近日，汉得顺利通过 DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）四级认证。如何把经过验证的数据能力，转化为客户看得见、用得上的业务价值，并进一步支撑 AI 数字员工进入企业正式工作，是每个企业 AI 智能化升级核心目标。DCMMDCMM 是我国数据管理领域的重要国家标准，依据 GB/T 36073—2018，从数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用和数据生存周期八个能力域，对企业的数据管理能力进行系统评估。该标准将企业数据管理能力划分为五个等级，从低到高分别为：初始级（1级）、受管理级（2级）、稳健级（3级）、量化管理级（4级）和优化级（5级）。四级对应“量化管理级”，意味着企业已经建立较为完整的数据管理体系，并能够对关键数据管理过程进行量化监测和持续优化。目前，全国四级及以上获证企业占比不足2%，充分体现了该等级的含金量与认证难度。AI 越深入企业越需要可信数据企业并不缺数据。ERP、CRM、MES、WMS、SRM、EPM 等系统已经运行多年，订单、客户、供应商、产品、库存、质量和财务等数据沉淀在不同系统中。但“系统里有数据”，并不等于“业务可以直接使用”。同一个客户，在不同系统中可能有不同编码；同一个经营指标，不同部门可能采用不同口径。尤其当企业发生组织调整、区域合并或科目变化后，今年与去年的数据看似都在，却不一定能够直接比较。过去，这些问题可能只是让报表做得慢一些、对数时间长一些。当 AI 开始获取企业数据、生成经营结论，甚至参与业务执行时，问题就会被进一步放大：💢数据来源不清楚，AI 就无法判断应该相信哪一个结果；💢指标口径不一致，AI 给出的答案越快，风险反而可能越大；💢权限和责任不明确，AI 就难以进入企业正式工作。因此，AI 越深入企业，越需要可信、可理解、可追溯的数据基础。汉得不仅懂数据更懂数据背后的业务企业数据治理真正困难的地方，从来不只是把数据接进来、存下来。数据背后是企业的组织、流程、规则和经营逻辑。比如，管理者要比较今年与去年同口径的经营变化，看起来只是调取两组数据。但如果期间发生了组织调整、区域合并或科目变化，直接取数得到的结果就未必可比。此时，数据团队不仅要找到数字，还要识别组织变化、建立映射关系、统一计算口径，并保留可追溯的依据。这既需要数据技术，也需要对企业组织、业务流程和经营管理的理解。长期以来，汉得持续参与企业 ERP、供应链、制造、财务、人力和营销等核心系统建设。我们不仅熟悉数据存放在哪里，也理解数据为什么产生、在业务中如何流转、最终要支持什么工作。这种“业务理解＋系统经验＋数据能力”的融合，形成了汉得服务复杂企业数据建设的综合能力。此次 DCMM 四级认证，验证的不只是平台和工具，也包括数据战略、组织机制、管理制度、业务流程、质量标准、安全权限和持续运营能力。这些能力最终要解决的，是同一件事：让数据不仅能被找到，更能被业务持续、准确地使用从可信数据到 AI 数字员工岗位履职当 AI 开始融入企业核心业务流程、使用企业专有数据，参与核对、分析、提醒和业务协同时，企业对 AI 的要求也随之发生变化。企业要的 AI 数字员工从来不仅仅是数字文员它不能只会写材料、做总结、回答问题，还要知道：❓ 数据从哪里来❓ 企业采用什么口径❓ 谁有权限查看❓ 什么时候应该工作❓ 发现问题后又应该交给谁处理围绕这条路径，汉得形成了 DATA × AI 的完整支撑体系：H-ONE融合数据平台（灵狐）治理数据来源、口径、质量和权限，为 AI 提供可信数据；SmartBrain企业知识平台（灵知）沉淀制度、规则、流程和业务经验，让 AI 理解企业自己的工作方法；DataClaw 企业 AI 数字员工中心（灵舟）把数据和知识转化为岗位能力，让 AI 能够进入真实工作并持续履职。在权限控制和审计机制下，不同岗位的 AI 数字员工可以承担不同工作：有的调用 MES、WMS，持续发现工单、库存和质量异常，并及时提醒相关人员；有的调用 ERP、SRM、CRM，完成跨系统核对、经营跟踪和协同提醒；有的结合 EPM、BI，开展经营分析、追溯异常原因，为管理者提供决策参考。它们不是替代企业已有系统，而是在现有系统之上，把数据、知识、规则和业务动作串联起来，逐步接住一项完整工作。DCMM 四级把数据能力转化为客户价值DCMM 四级证明的是，汉得已经具备的数据管理能力。客户真正关心的，则是这些能力能否解决自己的问题：❓ 跨系统数据能不能连起来❓ 指标口径能不能统一❓ 数据质量和权限能不能管住❓ AI 能不能使用可信数据，进入一项真实工作企业不必等所有数据问题全部解决后，再开始探索 AI。更务实的方式，是先选择一个岗位、一项高频工作，明确它需要使用的数据、知识、规则、权限和验收标准，让 AI 数字员工先试岗、先验证价值。验证成功后，再从一项工作扩展到一个岗位，从一个岗位走向一条业务链，逐步形成企业自己的AI 数字员工体系。这正是汉得 DATA x AI 持续推动的变化：让知识会思考让数据会决策让 AI 会工作如果您的企业也面临数据口径不统一、跨系统取数困难，或者正在考虑让 AI 进入正式业务工作，欢迎联系您熟悉的汉得销售或扫描文末的咨询二维码。从一个岗位、一项真实任务开始，完成一次 AI 数字员工上岗评估与试岗验证。携手汉得，共铸硬核竞争力！

🤦🏼‍♂AI 会写材料、做 PPT，就准备让它进企业上岗？💢不是会聊天，就叫上岗？办公AI提升个人效率，汉得 DataClaw 面向企业岗位履职。二者不是二选一，而是“1+1”。😑每来一个 AI 需求，还准备重新开发一个场景？💢不是做场景，而是培育员工。汉得 DataClaw 让企业从“开发 AI 场景”，走向“培育 AI 数字员工”。🙀岗位没定、业务没学、数据没接、权限没领，就让 AI 直接上岗？💢上岗前，先完成入职。汉得 DataClaw 让企业像培养员工一样培养AI——定岗位、学业务、接数据、领权限。😓不懂企业规则，不认公司数据口径，也敢让 AI 当经营参谋？💢AI办公，不等于企业岗位专才。 汉得 DataClaw 依托业务 Know-how × 可信数据，训练企业自己的岗位专才。🚨只会给答案，进不了 ERP、SRM、MES把事办完，也能上岗？💢不只做文员，还要把事办完。汉得 DataClaw 连接正式业务系统，让 AI 在规则和权限范围内完成工作。🙅AI 员工上岗后，不考核、不培育？💢上岗之后，还要持续成长汉得 DataClaw 统一管理岗位、Skill、记忆、权限与运行，让 AI 数字员工持续成长。💡企业 AI 上岗，别靠胆子，靠 DataClaw！🤖企业 AI 数字员工，不仅仅要会聊天、会写材料，进入企业岗位，还需要理解业务、使用可信数据、遵守规则与权限，并能连接正式系统持续完成工作。🚀汉得 DataClaw 让企业不再一个个开发 AI 场景，而是开始培育、上岗和管理自己的 AI 数字员工——🧩连接企业正式系统和私有数据，在权限与安全可控的前提下，让 AI 能上岗、能协作、能私有化部署。让 AI 数字员工懂企业规划，知业务规则，晓数据权限，上岗后依然能持续成长，形成长期价值。✨企业要的 AI 数字员工，从来不仅仅是数字文员。联系汉得，从选择一个适合的岗位开始，先试岗，验证价值，再转正。让知识会思考｜让数据会决策｜让 AI 会工作【了解更多】汉得DataClaw发布｜为B端而造，打造企业级私有可控的AI员工军团！DataClaw答疑篇｜和其他龙虾有啥不同？安不安全？一次说清！汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（1）销售经营参谋汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（2）事业部总经理分身汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（3）生产采购专家汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（4）毛利成本调查官AI 数字员工上岗像招聘员工一样：先试岗，验证价值，再转正！

知识问答做了，智能分析做了，各类 Agent 也在不断增加。但回头看，员工还是很忙：老板要一份经营分析，团队仍然要临时拉数、对数、找原因、做报告；供应链出现风险，仍然要等问题发生以后，再组织采购、生产和销售一起分析。AI 场景做了不少，为什么企业还没有多一名能够长期接住工作的 AI 数字员工？8月29日，以“AI 共创，智企世界”为主题的“2026 胶东 CIO 联盟秋季论坛暨走进荏原冷热系统”活动举行。来自胶东地区的企业管理者、CIO 及产业伙伴齐聚一堂，共同探讨 AI 如何从技术热点走向企业实际应用。汉得信息数智事业部总经理曹正炎受邀参会，发表题为《从 AI 场景落地，到 AI 员工上岗——汉得企业 AI 转型的实践与思考》主题演讲，深度分享汉得从场景开发迈向 AI 数字员工培育的落地实践与行业思考。这次分享没有从模型参数和技术架构讲起，而是从两个已经发生的故事，回答一个企业管理者更关心的问题：AI 进入企业以后究竟能帮我们接住什么工作？第一个故事把管理者的时间还给经营今年7月，汉得开展半年度经营复盘。按照过去的方式，事业部负责人需要组织团队拉取经营数据、核对指标口径、分析异常、整理材料，再形成一份经营分析报告。这项工作往往要占用管理者和团队数天时间。但对管理者而言，真正重要的不是制作报告，而是看清经营问题、判断原因，并决定下一步采取什么行动。这一次，曹正炎把经营分析任务交给了自己的总经理数字分身。接到任务后，AI 数字分身没有马上拼出一份报告，而是先确认分析周期、组织范围和指标口径，再搭建经营分析框架，读取正式经营数据，识别异常，形成原因分析和行动建议，最终生成可以在线交互的经营分析报告。管理者不再从拉数、对数和制作材料开始，而是集中校准三个关键问题：❓ 数据口径是否正确❓ 对经营异常的判断是否合理❓ 下一步应该采取什么经营行动这名 AI 数字员工接住的，不只是一份报告，而是经营复盘中大量重复、耗时，却又必须完成的工作。管理者节省下来的时间，可以重新回到客户现场和业务一线，把精力真正用在增长上。更重要的是，管理者平时如何看经营、如何发现异常、如何追问原因，这些长期积累的方法，也开始可以被 AI 学习和沉淀。一位管理者教会的经营方法可以进一步复制给更多经营责任人第二个故事把供应链风险发现提前企业供应链中的风险，往往不是孤立发生的。一个采购金额并不大的品类，背后可能连接着供应商、物料、产品、生产计划和客户订单。在现场分享的案例中，一个采购金额不到总采购4%的品类，关联的却是12.16亿元收入。一旦它出现供应中断，影响的可能不只是采购成本，还可能是生产安排和客户订单能否按期交付。传统方式下，要识别这样的风险，采购专家需要分别查看供应商信息、采购数据、库存情况、生产计划和销售订单，再组织多个部门共同判断。由于信息分散、关系复杂，很多风险往往要等问题发生以后，企业才开始找数据、开会和补救。汉得基于业务本体，建立供应商、品类、物料、产品、生产与订单之间的关系，并把采购专家的判断方法教给 AI 数字员工。这名采购专家型 AI 数字员工可以持续完成三项工作：✅ 发现潜在的供应风险；✅ 判断风险可能影响哪些产品、生产计划和客户订单；✅ 将问题提前推送给相关责任人，支持企业及时干预。它的价值不只是帮采购人员多做一次分析，而是让企业从风险发生后组织人补救，逐步走向持续发现、提前判断和及时应对。把风险发现提前企业才有时间采取行动企业要的数字员工从来不仅仅是“数字文员”现在市场上的很多 AI 产品，首先解决的是个人办公效率问题：写材料、做总结、查知识、整理会议纪要。这些能力很有价值，也会成为未来企业 AI 体系的重要组成部分。但正如汉得高级副总裁何登攀提出的：企业要的数字员工，从来不仅仅是“数字文员”。企业还需要 AI 进入生产、仓储、采购、销售、财务和经营管理等正式工作，使用企业自己的数据，遵循企业自己的规则和权限，长期承担岗位任务。围绕企业不同层次的工作，汉得正在培育三类 AI 数字员工。01 业务执行型 AI 数字员工让业务执行更精准，减少差错它们可以调用 MES、WMS 等业务系统，按照岗位规则完成生产、仓储、质量和主数据等具体工作。例如：✅ 生产调度员✅ 仓储运营员✅ 质量巡检员✅ 主数据维护员02 运营协同型 AI 数字员工让业务衔接更顺畅，减少等待和反复沟通它们可以连接 ERP、SRM、CRM 等运营系统，在采购、销售和供应链等岗位之间核对信息、传递任务、跟踪状态并推动协同。例如：✅ 采购经理✅ 销售运营分析师✅ 供应链协同员✅ 合同预审员03 分析决策型 AI 数字员工让分析更清晰，决策更智能它们可以调用 EPM、BI 和企业数据平台，持续完成经营分析、异常识别、原因追溯和决策支持。例如：✅ COO 分身✅ 经营分析师✅ 财务分析师✅ 品类采购专家从业务执行，到运营协同，再到分析决策，AI 数字员工开始进入企业不同岗位，接住不同层次的真实工作。这也是企业 AI 从“场景”走向“员工”的重要变化：场景回答的是“这个功能 能不能做”岗位回答的是“这项工作 能不能长期交给它”从开发 AI 场景到培育 AI 数字员工过去企业建设 AI，通常由业务部门提出需求，IT 团队完成开发，再为每个场景分别接入数据、知识和权限。当企业只有少量 AI 场景时，这种方式可以推进。但当财务、销售、采购、生产、质量都开始使用 AI，企业可能会出现几十个甚至上百个场景。如果每个场景都重新开发、重新配置，AI 就很难规模化。新的变化是，技术团队负责搭建企业级底座，业务专家开始直接参与 AI 数字员工的培育。业务人员可以把自己的知识、规则和工作方法教给 AI 数字员工，并在真实任务中持续校准。IT 部门也不再只是定制需求的承接者，而是负责平台、系统连接、数据、权限、安全和审计，让不同岗位的 AI 数字员工能够在企业统一治理下开展工作。这不是不要技术和工程化，而是让技术底座与业务经验重新分工。过去，通过场景开发证明 AI 能做事现在，通过岗位培育让 AI 长期接住工作汉得 DataClaw企业 AI 数字员工中心要让 AI 数字员工长期接住企业工作，仅仅接入一个大模型还不够。它还需要知道：数据从哪里来；企业采用什么指标口径；不同业务对象之间是什么关系；谁可以查看和使用这些数据；哪些动作需要经过审批；发现问题以后应该交给谁。汉得 DataClaw 定位为企业 AI 数字员工中心，重点连接企业正式系统和私有数据，让 AI 数字员工按照岗位职责、业务规则和权限要求持续工作。它不是为了替代企业已有的 ERP、MES、WMS、SRM、CRM、MDM 和 BI 系统，而是让 AI 理解这些系统中的数据、对象、规则和流程，把原来分散的信息和动作组织成一项完整工作。其背后也是汉得 DATA x AI 体系的持续实践：没有可信数据AI 无法进入正式工作没有 AI数据也很难持续转化为判断和行动当企业未来拥有越来越多 AI 数字员工时，DataClaw 可以统一管理它们的培育、审批、分发、上岗和持续运营，让一位业务专家培育好的能力，被更多员工和岗位复用。同时，DataClaw 也是一套开放的 AI 数字员工生态平台：✅ 第三方模型、工具和专业能力可以接入；✅ 汉得各事业部和外部行业专家可以共同培育具备专业 Know-how 的 AI 数字员工；✅ 咨询、实施、软件和渠道伙伴也可以参与客户触达、交付和持续运营。不从一个大项目开始先让一名 AI 数字员工试岗企业 AI 落地，不需要从一个庞大的规划开始，也不需要一开始就建设几十名 AI 数字员工。更务实的方式，是先选择一项真实、长期存在的工作，让一名 AI 数字员工开始试岗。例如：让管理者分身完成一次经营复盘；让财务数字员工完成一次跨系统数据核对；让销售运营分析师持续生成经营日报；让采购专家持续发现某个品类的供应风险；让质量工程师分析一类高频质量异常。AI 数字员工正式工作前，也要像人一样完成“入职培训”：定岗位、学业务、接数据、领权限。随后，再用真实任务检验它能不能理解企业业务、使用正式数据，并稳定接住约定的工作。做得不够好，就继续培训和校准；能够稳定完成任务，再正式上岗，并逐步复制到更多岗位。未来，汉得 AI 数字员工团队将陆续进入业务执行、运营协同和分析决策岗位，帮助企业把重复工作接过去、把经营问题提前发现、把优秀经验持续留下来。汉得 DataClaw 企业 AI 数字员工上岗体验现已开放。如果您的企业也在思考，哪些工作可以先交给 AI 数字员工，欢迎联系您熟悉的汉得销售，或扫描文末二维码预约交流。我们可以从一项真实工作开始，帮助企业招募并培育第一名 AI 数字员工。先试岗，验证价值，再转正。携手汉得，共铸硬核竞争力！