签约还在继续,但利润空间正在收窄
近两周低毛利订单增加,平均交付周期同步变长。
让AI帮您紧盯企业内外变化,提炼成一条条有洞察、有依据、能辅助决策的经营头条。
近两周低毛利订单增加,平均交付周期同步变长。
销售预测高居榜首,但历史达成率与风险扣减信息缺失。
一旦关键客户流失,收入可能出现明显波动。
增长质量出现多个需要继续核实的信号。
销售、财务和交付各看一套系统,每个人都只看到事情的一部分。等问题出现在周报、月报或经营会上,往往已经晚了。
看起来是好消息,却未必知道折扣在增加、毛利在下降。
看到了结果,却很难马上找到是哪些订单、客户或动作造成的。
项目排得很满,却不知道这些忙碌有没有带来利润和回款。
它每天阅读经营数据,挑出真正值得管理层关注的变化,再把发生了什么、为什么重要、该找谁核实讲清楚。
三组数据来自不同系统。放在一起看,库存可能正在积压。下一步应请供应链负责人核实在途采购、安全库存和临时备货。
以上仅为示例,资金成本按每年6%估算。实际价值要由企业核实,真正的改善来自业务部门采取行动。
CRM、ERP、财务和交付系统各有数据,却很少有人把它们连起来看。
等到周报或月报才发现变化,已经错过最佳处理时间。
管理层需要的是少而重要的提醒,而不是再增加一个复杂驾驶舱。
可以先接一个系统、看一类问题,再用实际效果决定是否扩大。
紧急、影响大的经营变化排在前面。
查看事实、判断、依据和待核实内容。
问AI、查数据,或转给负责人确认。
标记有用、不准确或不感兴趣。
头条可以直接带进经营会,也可以转给负责人核实和处理。
同一个数字,放在不同企业里可能代表完全不同的事情。CEO头条会先理解企业怎样赚钱、今年关心什么,再寻找和核实值得管理层关注的变化。
认识企业卖什么、怎样赚钱,以及当前更关心增长、利润、现金还是交付。
寻找异常、趋势和结构变化,不会看到第一个问题就停止分析。
既寻找支持判断的证据,也主动寻找可能推翻判断的其他解释。
比较问题的重要性,分清事实和推测,并给出值得继续追问的方向。
刚开始,它依靠企业资料和经营目标来理解您。用得越久,它越能从阅读、搜索、追问和反馈中知道:哪些问题应该先讲,怎样讲更容易看懂。
每条头条都可以回看:查了哪些数据表、智能体如何分工、给大模型看了什么,以及最终判断依据在哪里。
让AI先读数据、找问题、讲依据;让CEO把时间用在追问、判断和行动上。
一套完整环境要同时运行大模型、智能体、CEO头条服务、数据库和定时任务。下面按使用人数和同时追问人数给出参考配置,并留出必要余量。
| 方案名称 | 使用规模 | 同时追问 | 推荐模型 | 算力服务器配置 | 内置存储 | 最大上下文 | 参考价格 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 轻量验证型 | 1名用户 每天10条头条 |
1人 | Qwen3-14B 4-bit量化 KV Cache 8-bit |
Mac mini M4 Pro 14核CPU、20核GPU 48GB统一内存、10GbE |
1TB SSD | 128K | ¥20,000 |
| 团队协同型 | 10名用户 每人每天10条头条 |
10人 | Qwen3.5-35B-A3B 4-bit量化 KV Cache 8-bit |
Mac Studio M3 Ultra 32核CPU、80核GPU 96GB统一内存、10GbE |
2TB SSD | 原生256K | ¥55,000 |
| 企业并发型 | 20名用户 每人每天20条头条 |
20人 | Qwen3.5-122B-A10B 4-bit量化 双实例运行 |
2台联想、浪潮等2U AI推理服务器 每台双路CPU、512GB ECC内存、2张48GB推理卡、双10GbE、冗余电源 |
每台2×960GB RAID 1系统盘 2×1.92TB RAID 1数据盘 |
原生256K 专项模式可扩展至1M |
¥320,000 |
关于上下文:表中数值是单个会话的最大长度。企业档启用1M长上下文时,同时追问人数会相应减少;日常使用由系统按实际对话长度分配资源。
关于采购:企业已有合适的AI算力可以直接复用。表中价格只供硬件预算参考,不含CEO头条软件和实施服务,最终以采购报价为准。
第一次接入不用追求数据又多又全。只要数据来自真实业务、更新及时,并且有人能讲清业务含义,就可以开始。
优先连接业务数据库的只读账号或只读视图,也可以通过标准API读取。
数据中应包含时间、客户或订单等业务对象、金额或数量,以及当前状态。
前一天的数据最迟应在第二天更新,保证头条的时空有效性,也就是反映当前仍然成立的经营情况。
由熟悉业务的人确认字段含义、统计口径和少量特殊规则,避免AI理解错数据。
业务数据库可读、数据至少T+1更新、关键口径有人确认,并且读取范围已经授权,就可以开始。
多智能体不是让几个AI各写一篇文章。主编先安排调查方向,各板块分别找问题和证据,最后比较轻重,证据不足的不会发布。
不做完数据治理,也可以先使用CEO头条。当企业要接入更多系统、看更大的业务范围时,数据治理会让结果更完整、更稳定,也更容易核实。
把客户、订单、交付和财务数据连起来,看见单个系统里看不到的问题。
统一时间、状态、金额和业务对象,减少同一个指标在不同部门里说法不一。
处理缺失、重复和历史口径变化,减少脏数据对头条的干扰。
关键数据有明确来源和计算规则,头条里的数字和明细都能查回去。
轻量级数据融合平台
当企业需要连接更多系统时,可以使用LeanFusion汇集和清洗数据、统一业务口径,并逐步建设企业数仓,为CEO头条提供稳定、可回查的数据。
数据治理不是开始使用的门槛,而是需要扩大范围时的“能力放大器”:让CEO头条看得更广、比得更准、证据更容易核实。