零售运营现实
难点不在于更多数据。 关键在于协同行动。
Amanah从零售决策受阻之处着手，解决上下文缺失、责任不清以及跨门店执行难以追踪的问题。
信号抵达次序不一
销售、库存、供应商、促销和门店更新往往在不同时间到达不同团队。首要设计任务是建立一份共享的最新记录。
例外处理占满日常工作
规划人员和运营人员在决策前需要耗时汇集上下文。Brain在不削弱人员责任的前提下收集证据并分派例外情况。
各门店执行逐渐偏离
中央作出的决策仍需经受本地条件、审批和后续执行的检验。每项行动都需要明确负责人并留下审计轨迹。
务实的首个切入点
从团队已经掌控的 一个工作流开始。
先在您自己的环境中用您自己的数据验证运营模式，再扩展到下一个零售决策。
需求审查
将销售历史、日历、促销和当前库存汇集到一个审查界面，让规划人员能够查验预测背后的证据。
补货例外
让智能体汇集可用性、交付周期和供应商上下文，再将建议行动转交负责的规划人员审批。
门店问题协调
将检查、任务和事件转化为责任明确的工作流，并纳入升级、状态管理和可追溯闭环。
客户服务依据
让服务团队以获批的目录、政策和客户信息为依据，同时将这些记录保留在您的环境内。
供应商文档接入
将发票、采购订单和合同读取为结构化字段，并提供来源坐标和人工审查。
商品运营决策室
汇集销售、利润率、库存和促销上下文，为可审查的商品组合或营销活动决策提供支持。
Amanah部署模式
每一步都保持本地控制， 从证据到行动。
零售Brain并非远程仪表板。它安装在您的运营环境中，受您的政策治理，并移交给您的人员。
01
连接，而非替换
- 现有系统
- 受治理的接口
- 不强制推倒重建
通过受治理的接口连接您已在运营的记录系统，再将结果返回决策所属的工作流。
02
在您的边界内运行
- 本地部署
- 您的密钥托管
- 零外部工作流依赖
将零售记录、模型上下文和工作流历史保留在您控制的基础设施中，并采用您自己的密钥托管和访问策略。
03
确保人员承担责任
- 人工审批
- 责任人明确
- 可追溯修正
智能体汇集上下文并形成建议，由指定负责人审批重大行动，每次修正都纳入审计记录。
04
传授运营实用知识
- 源代码访问权
- 模型与权重
- L1至L3运营移交
为您的团队提供完整源代码访问权、您的模型和权重，以及运行和改进系统所需的运营实用知识。
能力,而非依赖
掌控您的零售智能， 并持续积累价值。
零售Brain在您的国家本地构建，在您的治理下运营，并完整移交给您的团队。
行动前审查证据
规划人员和运营人员可以在行动前审查建议或例外情况所依据的记录。
融入现有工作流
Brain将工作返回组织已经治理的工具和审批路径。
为移交运营而构建
完整源代码访问权、您的模型和权重，以及结构化的实用知识传授，将运营能力交到本地团队手中。
人人都能交付项目。我们传授实用知识。
我们团队的交付记录
企业级AI覆盖超过 16,500家零售门店。
16,500+零售门店
我们的团队为一家覆盖16,500多家门店的健康与美妆零售网络交付了企业级AI。
