立足中国,连接全球业务现场

极策科技从业务目标出发,完成场景验证、产品交付与持续运营,让 AI 真正进入流程、连接系统,并交付可衡量的业务成果。

01知识
02任务
03治理
企业级智能体
AI 落地咨询
产品化交付
跨市场交付

JICE ENTERPRISE AI STACK · 运行就绪

企业 AI 运营中枢

从业务目标到智能体行动,不是一次模型调用,而是一套贯穿数据、系统、治理与运营的完整结构。极策把六个关键层放进同一条可观测链路。

JICE / AI OPERATING CORERUN · 0720-AI
01
价值锚点

业务场景

从经营指标与角色任务定义智能体的工作边界。

02
可信上下文

知识数据

连接结构化数据、文档与实时业务上下文。

03
任务中枢

智能编排

拆解任务、路由模型并协调多个专用智能体。

04
行动接口

系统连接

安全调用 CRM、ERP、协同平台与企业自有工具。

05
可信边界

治理评测

把权限、审计、质量和成本约束放进运行链路。

06
增长闭环

持续运营

基于真实反馈迭代提示、知识、工具与任务范围。

经营目标场景分解知识检索模型推理工具执行人工确认结果反馈

三款产品,覆盖从智能决策到增长执行

三款产品既可独立部署,也可按业务阶段组合,覆盖智能协作、营销经营和品牌增长。

ThinkNow Agent Platform

星巢让每一个智能体都在可信边界内协作

星巢把大模型能力转化为可编排、可治理、可持续运营的企业智能体。它连接企业知识库和业务系统,让不同角色在明确权限与质量标准下使用 AI。

了解产品
Hisale Marketing Spend Management

慧销把每一笔营销投入,放回经营结果中衡量

慧销用统一费用口径和可追溯流程替代分散表格,让财务、市场和管理层看到同一套数据。从预算占用到活动效果,费用不再只在事后核算。

了解产品
BootMall DTC Commerce Suite

BootMall更快建立品牌自有的全球电商站点

BootMall 帮助品牌跳出平台模板,快速构建兼顾品牌表达、搜索增长和本地交易习惯的独立站。模块化能力让团队先上线、再按市场持续扩展。

了解产品

场景覆盖 / INDUSTRY COVERAGE

理解行业差异,才能设计真正可用的 AI

我们不从通用功能清单出发,而是从角色、流程、数据成熟度和区域约束中寻找落地点。

01多市场增长

跨境零售

统一多市场商品、内容、客服与营销数据,让本地团队更快响应,总部实时掌握经营情况。

02知识提效

智能制造

把设备文档、工艺知识与质量流程接入智能体,缩短查询、排障和培训路径。

03方法复用

专业服务

沉淀专家方法与项目资料,让研究、方案、交付和复盘形成可复用的组织资产。

04本地化运营

区域品牌

围绕本地语言、渠道和支付习惯搭建数字增长阵地,以更低成本验证新市场。

05流程协同

企业服务

连接线索、方案、合同与客户成功流程,让销售协作从个人经验走向标准化运营。

06规模运营

平台运营

用任务编排承接审核、巡检、归因与异常处理,提升大规模运营的一致性。

从首个场景开始,建立可持续运营的 AI 能力

先验证一个高价值场景,再以真实反馈逐步扩大智能体可以安全承担的任务范围。

  1. 01

    发现

    从经营目标和流程瓶颈出发,识别值得率先验证的高价值场景。

  2. 02

    验证

    用可交互原型验证业务价值、数据条件与组织准备度,降低试错成本。

  3. 03

    集成

    连接知识、系统与权限,让智能体真正进入企业的生产流程。

  4. 04

    运营

    持续评测效果、控制风险并迭代任务边界,让 AI 能力不断提升。

从行业问题出发,交付可持续运营的成果

案例采用脱敏表达,目标结果以方案测算区间呈现。

跨境消费品牌

把六个市场的营销费用,统一到一套经营视图

以慧销为核心统一预算、执行凭证和效果归因,让市场、财务与管理层使用同一套费用语言。

30–45%目标:缩短月度核销周期90%+目标:预算占用实时可见1 套统一的跨市场费用口径

“方案最让我们放心的是,每个答案都能回到来源,智能体知道什么时候应该停下来请人确认。”

某制造企业数字化负责人 · 项目访谈整理
查看全部客户实践

让 AI 真正落地,需要产品、工程与组织共同推进

极策把业务咨询、产品设计、工程集成和跨市场运营放在同一套交付体系中。

业务工程协同

顾问、产品与工程共同定义问题,让业务目标始终贯穿设计与交付。

开放技术架构

兼容多种模型、数据源和既有系统,为企业保留持续演进的选择。

治理贯穿全程

从原型阶段开始设计权限、审计、数据边界和质量评测。

双语跨市场交付

兼顾中国企业的交付效率,并适配不同市场的语言、渠道与合规要求。

智能体落地 · 8 min

企业智能体如何从演示走向业务现场

真正的分水岭不在模型回答得多聪明,而在任务边界、数据权限和运营机制是否同时成立。

阅读洞察

FAQ / DELIVERY DECISIONS

开始合作前,企业通常关心这些问题

每个项目的边界不同,但成熟的落地路径应当让关键决策在开始前就足够清晰。

01一个典型项目需要多长时间?

通常先用 2–4 周完成场景梳理和可交互原型,再用 6–12 周完成首个生产场景。实际周期取决于数据准备、系统接口和治理要求。

02支持私有化部署或专有云吗?

支持公有云、专有云和本地部署的组合方案。我们会根据数据敏感度、并发规模、运维能力与预算共同确定边界。

03是否绑定某一家大模型?

不绑定。方案可按任务质量、时延、成本和区域可用性路由不同模型,并保留替换与回退机制。

04企业数据如何得到保护?

从最小权限、数据分级、传输与存储安全、操作审批、审计留痕到脱敏策略分层设计,并在上线前完成风险评审。

05还不确定场景,应该从哪里开始?

从一场聚焦经营目标的工作坊开始。我们会共同梳理高频、高成本、高风险或高增长潜力的流程,输出机会优先级和验证建议。

06能否支持跨市场业务?

可以。团队以中英文协作,方案会综合考虑不同市场的语言、数据可用性、渠道、支付与基础设施差异,并与客户当地团队共同验证。

把第一个高价值场景讲清楚

从一次聚焦业务目标的沟通开始

告诉我们业务目标、当前阶段和关键约束。我们会评估场景价值、数据条件,并给出可执行的下一步建议。