观远答得准，蜜雪通管得深 —— 中间那段编排，今天没有人认领。
一个经营问题 9 天，真正在分析的不到 2 天；其余耗在等排期、找口径、搬数据、走审批。
有回写通道，结论才能变成工单并被追到关闭；这件事同时改了成本结构。
花 10 个工作日，用贵司真实工单把延迟与年化算成唯一的一行数字。 靶定住了，范围与价格才有得谈 —— 在那之前我们不报价，也不建议贵司做决定。
零售智脑茶饮场景库的真实输出：7 年数据，26 个问题全跑通。
用贵司的真实场景当场跑；网络不配合就讲每一格的对应关系。
提一个贵司真实问题，我们用同构场景跑同一问。
在讲贵司的问题之前，先交代我们是谁、凭什么、做过什么
在 IM 里问，答案带口径版本与 SQL，结论直接变工单并追到关闭。
把规章从 PDF 变成可比对、可分级、可举证的约束 —— 天天查，不是抽查。
混合检索 + 权限在检索层强制 + 自建 MCP，源与检索分离。
口径在贵司登记、模型跑在贵司 VPC、验收用贵司自己的数。系统跑通后整套方法移交贵司团队。
AXA
Manulife 宏利
Zurich 苏黎世
ING
MSIG
Schroders 施罗德
HKBEA 东亚银行
HKIoD 董事学会
Nike
New Balance
Timberland
Lee Jeans
KFC
Chow Sang Sang 周生生
Mabelle
Stuart Weitzman
Kapok
Strawberry.net
HKT
HKBN 香港宽频
SmarTone
Now TV
Viu
Apple Daily
ELLE
PR Newswire
Hotmob
DTV Asia
Swire 太古
Sino 信和
New World 新世界
Regal 富豪
Landmark East
LCX
Ocean Park 海洋公园
West Kowloon 西九
HKTB 旅发局
FedEx
Jebsen 捷成
Li & Fung 利丰
TDC 贸发局
Hong Kong Airlines
JobsDB
Maxim Recruitment
AnyMind
HKUST 科大
VTC
YCIS 耀中
HKMU 都会大学
HKAF 艺术节
Greenpeace 绿色和平
WWF 世界自然基金会
YCCC
TNC
已部署 Uni-China（建華）香港鲜肉零售网络
POC Manulife HK 审计 · Bar Pacific ERP 接入
方案 HKMU ｜ HKIoD ｜ 腾讯智慧零售 ｜ SOGO
拿别家客户的数据来讲贵司的故事。能点名的都是已授权或已进入公开流程的。
贵司写的「数据到行动之间的四道断层」—— 我们逐字照读，然后量化它
经营人员需逐系统、逐报表查找数据，流程繁琐、操作复杂，大量时间耗在「找数据」而不是「用数据」，高频问题反复人工查询。
分析结论靠人记、工单靠人建，从「发现问题」到「解决问题」链条长、易遗漏、难追踪。
能力分散、需跳转外部工具；计划执行与效果反馈数据未完全回流，经营经验沉淀在个人，难以规模化复用。
既有系统多仅做前端入口权限拦截，接口层缺少权限校验 —— 「人来操作」时代够用，一旦由 AI 代操作即为越权漏洞。
| 维度 | 现状（贵司原话） | 目标（贵司原话） |
|---|---|---|
| 查数 | 逐系统逐报表翻找，依赖固定报表与记忆路径 | 自然语言秒级问答，口径与 BI 页面一致 |
| 报告 | 人工取数整理撰写，耗时且口径不统一 | 一句话触发，分钟级异步生成，模板统一、结论有据 |
| 异常处置 | 靠人逐店排查、人工建单跟进 | 异常自动定位并生成建单建议，人工确认后直达工单执行流 |
| 经验沉淀 | 优秀方法在个人脑中，难复制 | 异常判断与报告模板资产化，可维护、可回归 |
| 安全 | 前端入口权限拦截，接口层缺少鉴权 | 权限下沉到接口层、前后端一致，AI 不越权、动作全留痕 |
贵司已经把验收标准写进材料了 —— 我们不需要另发明一套，只需要把每一项变成可测的数字。
其余全是 等排期 · 找口径 · 对数字 · 搬数据 · 走审批 —— 正是贵司写的「链条长、易遗漏、难追踪」。
T1 指标问数：观远 85 分，比我们做得好。这一格属于它，我们不碰。
「查数能力已有雏形，但尚非系统原生 —— 体验割裂、不可编排、难以在系统内扩展为业务闭环。」
T2 多源事实拼接 · T3 工单闭环 · T4 工作台内交付 —— 散落在几个系统和几个人之间。
三档差了 40 倍，任何一档被当成贵司的数字都是误导。第 10 个工作日，我们用贵司真实工单把它算成唯一的一行； 低于保守档，我们建议贵司不要做这件事。
第 7 天算出来的归因是准的、漂亮的。但它到第 9 天变成一条没人看懂的通知 —— 这九天的延迟，一分钱都没有被挽回。
输入问题，输出数字。贵司已经为这一格付过费了。
结论 → 工单 → 责任人 → 执行证据 → 回流修订。这一格今天无人负责。
五步闭环、三个 Agent、知识底座、三道闸门
答案生成了，然后呢？第 4 步把结论变成工单，第 5 步把质疑变回资产 —— 这两步不做，系统越用越脏。
开放生成 + 自动写入 = 幻觉直达生产系统。这一格空着，是设计，不是缺口。
多跳 / 关系类问题召回只有 45% —— SOP 合规比对全是这类问题。
让 LLM 抽三元组，成本 5–10 倍且不可控。蜜雪的关系本来就在结构化字段里。
| 闸门 | 时点 | 不通过会怎样 |
|---|---|---|
| 门 ① 数据定案 | 第 6 周 | 口径与源没定案，不进 M1 |
| 门 ② M1 达标 | 第 20 周 | 准确率 90% 未达，限期整改后重测 |
| 门 ③ 推广决策 | 第 30 周 | 闭环率与采纳率未达，不推广、不续费 |
五类渗透用例必须 100% 拦截：跨区越权 · 提示词注入 · 绕过前端调接口 · 敏感字段脱敏 · 审计日志完整。
蜜雪通 API · 与观远共存 · 模型路由 · WorkBuddy · 35 周路线
贵司的硬门槛写得很清楚：数据源仅观远、口径统一可溯源、不新建数仓、不重复治理。我们照做。
蜜雪通开放的不是数据源，是工单读写最小集（白名单 + 需求评审）—— 让结论变成工单并追到关闭。
明细与口径都回观远查；我们做的是「问数 → 报告 → 建单 → 回流」的编排、留痕与评测。
口径权威、无需重建。受限于其开放范围与排期。
跨域事实拼装 + 工单回写。不存口径、不建数仓，按观远的口径对齐。
两边算同一个数，差异超阈值就停线排查 —— 不靠自觉，靠机制。谁对？以观远为准，我们改。
行级策略在 SQL 编译期注入 —— 这是可测的，不是承诺。
通过 MCP 连接器接入蜜雪通 API / 观远 / 企微 / 工单；口径、SOP、复盘沉淀成可复用 Skill。
对账、巡检、日报、SOP 偏差扫描定时触发，结果回推企微。
口径文档、回归用例、巡检脚本、故障复盘 —— 全部留在贵司，不随人员流失。
Obsidian 写（人维护）→ 私有化检索层（向量 + 口径表 + 轻量图）→ 自建 MCP 带行级权限。
口径与数据源没定案，不进 M1；此时贵司投入可核、可停。
先跑一遍，再讲一个和贵司同构的香港项目
7 年历史数据，26 个 CEO 常见问题全部跑通：杯量归因 · 缺货预警 · 加盟商对标 · SOP 偏差扫描。
① 群里问一个归因问题 → 看三条归因 + 建议
② 展开 SQL 与口径版本 → 看它怎么被质疑
③ 让结论变成一张工单 → 看最后一百米
网络不给面子，就翻下一页 —— 讲每一格在蜜雪的对应位置，不讲架构图。
现场可以提一个贵司真实问题，我们用 demo 数据跑同构的那一问。
多层级门店网络 + 加盟/自营混合 + 强 SOP 约束 + 生鲜时效 —— 和蜜雪的门店结构是同一类问题。
多套口径收敛到一处、版本可追溯。群里争的不再是谁对，是哪个版本。
答案带 SQL 与口径版本，可在群里被质疑、被展开、被转发。不另开一个门户。
行级策略在 SQL 编译期注入 —— 越权数据从未进入模型上下文，可测，不是承诺。
实测处理耗时（部署前/后）在 NDA 之后单独提供。第 10 个工作日我们会给你你自己的 before / after —— 那个数字你才会信，我们也才敢让它进验收表。
| 选项 | 做不到什么 | 代价 / 风险 |
|---|---|---|
| ① 什么都不做 | 9 天延迟继续；一线继续拼 Excel；SOP 继续靠抽查 | 每年累积，没有终点 |
| ② 观远扩展范围 | 跨域拼装与执行回写不在其产品边界内 | 周期与条件由对方定 |
| ③ 自建团队 | 需同时招齐数据 + 后端 + 算法；SOP 语义没人写 | 6–9 个月成型，试错自担 |
| ④ 我们承接闭环 | 不碰 T1 问数，不替代观远 | 10 个工作日先测，不达预期可停 |
其余三条在争第二名。而它在多数评审会上赢，不是因为对，是因为它没有必须今天就回答的问题。
给 NDA + 数据集目录 + 口径文档。
产出：贵司真实的延迟天数与年化区间，一行数。
基于第一步的数，定做不做、做哪几格、验收线写在哪。
排期、编制、费用 —— 都在数字出来之后谈。
① 蜜雪通 API 的接口人和开放时间表 ｜ ② 谁能签 NDA 并给数据集目录 ｜ ③ 90 天后谁来判定这件事成不成