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系统增强推荐

既有系统 AI 增强

为原有业务系统增加问答、审核、识别、提醒、分析能力。

提供方式:成熟方案
沟通 AI 增强场景arrow_downward
bolt

产品速览

  • check_circle不重建旧系统也可接入 AI 能力
  • check_circle以场景为单位快速改造上线
  • check_circle兼容原有权限与业务流程

购买判断

先看是否适合,再决定要不要谈

下面只写当前能确认的范围。首期交付不等于页面里出现过的全部能力。

当前成熟度:成熟方案

已有较完整基础能力,可根据业务边界进行部署和适配。

适合谁

  • check已有 ERP、OA、科研、项目或行业业务系统的信息化负责人
  • check不想重建系统,但希望减少查询、核对和整理工作的业务负责人

解决什么问题

  • check旧系统能记录和流转,查资料、核附件、做汇总仍然靠人
  • check单独的 AI 工具拿不到当前用户、业务对象和权限
  • check推倒重建成本高,演示又进不了正式流程

首期可以交付什么

  • check先选一个高频动作,例如查询、核验、预填、提醒或分析
  • check确认页面、接口、权限和数据是否够用
  • check让实际用户在原系统里试用,而不是只看单独演示

已有证据

  • check产品页写的是接入方式:页面、数据、流程和原系统权限
  • check公开关联的是既有系统 AI 增强场景样板,不是具名客户项目
  • check成熟方案指接入路径比较完整,不表示已经有可公开的客户验收结果

客户需要准备什么

  • check现有系统名称和希望增强的那个业务节点
  • check可用的接口、页面扩展方式或导出数据
  • check该节点的业务规则和负责确认结果的人

不包含什么

  • do_not_disturb_on不绕过原系统权限读取数据
  • do_not_disturb_on不让 AI 自动完成高风险审批
  • do_not_disturb_on不在数据来源不清楚时直接上线问答
  • do_not_disturb_on不一次改造所有系统
评估现有系统 AI 接入arrow_downward

在原有系统中增加查询、核验和预填能力

已有业务系统记录了事项和办理过程,用户查资料、核附件、读制度、做汇总和催进度时,仍需完成大量重复操作。

完全推翻旧系统代价高、周期长、风险大;单独上线一个 AI 工具,又容易与账号、权限、数据和业务状态脱节。演示时能回答问题,进入真实工作后却无法调用可信数据,也不能把结果送回原有流程。

01

旧系统能运行,但操作负担重

用户需要反复检索、复制、核对和填报,系统保存了数据,却没有减少多少阅读与核对工作。

02

AI 独立在外,拿不到业务上下文

通用助手不了解当前用户、业务对象、审批状态和企业内部规则,回答难以直接采用。

03

系统改造需要兼顾成本与实际使用

企业既不适合推倒重来,也不能接受 AI 长期停留在独立演示阶段。

产品定位

既有系统 AI 增强在原有权限、数据和流程范围内,为明确业务节点增加查询、核验、预填与分析辅助。

我们从一个具体动作切入,例如制度查询、附件核验、表单预填、风险提示或数据解释;先确认 AI 能读取什么、依据什么、输出给谁,再通过页面组件、接口或流程节点嵌入原系统。

选择业务节点→确认数据与权限→接入 AI 能力→嵌入原有流程→人工确认→效果反馈

围绕六类高频业务动作接入

search

知识查询增强

在原系统对象和权限范围内查询制度、流程、项目材料与历史经验。

fact_check

审核核验增强

对合同、附件和申报材料执行规则检查,给出问题与依据。

document_scanner

识别录入增强

从 PDF、图片和表格提取字段,辅助预填原系统业务表单。

notification_important

提醒分办增强

结合业务状态识别逾期、缺项与待处理事项,辅助分办和提醒。

query_stats

分析解释增强

面向既有指标和结构化数据提供查询、归纳和异常解释辅助。

edit_note

作业辅助增强

根据当前流程上下文生成摘要、处理建议或文稿初稿,由人员确认。

接入方式

接入层典型方式需要确认的条件
页面入口侧边助手、审核按钮、字段建议、结果面板页面是否可扩展,用户当前在处理什么对象
数据上下文API、数据库视图、文件与知识库检索数据来源、更新频率、字段含义与访问权限
流程联动待办、消息、表单预填、状态回写哪些动作可自动执行,哪些必须人工确认
身份权限沿用原系统用户、角色与数据范围AI 是否与原系统执行相同的权限过滤
运行治理调用日志、依据引用、人工反馈、效果统计如何追溯结果、发现错误并持续修正规则

接入深度取决于原系统的接口能力、部署环境和数据质量。对于无法安全开放写入权限的系统,可先从只读查询、辅助审核或结果导出开始。

适用组织与业务场景

  • 已有 ERP、OA、科研、项目、档案或行业业务系统
  • 不计划推倒重建,但希望降低用户查询、核对和整理负担
  • 有明确的高频业务节点,希望在实际业务中验证效果
  • 对权限、依据追溯、私有化部署或人工复核有要求

建设边界

在数据基础不清晰时直接上线智能问答绕过原系统权限访问数据让 AI 自动完成高风险审批用模型猜测缺失业务状态一次性改造所有系统以 Demo 效果代替生产验证

AI 增强不会自动解决原系统已有的数据质量、流程冲突和权限混乱。试点前必须确认权威数据来源、业务责任和人工兜底方式。

试点范围与实施步骤

01

选一个高频动作

从查询、核验、预填、提醒或分析中选择边界明确的节点。

02

检查接入条件

确认页面入口、接口、权限、数据质量和部署限制。

03

嵌入真实流程

让实际用户在原业务环境中使用,而不是单独观看 Demo。

04

评估是否扩展

比较处理时间、人工采纳和错误情况,再决定下一个节点。

聊聊你的场景

既有系统想加 AI,先评估切入点?

不必推倒重来。留下现有系统与希望增强的环节,我们会判断问答、审核、识别、提醒或分析哪一类最适合先落地。