从询问到建设

从提出问题到构建解决方案。

领域专家不再只是获取答案——他们还在构建基于 Solix 的分析、模型和应用程序。同一个业务人员，却能以三种不同的方式使用该平台。

询问供应商
分析
构建

市场分析师 · 提问 “本季度哪些 EMEA 客户面临流失风险？我们的客户成功团队在最近一次季度业务回顾报告中针对每位客户都指出了哪些问题？”

旧的方式

问题会被分配到各个团队和队列中。

两个团队 · 两条时间表 · 两种输出 · 一位疲惫的分析师负责合并。

1 工单进入数据积压队列。

2 文件已另行查找。

3 两条数据流，已手动核对。

最终会得到部分答案。

已用时间：完整交付周期

索利克斯之道

企业提出问题，企业就能得到答案。

一个问题，一条管道，一个切实可行的答案。

1 分析师用自然语言向数据提问。

2 数据感知为其奠定基础——AKG 提供 CRM 和支持，内容智能提供 QBR 文档。

3 混合查询将两者合并为一个请求——权限感知治理强制执行谁可以看到什么。

单一且有理有据的答案 + 引用。

已用时间：按需

同一位市场分析师 · 分析 “请根据过去 18 个月的客户行为、合同数据和支持历史记录，为我构建一个客户流失预测模型。”

旧的方式

已加入数据团队队列。

六个角色·两个等待队列·一个模型·多个季度。

1 请求加入数据团队的队列。

2 数据查找、清理、合并——全部手动完成。

3 特征工程、建模、验证——每个环节都是一个独立的周期。

4 生产化是一个独立的工程项目。

模型最终交付。

已用时间：完整交付周期

索利克斯之道

分析师构建模型。

提出问题的人现在负责进行预测。

1 分析师用自然语言向人工智能仓库描述模型。

2 数据感知揭示上下文——AKG、内容智能、智能分类。

3 AI Warehouse 构建模型——受管控、版本控制、ML流程跟踪。

分析师拥有的工作模型，位于信任边界内。

已用时间：按需

同一位市场分析师 · 构建与部署 “构建一个代理程序，实时监控有风险的账户，在出现流失信号时起草个性化的联系方案，并将其发送给合适的客户经理。”

旧的方式

作为一项开发项目而设立。

六个角色·五个阶段·多个季度·模式可能因船舶日期而改变。

1 范围界定和资源配置——内部参与或系统集成商参与。

2 历经数月架构设计、构建、测试和部署。

3 CRM、电子邮件、路由——每个都是一个子项目。

4 生产监控、缺陷分类、变更管理。

代理船只——模式可能已经改变。

已用时间：完整项目周期

索利克斯之道

分析师构建代理。

从构思到运行代理——由企业构建，由平台管理。

1 分析人员用自然语言描述代理。

2 Solix 生成代理——基于 AKG，并受策略保护。

3 测试、改进、部署——根据需要提供服务增强型加固。

生产环境中的实时代理——由分析师监控、管理和拥有。

已用时间：按需

Solix 企业人工智能。四大支柱

理解。回答。构建。激活。

Data Sense 通过知识图谱、元数据和 AI 驱动的分类，理解您的数据、业务背景和内容，从而构建企业智能层。这种智能成为后续一切的基础——使 Data Ask 能够提供可信的自然语言答案，使 AI Warehouse 能够支持受监管的 AI 应用，并使 Agentic 能够协调智能自动化。它们共同将受监管的企业数据转化为可执行的洞察、AI 驱动的决策以及跨平台和云的实际业务成果。

应用知识图谱（AKG）

企业深度体现在各个价值流中。

企业依靠一系列循环的价值流运转。采购到付款、订单到收款、记录到报告和按订单生产是商业企业常见的流程；医疗机构、大学和政府机构也有各自的类似流程。应用知识图谱 (AKG) 对运行您业务的任何应用程序中的业务对象、关系、术语和经过测试的查询模式进行编码——因此，从第一天起，您就可以使用自然语言访问您企业实际拥有的数据。