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。
CEO头条
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CEO经营线索产品
让决策
让决策
先到一步。
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。
CEO头条
搜索头条
推荐
今日问题
风险
增长
客户
1620万元预测背后：最大一单的交付能力仍是盲区
销售预测高居榜首，但历史达成率与风险扣减信息缺失。
收入高度集中，但头部客户健康度没有被持续跟踪
一旦关键客户流失，收入可能出现明显波动。
折扣率上扬，毛利与成交天数同步报警
增长质量出现多个需要继续核实的信号。
头条智能体我的
CEO头条
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为什么
企业不缺数据。
销售看到
财务看到
交付看到
企业不缺数据。
缺的是：今天到底该看什么。
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。
签约额还在增长
看起来是好消息，却未必知道折扣在增加、毛利在下降。
毛利开始承压
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。
资源越来越紧张
项目排得很满，却不知道这些忙碌有没有带来利润和回款。
CEO头条
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它是什么
像一位每天帮CEO读数据的经营编辑。
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。管理者也可以直接向AI提出要求，让它按要求生成新的经营头条。
和BI报表不同，CEO头条产品是让用户被动接收想不到的运营洞察
今日经营头条
08:30
增长质量
签约还在继续，但利润空间正在收窄
发生了什么低毛利订单增加，交付周期同步拉长
为什么重要可能进入“增收入、不增利润”的状态
建议核实销售与交付负责人需要共同确认
CEO头条
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一个例子
同时解读多个指标，
三个指标联动解读
CEO头条产生洞察
需求已经下降，
同时解读多个指标，
产生一个值得关注的洞察
某类物料库存金额
+18%
对应订单需求
-12%
生产实际消耗
-15%
→
需求已经下降，
采购节奏却还没有慢下来。
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。
线索 + 证据 + 边界 + 核实方向
CEO头条
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一条头条，怎样带来经营价值
查看头条是开始，
示例头条
查看头条是开始，
核实并行动就会产生价值
物料A的库存近一个月持续增加，但订单和生产消耗都在下降，但是采购该物料的计划没变
CEO看到原本分散在库存、订单和生产系统里的变化，被放到了一起。
交给负责人供应链负责人核实真实需求、在途采购与安全库存。
采取行动调整采购节奏，处置积压物料，避免问题继续扩大。
持续观察后续继续跟踪库存、消耗和资金占用有没有改善。
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。
CEO头条
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哪些企业更适合先用
系统里已经有数据，
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系统里已经有数据，
重要问题仍要靠人去找。
数据分散在不同业务系统
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。
经营节奏快，信息总是晚一步
等到周报或月报才发现变化，已经错过最佳处理时间。
管理层不希望再增加报表负担
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。
希望先看效果，再决定投入
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。
CEO头条
07 / 12
产品怎么用
每天打开CEO头条，
每天打开CEO头条，
只需要做四件事。
先看最重要的头条
紧急、影响大的经营变化排在前面。
看懂发生了什么
查看事实、判断、依据和待核实内容。
补充背景与处理结果
在头条下追加评论，记录核实情况、判断和下一步。
想看什么，直接告诉AI
例如“帮我看看本月回款风险”，AI会按要求分析数据并生成头条。
头条可以直接带进经营会；评论用于沉淀判断，主动提出要求用于发起新的分析。
CEO头条
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企业
经营画像
经营画像
企业事实业务、客户、组织
经营目标增长、利润、现金
行业常识规律与适用边界
CEO反馈关注点与使用习惯
它如何生成一条头条
先理解企业，
01 · 理解企业
02 · 寻找线索
03 · 交叉核实
04 · 形成头条
先理解企业，
再从多条线索中选出重点。
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。
弄清业务与经营目标
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。
同时解读多个指标
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。
从正反两面检查判断
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。
选出重点，用大白话讲清楚
比较问题的重要性，分清事实和推测，并给出下一步核实方向。
CEO头条
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越用，越懂你
您每用一次，
您每用一次，
它就多懂一点。
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、追加评论和您主动提出的要求中知道：哪些问题应该先讲，怎样讲更容易看懂。
它记住的是您的关注方式，不会把某一次头条的结论当成永远正确的答案。
更贴近你的
经营头条
经营头条
你关注了什么
打开、收藏和转发，说明哪些问题值得继续关注
你评论了什么
追加的背景、判断和处理结果，让下一轮分析更贴近实际
你向AI提出了什么要求
明确告诉AI想看什么，它会按要求生成所需头条
企业发生了什么
目标和策略发生变化，头条的关注重点也会跟着变
CEO头条
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打开AI智能体盲盒
头条不只给结果，
头条不只给结果，
生成过程也能打开看。
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。
生成记录 · HEADLINE-20260804-017
已完成 · 08:30
查看数据足迹
ERP采购订单表 · WMS库存流水表 · MES生产消耗表
还可查看关联字段、查询时间范围、数据更新时间和具体证据记录。
查看智能体分工
主编调度 → 库存分析 → 采购分析 → 事实核验
可以看到每个智能体接到什么任务、发现什么线索、向谁请求了补充核验。
查看模型上下文
经营目标 · 指标口径 · 时间范围 · 证据摘要 · 提示词版本
按权限查看：企业私有模型 · 输入18,642 tokens · 输出612 tokens · 共调用3次。
查看取舍依据
保留1条头条 · 排除2种解释 · 标记1项待业务核实
最终结果会区分数据事实、AI判断和待确认事项，并保留对应证据链。
全过程可回看
数据、上下文与模型调用留痕
支持问题定位与人工复核
CEO头条
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合作方式
先从小范围开始，
01 · 标准试用包
02 · 年度产品订阅
03 · 按需扩展服务
先从小范围开始，
有效果再继续扩大。
部署前想先确认：
查看部署实施 →
先看看头条有没有用
- 选择一个系统和一个经营范围
- 确认企业目标和几个关键口径
- 连续运行3–7天，接收真实头条
- 根据实际使用感受决定是否继续
每天更早看到重要变化
- 按约定时间持续生成和推荐头条
- 主动向AI提出要求，按需生成头条
- 根据企业目标和使用反馈调整推荐
- 获得产品更新和日常运行支持
需要看得更多时再增加
- 增加业务系统、数据范围和使用角色
- 需要时再清洗历史数据、开展数据治理
- 统一指标口径，完成对账和专项校验
- 适配企业流程、安全和私有部署要求
CEO头条
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下一步
重要的不是多看数据，
重要的不是多看数据，
而是少错过关键变化。
让AI先读数据、找问题、讲依据；让CEO把时间用在评论、判断和行动上。
从一个系统开始，跑几天，看看它能不能发现一个过去没有及时发现的问题。