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蜜雪通 AI 化 · 项目方案 · 2026

蜜雪通 AI 化

从「问得到数」到「问题有人办」—— 把没人负责的那段路,变成可验收的闭环
汇报对象蜜雪通 AI 化项目评审组
时长30 分钟(含问答)
配套现场演示 + 写进验收表的达标线
执行摘要

不缺系统,缺衔接;不缺分析,缺闭环

01

贵司不缺系统,缺的是系统之间那一层

观远答得准,蜜雪通管得深 —— 中间那段衔接,今天没有人负责。

02

时间耗在流转,不在分析

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。

03

蜜雪通开放了 API

有回写通道,结论才能真正变成一张工单、派到一个人、追到关闭 —— 而不是屏幕上多出一张表。

机密 · 仅供蜜雪通 AI 化项目评审使用
Source: 结论基于前期资料与同类项目经验;第 15 个工作日以贵司数据复核
02
需求要点

三条需求,三条验收标准:问得准、管得住、落得下

需求 ① 问得准

任意经营问题,自然语言一句话、秒级给数,答案带口径版本与 SQL。

验收 抽 30 个高频问题,答案与观远 BI 页面口径一致 —— 不一致即判错。

需求 ② 管得住

权限下沉到接口层,AI 只读不改;不该看的数据根本到不了 AI 眼前,每一步动作都留痕。

验收 越权类问题必须拒答;每一次调用都查得到、跑得回去。

需求 ③ 落得下

结论能变成工单、派到责任人、追到关闭 —— 不是停在屏幕上的一张表。

验收 从「得出答案」到「工单关闭」,全链可追踪。

三条需求,对应两个 Agent

① 问数 Agent(只看,不动手) ② 工单 Agent(建单 / 派单 / 改状态,会动手但每步留痕)。

机密 · 仅供蜜雪通 AI 化项目评审使用
Source: 三条需求由贵司背景方案 §1.2「四道断层」与 §2.4「目标基线」归纳
03
两个 Agent

一个只答不动手,一个会做但每步留痕

两个 Agent,各管一段:谁只读、谁会写、各自每天做什么、哪两格坚决不做 Agent ① 问数 · 只看,不动手 —— 每天在做的四件事 · ① 查数:「上周华南营收多少」→ 数字 + 口径版本 + 可展开 SQL · ② 归因:「杯量为什么掉了」→ 三条原因,每条带出处 · ③ 清单:「哪些店今天要补货」→ 按缺口排序,直接给督导 · ④ 对标:「这家加盟商和同城平均差在哪」→ 差异项拆解 · 只查观远统一口径;答不出就直说,不编近似值 Agent ② 工单 · 会动手,但每步留痕 —— 每天在做的三步 · ① 建单:从答案里抽字段、附上下文,不靠人重新打字 · ② 派单:按角色和手上的活,派给该负责的人 · ③ 改状态:回执更新、逾期升级,证据回流观远对账 · 场景:结论要落地 / 逾期要催办 / 关单要留痕 · 白名单外一律拒绝;金额与权限类必须人工点确认 坚决不做 · AI 自己决定改什么 · 反例:AI 自己生成「把 A 区库存调给 B 区」并直接执行 · 没人审过、错了没人担责 —— 一句话就能改到真实业务数据 · 这一格必须永远空着 —— 空着是设计,不是能力缺口 坚决不做 · 绕过权限调接口 · 反例:入口拦了,AI 却绕过前端直接连业务系统写数据 · 只在入口拦权限,AI 一接手就等于没拦 · 权限必须下沉到接口层,不靠门口拦截 只读 · 不动数据 会写回 · 动数据 按白名单来 超出白名单
机密 · 仅供蜜雪通 AI 化项目评审使用
Source: 能力边界为本项目组自主设计约束,非行业强制标准
04
技术架构

蜜雪通进、结论回

① 蜜雪通 · 统一入口经营 / 督导 / 管理层在群里 @ 一句 —— 不选表、不写 SQL、不跳系统② 智能调度层 · 听懂问题 + 决定走哪条路先听懂这句话要什么,再决定走哪个 Agent —— 不绑定单一模型LLM③ Agent ① 问数 · 只看,不动手自然语言 → SQL · 口径对齐 · 答案带 SQL 与出处不该看的数据进不了模型LLM③ Agent ② 工单 · 会动手,但每步留痕建单 / 派单 / 改状态 · 白名单外一律拒绝金额 / 权限类必须人工确认LLM④ MCP 控制层 · 统一管控多个数据源 + 其他 MCP 服务数据源(观远 BI · 蜜雪通)与知识库都登记在这里 —— 它自己不读数据,只负责派活和记账⑤ 访问层 · 身份 · 行级权限 · 白名单每一次读写都要过这一层:谁能看哪一行、能写哪张单 —— 越权直接拒绝,不该看的数据出不了这一层⑥ 知识库 · wiki(不绑定产品)口径文档 · 制度 · 培训材料通过 MCP 提供检索,权限在访问层强制⑦ 蜜雪通 · 内部系统(数据源)SOP · 流程文件 · 执行记录与观远并列为数据源,在 MCP 控制层登记⑧ BI · 观远(已治理 · 唯一口径)已治理数据集 · 指标口径 · 看板明细与口径都回观远查,不新建第二个数仓
机密 · 仅供蜜雪通 AI 化项目评审使用
Source: 蜜雪通既是统一入口、也是内部系统数据源(SOP / 流程文件 / 执行记录);观远 BI 提供已治理数据集与唯一口径;MCP 控制层与访问层由我方在贵司环境建设并移交;按任务分派模型的机制基于云端模型底座,不绑定单一模型
05
问数 Agent · 1/3

一句话问数走四段

老板在蜜雪通里问一句→ ① 听懂 · 问的是什么、按哪套口径→ ② 对上 · 业务词对到字段→ ③ 写对 · SQL + 校验→ ④ 说清 · 答案 + 出处 + 留痕

①听懂:问的是哪一类

先判断这是哪一类问题,再定位到哪个指标、哪一份口径、哪个版本 —— 表里没有的口径先问再答,不猜、不近似。

验收 问题归了哪一类、用的是哪份口径,都写进日志 —— 归错类看得见,不是黑箱。

②对上:业务词对到字段

把「杯量 / 出杯 / 单量」这类说法对到观远与蜜雪通 API 的同一张表;对不上就报错,不瞎猜。

验收 对照表可维护、改动可追溯;对不上就报错,宁可答不出,不给近似值。

③写对:SQL + 三重校验

生成可审计的 SQL,谁能看哪一行在生成时就写进去;再做静态检查、空跑、结果合理性检查,三道都过才发出去。

验收 三道校验全过才出答案;任一道不过,宁可不出。

④说清:出处 + 留痕

答案带口径版本与可展开 SQL;要动手就转工单。整条链路在 MCP 层留痕 —— 谁问的、查了什么、谁改了状态,全部可追溯。

验收 答案 100% 带出处;同一个问题再跑一遍,答案一致。

同一句话走完四段:以「上周华南杯量为什么掉了」为例

读懂:要归因,不是单纯问数→对上:杯量=出杯数 · 口径 v2.3→写对:生成 SQL · 权限在生成时注入→说清:三条归因 + 出处 + 可展开 SQL

拆成四段,是因为每一段都能单独测、单独换模型、单独定验收 —— 哪一段掉分就改哪一段,不会搅成一锅粥。

机密 · 仅供蜜雪通 AI 化项目评审使用
Source: 四段划分为 FDE 交付方法;模型按任务分派,不绑定单一模型
06
问数 Agent · 2/3

四道机制兜住准确率

1口径先行

建一张口径登记表 + 一张术语对照表:把「杯量 / 出杯 / 单量」钉成同一个指标、同一个版本。口径定不下来,模型再强也答不准。

三个说法先钉成一张表、一个版本

2样例增强

从贵司历史的正确问答里取示例教模型 —— 建的是口径样例库:少而准、人能维护。

从历史正确问答取 50–100 组样例

3生成即校验

SQL 静态检查 + 空跑 + 抽样试跑,三道都过才出答案;越权条件在生成 SQL 时就写进去,不该看的数据根本没机会被 AI 看到。

越权条件在生成时就注入

4错题回流

答错的题自动进评测集;每次口径变更先重跑一遍评测集,不达标不上线 —— 准确率不是一次调好,是每轮不往下掉。

掉分就退回上一版,不带病上线

四道机制,各自有「谁做 · 什么时候做」

口径先行 · 双方一起做 · 第 1–3 周→样例增强 · 我方 · 第 3–5 周→生成即校验 · 我方 · 贯穿全程→错题回流 · 双方 · 第 8 周起每轮

四道都不依赖「换一个更强的模型」:换模型是加分项,不是前提。真正决定准确率的,是口径有没有钉死、错题有没有回流。每一道都有人名和日期。

机密 · 仅供蜜雪通 AI 化项目评审使用
Source: 四道机制为交付方法;术语对照表与口径登记表在项目期由双方一起定
07
问数 Agent · 3/3

题目双方一起出,达标线写进验收表

一、题从哪来

指标问数 15 题 —— 数字对不对
归因分析 10 题 —— 结论站不站得住
越权拒绝 5 题 —— 必须拒答

贵司出题、我们补边界题:题不是我们单方面挑的。

题库定版即冻结,改题要双方同意

二、怎么判对错

每题以 观远 BI 页面口径为基准,不一致即判错;有争议的题人工复核。

基准在贵司手里,所以我们给自己打不了分。

判分脚本交给贵司,谁都能跑

三、达标线

上线前与上线 4 周后两档,具体数字在第 15 个工作日由双方一起定、写进验收表。

分数线不由我们单方面画。

两档数字在第 15 个工作日写死

四、不达标怎么办

每轮重跑不达标,不上线、不进入下一期;偏差题进错题集、限期修,修完重跑。这就是三道闸门里第二道闸门(第 8 周问数达标)的具体内容。

机密 · 仅供蜜雪通 AI 化项目评审使用
Source: 评测方法为交付方法;达标线数值于项目启动第 15 个工作日由双方一起定
08
工单 Agent · 建单 / 派单 / 改状态

从一句话到一张工单

问数结论 / 人话指令→ ① 听清 · 要问数还是要动手→ ② 建单 · 只做允许的三种动作→ ③ 派单 · 派给该负责的人→ ④ 改状态 · 结果回流、全程留痕

①听清:是问数还是动手

先判断要不要建单;要建,就从结论里抽字段,不靠人重新打字 —— 口径与来源一并带过去。

②建单:只许白名单三动作

只做 建单 / 派单 / 改状态 这三件事;其余一律拒绝。字段结构化,写之前先校验。

③派单:按角色和工作量

谁能接、谁在忙,按角色和手上的活自动派给责任人;越权单直接打回,派不出去。

④改状态:证据回流闭环

每步结果回流到观远对账、回写蜜雪通;工单从建到关全链留痕,关单即闭环。

白名单之外的动作,一句都不接

金额调整、权限变更、库存直调 —— 这些必须人工点确认,AI 只递单不执行;写前校验、写后可回滚。

机密 · 仅供蜜雪通 AI 化项目评审使用
Source: 工单流程为 FDE 交付方法;白名单与字段由贵司在需求评审阶段锁定
09
分期路径

第 4 周问出第一句

13 周排期(≈3 个月):问数先行,工单 Agent 并行,年底上线 W0 W4 W8 W12 闸门 ① 数据定案 闸门 ② 问数达标 闸门 ③ 上线决策 基线评估与口径定案 蜜雪通 API 对接与鉴权 问数 Agent 首个可用版(高频问题先行) 工单 Agent · 建单 / 派单 / 改状态 推广与托管移交

Phase 1交付期 第 1–3 周

口径与权限先钉死,定不下来不开工

每个指标口径写死成文档、行级权限逐条确认。

闸门 ① · 第 3 周:口径没定案就不开工

前提:第 2 周前定下 API 接口人

Phase 2交付期 第 3–8 周

问数先上线,第 4 周问到第一句

区域经理 @ 一句,答案附口径版本与 SQL。

高频问题先上线,长尾问题第 8 周前补齐。

闸门 ② · 第 8 周:蜜雪出新题来测,达标才进。

Phase 3交付期 第 6–13 周

工单并行上线,第 12 周做上线决策

建单 / 派单 / 改状态全链留痕,证据回流观远对账。

与问数共用口径与权限、不重复建。

先做的不白做,后做的不重来,年底上线。

机密 · 仅供蜜雪通 AI 化项目评审使用
Source: 排期为同类项目经验推演,最终以 SOW 与贵司资源到位时间为准;目标为年底前上线
10
现场演示

现场跑三段:问一句、展开 SQL、建一张工单

现场三段,共 4 分钟 —— 每段替评委问出一句话,然后当场跑给贵司看:

①问一个归因问题 · 2 分钟

在蜜雪通里 @ 一句「上周杯量归因」—— 看三条归因 + 建议,每条答案带数据来源。

回应:「数准不准?」

看点 它答的是「为什么」,不是「是多少」—— 业务方当场就能判对错。

②展开 SQL 与口径 · 1 分钟

点开答案背后的 SQL 与口径版本 —— 看它怎么面对质疑,而不是躲。

回应:「错了能不能查?」

看点 口径版本与 SQL 当场展开 —— 质疑打不穿,因为能查。

③结论变成工单 · 1 分钟

一键建单派给督导,追踪到关闭 —— 看最后一步怎么走完。

回应:「然后呢?谁去做?」

看点 工单号当场生成、当场派到人 —— 闭环看得见,不是 PPT 上的箭头。

机密 · 仅供蜜雪通 AI 化项目评审使用
Source: 演示为我方自建环境,数据为茶饮行业示例数据,不接蜜雪通生产系统
11
下一步

先测,再定,才有得谈怎么建

1

先测 · 15 个工作日

我们做:延迟审计 —— 用贵司数据复算「9 天从哪来」
贵司给:NDA + 数据集目录 + 口径文档 + 一纸审计委托
商务:这一步只做测量;范围等数字出来后单独谈

产出:贵司真实的延迟天数 —— 自己的数字。

2

再定 · 定范围

基于第一步的数,定三件事:
① 做不做 —— 数字不划算就到此为止
② 做哪几格 —— 问数 / 工单的取舍
③ 验收线写在哪 —— 达标口径双方签字

产出:一页范围书 —— 做、不做、怎么算赢。

3

才谈怎么建

排期 · 编制 · 范围 —— 全部在数字出来之后谈。
这时贵司手里已有两个东西:自己的延迟数,和一份双方签过字的范围书。
谈的不是信任,是算术。

产出:一份工作说明书 —— 范围与排期。

机密 · 仅供蜜雪通 AI 化项目评审使用
Source: 三步推进为我方建议流程;第一步交付物与判定人以 SOW 约定
12

先有数,再谈建

15 个工作日,用贵司自己的数据算出来 —— 建不建、怎么建,到那时再定。谢谢。

演讲者讲稿


30 分钟 · 精简版
BUILD 2026-09-11 01:44 HKT