EEP / RTFLOW Enterprise Experience Platform · 业务产品介绍

让 AI 真正理解这家组织

不是又一个聊天工具。是把企业经验沉淀成 AI 可调用资产的业务产品。

企业 政府 国企 公共设施
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EEP 业务产品介绍 · 完整版
主稿 9 页叙事线 + 客户故事附录 6 页(企业 3 + 公共组织 3,全部脱敏)
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目录 · 6 段叙事线

  1. 场景 · 企业与公共组织 AI 落地的真实困境
  2. 落地 · AI 真正能跑起来需要什么
  3. 数据 · 为什么绕不开数据这一关
  4. 结构与功能 · 数据要整理成什么样子
  5. 业务产品形态 · 平台 + FDE + 数据咨询的组合
  6. 价值 · 我们能帮大家解决什么

一 · 场景

工具换了三轮、模型升了好几代,实际产出却越看越像同一家公司写出来的。问题不在模型够不够聪明,而在 AI 不了解这家组织

现象实际体感
员工用 AI 写方案千篇一律体现不了这家组织自己的做法
事实错误、关键数据遗漏管理层把时间花在审核修改上
多年知识散落在各系统AI 想调也调不出来
老员工离职、老师傅退休组织经验跟着人一起消失
数据治理做了几期,AI 还是用不上治理和 AI 落地是两张皮

企业、政府/国企/公共设施面临的是同一件事:经验没有被沉淀成 AI 可调用的资产。

二 · 落地

通用方案的失败路径:组织 → 整理知识库 → 接入 AI → 期待 AI 懂组织 → 事实错误、不可用、复推工具。这条路在大多数组织身上跑不通——他们连规范的知识库都不存在。

落地的三个必要条件:零改造接入 · 自动沉淀 · 统一服务。差异的根因不在工具,在组织有没有把自己的经验变成 AI 可调用的资产。

三 · 数据

AI 实际能力 ≈ 模型能力 × 组织数据可调用度 × 业务上下文完整度。模型能力这一项过去两年已经迭代了好几轮,真正决定 AI 在一家组织里能不能用的,是后面两项。

数据并不缺——缺的是数据被 AI 调用起来的方式。数据不可绕开三个原因:没有数据就没有上下文;事后整理的成本远超事前捕获;数据本身在动态变化。

四 · 数据结构与功能

数据要被 AI 调用,必须具备三个能力维度:

数据结构 · 三类关系

  • 实体图谱(客户/订单/设备/事件...)
  • 时间轴(全事件按时间串联)
  • 类别索引(五类 Memory)

数据功能 · 四类接口

  • search() 语义检索
  • customer/supplier/equipment
  • timeline() 时间轴查询
  • query_graph() 图谱推理

结构负责「数据长什么样」,功能负责「数据能做什么」,二者缺一不可。

五 · 业务产品形态

调研市面上已有的企业 AI 平台,我们看到三条主流路径:

路径代表优势不适配
通用 SaaSGlean、Microsoft Copilot部署快、低代码要求先整理知识库;对中小企业/政务不友好
数据中台数澜、袋鼠云、百分点采集/治理/可视化强重心在数据治理,不在 AI 落地
数据咨询国际四大、北美精品咨询现场诊断 + 陪跑项目交付完就走,经验不沉淀

EEP 走「平台底座 + FDE 部署 + 数据咨询陪跑」的组合形态:

客户类型主交付形态服务深度
大型企业(集团/上市公司)平台私有化部署 + FDE 团队驻场12-24 个月陪跑
中型制造/商贸企业平台 SaaS + 行业模板 + 远程 FDE6-12 个月陪跑
政府/国企/公共设施平台政务专版 + 数据咨询 + 本地化交付12-36 个月陪跑
小微企业/创业团队平台轻量版 + 自助接入 + 社区支持按需

六 · 价值

RTFLOW 是构建在 RTFLOW 实时数据分析平台之上的业务底座,具备三项原生能力:云原生 · AI 原生(内置 MCP 服务) · 湖仓一体

我们帮组织解决的,不是单一问题,而是一整条链路:

链路环节有 EEP 后
经验沉淀业务发生时自动沉淀
经验检索语义检索 + 图谱推理 + 时间轴查询
AI 输出体现这家组织做法
经验流失图谱越完整,AI 越懂
多 Agent 协作共享同一套 Enterprise Experience

六·附 · 6 个脱敏真实场景

基于行业公开信息梳理,不指涉任何具体客户。

1 · 制造业 · 设备预测性维护

橡塑制品生产厂商长期被设备突发故障困扰。接入 OPC-UA / MQTT 传感器数据,AI 自动加上设备编号、工序、班次等业务语义,预测模型做提前预警。故障预警提前 24-72 小时,非计划停机显著下降。

2 · 商贸业 · 客户偏好沉淀

中型商贸企业客户偏好散落在业务员个人微信。AI 抽取偏好事件归入 Customer Memory,销售 Agent 沟通前自动调出客户三年特殊要求。新人不再踩坑,组织经验不再随人流失。

3 · 公共设施 · 城市运行实时感知

地级市城市运行涉及多部门。跨部门数据按事件、地点、责任部门、时间自动对齐到统一图谱,应急 Agent 自动拉出历史类似事件处置流程。应急从小时级压缩到分钟级。

4 · 政务服务 · 政策执行闭环

区级政务服务平台政策文件与执行反馈分散。自动构建政策 ↔ 业务事项 ↔ 办理结果 ↔ 群众反馈关联图谱,工作人员回答更准确,政策迭代有真实反馈支撑。

5 · 能源基础设施 · 长距离管线监测

长输能源管道跨越多种地理环境。分布式光纤传感持续采集,AI 自动加上事件类型、位置坐标、严重等级等语义,定位 ±50m。监测从抽样到连续覆盖,异常从小时级到秒级。

6 · 国企集团 · 多业态经验沉淀

省级国资集团下属多板块。集团级经验图谱按板块、业务线、项目、客户多维度构建,集团决策 Agent 自动调出类似项目历史经验,板块间经验可横向调用。


EEP · Enterprise Experience Platform · 基于 RTFLOW 实时数据分析平台
业务产品介绍 v1.0 · 2026-07-09 · 6 段叙事线 + 6 脱敏案例