CEO头条
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CEO经营线索产品

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。

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推荐 今日问题 风险 增长 客户
增长

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。

今日问题

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。

风险

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。

增长

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。

头条对话我的
先看推荐,再点开头条。判断、证据和下一步都在里面。
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为什么

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。

销售看到

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。

财务看到

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。

交付看到

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。

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
建议追问销售与交付负责人需要共同核实
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一个例子

同时解读多个指标,
产生一个值得追问的洞察

三个指标联动解读
某类物料库存金额 +18%
对应订单需求 -12%
生产实际消耗 -15%
CEO头条产生洞察

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 + 追问方向
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一条头条,怎样带来经营价值

查看头条是开始,
核实并行动就会产生价值

示例头条

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。

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哪些企业更适合先用

系统里已经有数据,
重要问题仍要靠人去找。

01

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。

02

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。

03

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。

04

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
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产品怎么用

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。

继续追问和核实

问AI、查数据,或转给负责人确认。

反馈使用结果

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。

CEO头条
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企业
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,
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。

01 · 理解企业

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。

02 · 寻找线索

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。

03 · 交叉核实

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。

04 · 形成头条

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,并给出值得继续追问的方向。

CEO头条
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越用,越懂你

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、追问和反馈中知道: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
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
你追问了什么 搜索和连续追问,说明您现在最想弄清什么
你怎样反馈 有价值、不准确、不感兴趣,都会影响下一轮推荐
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
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打开AI智能体盲盒

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
01

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。
02

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。
03

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。
04

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
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合作方式

先从小范围开始,
有效果再继续扩大。

01 · 标准试用包

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
02 · 年度产品订阅

每天更早看到重要变化

  • 按约定时间持续生成和推荐头条
  • 查看证据、追问AI并转给负责人
  • 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
03 · 按需扩展服务

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
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下一步

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把时间用在追问、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。
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