创造性工作
治理
×
AI
=
可持续的效率
THE XIANGJU EQUATION
02 CORE CAPABILITIES
双引擎驱动，
治理打底，AI 提速。
不做单点工具堆砌。我们同时建设治理引擎与 AI 办公引擎，让流程清晰、数据可信，AI 才能真正进入业务。
只有流程清晰，AI 提效才能落地可持续。
ENGINE 01
GOVERNANCE
PROCESS · RULE · FORM · REPORT
数字化治理引擎
把管理体系装进系统，让制度真正跑起来。从组织与流程诊断，到制度线上化、数据可视化，交付一套能持续运转的管理机制。
流程引擎规则引擎表单引擎报表引擎
- 组织与流程诊断
- 制度流程线上化
- OA、审批与项目管理系统
- 数据治理与经营驾驶舱
ENGINE 02
AI WORK
LLM · RAG · AGENT · PROMPT
AI 办公引擎
不做概念演示，只做能进日常的 AI 应用。把大模型能力接进制度、知识与审批流程，让 AI 在真实业务里稳定干活。
大模型网关RAG 检索Agent 编排提示词库
- 企业知识库与智能问答
- AI 写作、会议纪要、审批助手
- 大模型私有化部署与接入
- AI 办公培训与推广陪跑
×
治理打底，AI 提速。先让流程清晰、数据可信，再让 AI 进入每一个高频场景。
TWO ENGINES · ONE OPERATING SYSTEM03 PRODUCT SYSTEM
一套 AI 驱动的
企业数智化产品体系。
从企业私有 AI 底座，到业财与人力运营场景。统一 AI 底座支撑应用，形成持续迭代的服务闭环。
统一底座 · 场景应用 · 持续迭代
01
AI PAAS
AI PaaS
企业私有 AI 技术底座
知识库与智能体、业务建模、记忆与工具编排；云原生与系统集成、安全护栏与可观测管理。
PRIVATE · SECURE
02
FINANCE & BUSINESS
业财数智化
业财全流程 AI 管控
报账、预算、发票与收款管理；合同、资产、营收稽核、电子档案及共享运营。让每一笔业务看得清、管得住。
END-TO-END
03
HR OPERATIONS
人力运营 SaaS
AI 人力运营 SaaS 平台
福利plus、工蚁宝等人力运营应用，以统一 AI 底座连接员工服务与运营数据，让 HR 从事务里腾出手来。
SAAS · AI
ONE AI FOUNDATION
统一 AI 底座支撑业财与人力应用
AI PaaS业财数智化人力运营 SaaS持续迭代
04 AI IN WORK
AI 不应该是演示，
而应该是每天的日常。
从写一份公文，到查一条制度，再到审一份合同。AI 只有进入高频工作流，才真正产生价值。
支持私有化部署与企业级大模型接入
AI 公文与报告
通知、方案、周报、总结智能起草，把写作时间还给判断。
↗企业知识库
制度与项目资料统一入库，对话式查询，经验不再随人流失。
↗AI 会议纪要
录音转写、要点提炼，待办事项自动分派到人。
↗AI 审批助手
材料自动预审、风险提示，减少退回与反复沟通。
↗AI 数据分析
自然语言查数，自动生成经营报表，业务自助取数。
↗AI 制度问答
公司制度流程随时问，降低重复咨询压力。
↗ LIVE SCENARIO / 界面示意
把 AI 放进
真实的工作流。
不是对话框里的演示，而是接进制度、知识与审批流程的日常工作台。
私有化部署 · 数据不出企业边界
你
AI 生成 · 可溯源 · 人工确认后流转
XJ / 2.6
05 TECHNOLOGY FOUNDATION
五层两体系，
一套可落地的技术底座。
私有化部署、混合云与信创环境适配，既能接住企业现有系统，也能支撑 AI 能力持续演进。
治理引擎 × AI 引擎 · 双引擎驱动
标准规范体系STANDARD
L5接入层ACCESS
管理驾驶舱PC 门户移动办公企业微信 · 钉钉WPS 插件
L4应用层APPLICATION
智能公文知识库问答会议纪要审批助手数据分析制度问答
L3引擎层ENGINE
数字化治理引擎流程 · 规则 · 表单 · 报表
AI 办公引擎大模型网关 · RAG · Agent · 提示词库
L2数据层DATA
主数据管理元数据数据资产目录权限模型企业知识库
L1基础设施层INFRA
私有化部署混合云架构信创环境适配OA · ERP 集成
安全合规体系SECURITY
治理打底，AI 提速——只有流程清晰，AI 提效才能落地可持续。
ARCH / 0506 TRUST BY DESIGN
让 AI 安全、可控、
可审计地干活。
企业需要的不是更会说话的 AI，而是边界清晰、结果可核验的 AI。我们把安全写进流程，而不是写在说明书里。
AI 提建议，人做决定，代码保底线。
AI 的边界
AI 负责理解、筛选与写作；采集、校验、执行全部由确定性代码完成。
显式确认
每一级产出都经人工确认才流转，用户看得见、可拒绝、可修改。
可溯源
结论附引用可跳回原文，去重只标记不删除，误判可恢复、全程可审计。
七道防线 · 防 AI 幻觉
SEVEN DEFENSES
01素材边界
只用库内与清单内事实
02枚举约束
标签与版式不许生造
03代码硬校验
数字逐条比对，越界标红
04人工确认
逐项核对后才可流转
05协议断路
AI 输出不含样式与执行权
06检索边界
生成只基于可信存档
07来源标注
结论附引用，可跳回原文
“
AI 提建议，人做决定，代码保底线。
HUMAN IN THE LOOP · CODE AT THE BOTTOM07 DELIVERY METHOD
治理先行，AI 跟进，
小步快跑。
先让一个小场景产生看得见的价值，再谈全面推广。不让客户为大方案冒险，也不让系统停在验收报告里。
结果校验 · 复盘改进 · 沉淀资产
011–2 周
诊断
管理层访谈、流程走查、数据盘点，定位堵点与高频场景。
OUTPUT / 诊断报告021 周
规划
输出治理优化方案与 AI 场景优先级清单，明确投入产出。
OUTPUT / 场景路线图032–6 周
试点
选一个部门、一条流程或一个场景，小范围验证效果。
OUTPUT / 试点验证04持续
推广
验证有效后分批推广，配套制度修订与员工培训。
OUTPUT / 规模化落地先让一个小场景产生看得见的价值，再谈全面推广。 不让客户为大方案冒险。
08 SELECTED WORK
从制度上墙，
到制度上线。
不谈宏大的转型故事，只看具体场景里发生了什么变化。两个已脱敏的落地案例，来自治理与 AI 办公的一线。
客户信息已脱敏 · 数据来自项目复盘
数字化治理
从制度上墙，
到制度上线。
一家高速扩张的物流供应链企业，多场景、跨区域的流程标准化挑战突出。我们完成流程诊断、重构、制度线上化与数据看板搭建，让业务流转可追踪、可复用，为规模化扩张提供流程底座。
流程诊断→流程重构→制度线上化→数据看板
标准化核心流程统一口径
可追踪节点责任与时限清晰
可复用支撑跨区域复制
AI 办公
让 AI 进入
每天的办公。
国内领先的 AI 算法企业，员工基数大、流动性高，信息处理依赖人工。在不改变现有工作习惯的前提下，我们搭建企业知识库、智能写作助手与检索自动化，并配套员工培训。
40%
信息处理效率提升
10min→6min
单次信息检索平均耗时
09 ABOUT XIANGJU
既懂制度怎么定，
也懂 AI 怎么用。
想聚科技由李想（Amanda）创立。核心成员来自知名高校与头部互联网企业，覆盖治理咨询、AI 技术与工程交付。
20 年科技企业数字化建设与业务整合经验，主导组织变革、流程体系建设与 AI 创新落地。我们不做模板化咨询，而是把管理实践、系统建设与 AI 能力放在同一张桌子上，陪企业把方案做进日常。
CAREER PATH
Cisco→极视角→腾讯游戏→想聚科技
300→50
组织进化实践
曾推动某腾讯系游戏公司 AI 化组织变革：300 人团队的工作量，由 50 人团队 + AI 支撑 4 个项目并行。
“我们不卖咨询报告，我们陪你落地。” 李想 Amanda · 创始人 & CEO
COMMUNITY / 社群
想聚 AI 技术社群
持续跟踪 AI 应用前沿与落地实践，把一线经验带回客户现场。
10 START A CONVERSATION
从一个场景开始，
先看到效果。
一次 30–60 分钟的交流，一份 3–5 个工作日的诊断清单，一个 2–6 周的试点验证。我们建议从“诊断 + 试点”开始，小步验证后再扩大合作范围。