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汉得 x 京新药业｜共建企业级 AI 智能体平台，共拓医药行业智能化升级！

近日，京新药业与汉得大客户数智化事业部群共同推进的企业级 AI 智能体应用建设项目正式启动。此次合作，是双方围绕企业级人工智能能力建设开展的一次重要实践，也标志着京新药业在 AI 技术规模化应用与业务场景深度融合方面迈入全新阶段。

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三十载同行智启新程｜汉得东京纪念活动圆满举办，以双AI战略护航企业高质量发展！

2026年7月8日，以汉得自前身创立至今深耕行业三十周年为契机，汉得在东京皇宫酒店圆满举办纪念活动。

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汉得 x 锐科激光｜锐科AI智能体平台正式上线，以AI全场景赋能激光智造！

近期，国内光纤激光龙头企业——武汉锐科光纤激光技术股份有限公司携手汉得，联合打造的锐科AI智能体平台正式全面上线。

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07-31

汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（1）销售经营参谋

从月底被动「看报表」到每天主动「做经营」， DataClaw 销售经营参谋今天正式上岗。

07-31

汉得DataClaw“硅基人”上岗记：（1）销售经营参谋

客户规模在扩，我们的销量却在下降，问题到底出在哪里？故事背景一家大型农牧饲料企业，有一家重点养殖客户，目前养殖规模约10000头。过去几年规模持续扩张，从历史销售情况看，也一直保持着每月大量采购猪饲料的习惯。但最近，销售负责人发现了一个反常现象：客户的养殖规模还在扩大，从公司采购的饲料销量却没有同步增长，反而开始下降。销售负责人着急想找原因，但客户、订单、收入、利润、区域、业务员的数据分散在十几个业务系统、几十张报表里，等月底再靠人工取数、核对和复盘，往往只能看到结果，已经错过了最佳处理时机。现在，有了DataClaw销售经营参谋，变化从每天早上8：30开始。DataClaw销售经营参谋从公司整体经营情况开始，依次下钻到区域、业务员和重点客户。7个区域中仅西北区和华南区盈利59位业务员中，32人处于亏损状态Top10客户中，只有5家经营状态健康再回到开头那家养殖规模持续扩张、采购量却下降的重点客户，DataClaw销售经营参谋提示：企业在该客户中的销售份额可能正在下降，需要尽快核实竞争替代、价格、服务和客户关系等具体原因。从公司整体亏损，到区域掉队；从业务员经营异常，到重点客户流失风险，问题被一层层查了出来。看清问题以后，DataClaw销售经营参谋继续给出分级建议和下一步行动，而不是把一堆分析结果留给管理者自己消化。◈ 给出分级建议、生成跟进任务◈ 基于当前数据和既定改善措施DataClaw销售经营参谋测算：未来3个月有望保住86.86万元毛利润，业务员亏损面有望从54%降至30%以内。更重要的是，这套数据口径、分析路径和判断规则被固化下来。以后每天早上，固定格式的经营分析报告都会主动推送给销售负责人。第一次分析完成后，销售负责人不需要第二天再把同样的问题重新问一遍；DataClaw销售经营参谋把这次分析中使用的数据口径、下钻路径、判断规则和报告结构沉淀下来，固化为销售经营参谋的日常工作方式。以后不用重新提问——每天打开手机就能看到数据、问题、建议和行动进度。过去，销售负责人把大量时间花在拉数据、对数据、做分析、出报告和跟进执行进度上。现在，这些高频重复工作由DataClaw销售经营参谋来做。销售负责人负责判断和决策，数字员工负责持续监测、分析和跟进。销售负责人可以把更多精力放回真正影响销售增长的事情：拜访重点客户、支持一线团队、调整区域策略，并推动改善落地。从月底被动「看报表」到每天主动「做经营」DataClaw 销售经营参谋今天正式上岗携手汉得，共铸硬核竞争力！

07-30

汉得 x 京新药业｜共建企业级 AI 智能体平台，共拓医药行业智能化升级！

07-31

汉得 x 京新药业｜共建企业级 AI 智能体平台，共拓医药行业智能化升级！

近日，京新药业与汉得大客户数智化事业部群共同推进的企业级 AI 智能体应用建设项目正式启动。此次合作，是双方围绕企业级人工智能能力建设开展的一次重要实践，也标志着京新药业在 AI 技术规模化应用与业务场景深度融合方面迈入全新阶段。双方将基于汉得“得·灵”企业级 AI 应用产品和能力体系，构建京新药业 AI 智能体应用数智化底座和能力体系，共建智能体服务平台、智能企业知识助手、专业智能体应用及运营运维体系，加速 AI 智能应用在医药行业高频业务场景中落地，让 AI 从单点工具逐步成长为支撑医药企业产业链协同与创新的智能化能力底座。汉得 x 京新药业业务与AI技术共创智能化未来项目启动会上，京新药业药品销售公司总经理助理陈逸杰，运营部总监陈斌，信息部经理梅君君，董事长助理闫震等制剂研发、制剂销售、制剂产供销、股份职能、信息技术等相关业务领域的项目关键成员，汉得大客户数字化平台事业部群经理郭少博、销售部总经理黄志强等双方核心团队齐聚一堂。会上，双方围绕项目建设目标、总体蓝图、实施路径及协同机制进行了深入交流，进一步明确了项目范围、职责分工与阶段任务，标志着京新药业 AI 智能体平台建设正式进入实质性推进阶段。京新药业项目负责人陈斌表示，AI 技术正加速融入医药企业的研发、生产、经营与管理过程。京新药业希望通过本次项目，建设统一、安全、可运营的企业级 AI 能力平台，让分散的知识得到沉淀，让高频的工作得到提效，让专业经验得到更高效地传承与复用。项目建设过程中，各业务部门将积极参与需求梳理、场景验证与应用反馈，在保障数据安全、业务合规与结果可靠的前提下，共同推动 AI 能力真正融入日常工作，为企业高质量发展提供新的智能化支撑。汉得销售部总经理黄志强则表态：汉得将充分发挥在企业数字化服务、企业级 AI 平台建设及医药行业项目实践方面的能力，组建业务、产品、技术与交付相结合的专项团队，助力京新药业构建统一、易用、安全可控的 AI 智能体平台。项目不仅关注平台和场景的建设，也将同步推进培训赋能、知识转移、运营监控与持续优化，帮助京新药业逐步形成自主运营、持续创新的企业级 AI 能力体系，让智能体用得起来、用得顺畅、用出价值。从单点工具应用到AI能力体系京新药业加速AI智能化升级浙江京新药业股份有限公司（以下简称京新药业）成立于1990年，是一家集研发、生产、销售于一体的医药上市公司。公司坚持“务实、创新、包容、共赢”的企业核心价值观，以“精心守护健康”为使命，致力于成为中国精神神经、心脑血管领域的领先者。一直以来，公司秉承“京新药，精心造”的生产质量理念，已全面通过新版 GMP 认证，固体制剂生产线率先于2006年通过了德国 GMP 认证，并于2018年通过美国 FDA 现场检查。公司综合经济效益快速提升，连续多年荣登“中国化学制药行业制剂出口型优秀企业品牌”“中国医药工业百强”和“中国化学制药企业百强榜”，是第一批“中国医药企业制剂国际化先导企业”，第一批国家“重大新药创制”科技重大专项优秀课题承担单位，社会知名度和美誉度日益提升。随着企业经营与业务规模不断发展，京新药业在制度流程、研发资料、专业文献、合同文件及外部行业信息等方面积累了大量知识资产。与此同时，传统的人工检索、文档整理、资料审核、专业翻译和情报收集方式，也面临着信息分散、查找耗时、重复劳动较多、专业一致性要求高等挑战。如何让员工更便捷地获取企业知识，如何提升复杂文档的处理效率，如何保障医药专业翻译的准确性，如何及时掌握政策法规、行业动态及研发情报，正在成为企业提升协同效率与创新能力的重要课题。本次 AI 智能体平台与应用建设，正是京新药业面向下一阶段发展作出的主动布局。项目将以企业级 AI 平台为基础，以企业真实业务需求为牵引，将大模型、知识库、智能体编排和业务工具调用能力融入日常工作，推动企业知识从分散存储走向集中管理，推动业务处理从人工操作走向智能辅助，推动 AI 应用从零散探索走向统一运营。统一数智底座自主安全可控构建企业级 AI 赋能体系当前，企业 AI 建设正在从单一问答工具，逐步迈向平台化、体系化与场景化发展的新阶段。本次项目将按照“企业级 AI 底座＋智能体开发平台＋文档系统集成＋专业智能体应用＋运营运维体系”的整体蓝图，构建面向京新药业全员的一站式 AI 服务中心。平台将建立统一的智能体应用入口，实现账号、认证、权限、服务入口与运营管理的统一，并通过网页端、桌面端及钉钉端等方式，为不同岗位员工提供一致、便捷的 AI 使用体验。依托京新药业现有算力资源，项目将采用私有化、本地化部署模式，确保模型运行、企业数据和用户交互过程均在企业可信环境内完成，实现数据不出域、权限可管控、过程可审计、操作可追溯。在此基础上，平台还将建设企业级 RAG 知识库、智能体编排、工作流管理、Skill 能力管理、MCP 工具接入、业务系统 API 集成以及日志审计、监控告警等能力，为后续更多业务场景的持续接入与快速创新奠定基础。场景深耕以高频刚需推动试点先行围绕京新药业核心业务需求，双方将坚持高频场景优先、业务价值导向、分阶段建设与持续优化的实施路径，优先打造通用智能体、文档智能体、翻译智能体和情报智能体等专业应用。企业智能协同助手企业智能协同助手是员工使用企业级 AI 能力的统一入口，也是连接企业知识、业务场景与专业智能能力的核心枢纽。依托自然语言理解、多轮上下文交互、用户意图识别和企业知识检索能力，智能协同助手可为员工提供连贯、便捷、个性化的智能服务。针对规章制度、业务流程、管理规范及日常工作知识等通用问题，系统能够基于企业知识库，快速提供专业、准确、简洁的回答。当用户提出文档处理、专业翻译、信息研究等复杂需求时，智能协同助手可自动识别任务类型，精准匹配并调度相应的专业智能体，实现不同 AI 能力之间的智能协同与无缝衔接。通过“统一入口、智能识别、专业调度、协同执行”的服务模式，降低员工使用 AI 的门槛，让企业知识获取和专业能力调用像日常对话一样自然、高效。综合审查智能体综合审查智能体面向企业日常经营管理中的高频、重复及专业性文档处理场景，提供覆盖文档全生命周期的智能辅助能力。智能体可支持文档模板标准化转换、内容纠错与规范检查、多版本文件比对、发票智能预审、合同条款识别与风险审核等应用，帮助企业提升文档处理效率、质量与合规水平。通过“AI 智能预审＋专业人员复核”的人机协同机制，智能体可承担大量基础性、规则性和重复性检查工作，辅助业务人员快速识别问题与风险，使专业人员能够将更多精力投入核心判断、风险决策和高价值业务活动。医药翻译&精读智能体针对医药专业文献、专利、法规、合同及国际资料等内容，翻译智能体将提供多格式文件解析、批量翻译、双语对照输出以及专业术语管理能力。战略情报分析智能体战略情报分析智能体将面向政策法规、行业趋势、研发文献、专利信息及企业重点关注主题，提供公开信息的合规采集、整理分析、变化监测和报告生成能力。通过统一规划、平台建设、试点验证和持续运营，双方将推动 AI 智能体从“能够使用”逐步走向“融入业务”，从解决单一问题逐步走向跨场景协同。未来，汉得将继续携手京新药业，以业务价值为导向，以安全合规为基础，以高频场景为切入口，持续探索 AI 在医药研发、生产经营与企业管理中的创新应用，共同打造可落地、可运营、可扩展的企业级 AI运营平台实践标杆，为京新药业高质量发展注入持续的智能化动能。携手汉得，共铸硬核竞争力！

07-29

智践于行｜汉得 AI 助工业数字化提质增效！

近期，凭借支撑企业高效构建工业 AI 智能体的全面 AI 能力体系的落地实践能力，汉得成功入选由中国科学院《互联网周刊》联合 eNet 研究院、德本咨询等权威机构发布的「2026 工业数字化推动企业 TOP50」榜单。

07-28

AI 重构营销费用全链路｜从“花出去”到“花得值”，汉得助力大消费企业存量时代提效增利！

汉得在服务酒水、食品饮料、日化、时尚零售等行业 100+ 头部消费企业的过程中发现，AI 技术的成熟，正在为这个困扰行业多年的难题，提供全新的解题思路。目前汉得营销 AI 解决方案已经在多家百亿级快消企业落地，实现显著的效率提升和经济价值。

07-28

AI 重构营销费用全链路｜从“花出去”到“花得值”，汉得助力大消费企业存量时代提效增利！

当中国大消费行业集体走过“跑马圈地”的增量时代，正式进入“存量深耕”的新周期，一个命题正在摆在所有头部企业面前：每年几十亿甚至上百亿的营销费用，如何真正花在刀刃上？从抢占新市场、覆盖新网点的“广度扩张”，到深挖单客价值、提升单店产出的“深度运营”，在既定预算框架下，营销活动从计划、申请、审核、执行到结案、核销的全链路效率，正在成为决定企业盈利能力的分水岭。汉得在服务酒水、食品饮料、日化、时尚零售等行业 100+ 头部消费企业的过程中发现，AI 技术的成熟，正在为这个困扰行业多年的难题，提供全新的解题思路。目前汉得营销 AI 解决方案已经在多家百亿级快消企业落地，实现显著的效率提升和经济价值。从 TPM 到 TPO营销费用管理的三次进化过去二十年，中国快消企业的营销费用管理经历了三个阶段：1第一阶段：让费用“控得住”通过 TPM（营销费用管理）的上线，实现费用流程在线化、预算额度管控、基础规则校验，解决了“有没有系统”的问题，让费用不再是一笔糊涂账。2第二阶段：让费用“算得清”通过营销场景数字化、政策引擎自动化核算、执行过程在线化管理，实现费用的精准直投、自动计算和高效核销，解决了“算得准不准”的问题，让业务和财务告别没完没了的对账扯皮。3第三阶段：让费用“用得值”当市场从增量转向存量，营销费用不再是“花完就行”，而是要追求投入产出比。这一阶段有了更清晰的名字——TPO（营销费用优化）：借助历史数据沉淀和 AI，让营销费用管理从“流程管控”走向“智能决策”，让每一分投入的产出比最优。在实践中我们发现，很多企业即使已经上线了先进的 TPM 系统，在营销费用全链路管理中只走完前两个阶段——费用既“控得住”又“算得清”，大多数企业依然会发现：真正决定费用能否“用得值”的这些环节，仍是全链路上的老大难：💢 计划端靠经验：管理者或运营者要在市场、区域、渠道、客户、终端、活动等多个维度上分配预算、定投放策略与销量目标，高度依赖个人经验，“拍脑袋”决策导致费用投入错配；💢申请端靠手工：业务人员大量时间耗在重复录单上，挤占了拜访客户、服务终端的一线时间；💢审核端靠肉眼：海量单据下难免有漏网之鱼，违规风险后置；大区总监每天花 3-4 小时审批，依然难以做到科学决策；💢执行端靠运气：部分数据收集滞后，无法实时预警，往往等到季度复盘时才发现费用打了水漂；💢核销端靠人工：财务人员加班加点依然效率低下，套费、骗费行为难以完全识别。这些痛点，靠流程管控和自动核算都解决不了——它们考验的是决策质量、人力效率与实时反应，而这，正是第三个阶段，营销费用 TPO 阶段、要靠数据和 AI 才能破解的问题。当流量红利见顶，向管理要效益，不再是一句口号，而要落到真金白银的利润上。全链路 AI 赋能让营销费用管理“聪明”起来汉得依托大圣 AI 中台，打造覆盖营销费用全链路的 AI 智能助手，深度嵌入企业已有 TPM 流程，不改变操作习惯，通过对话式交互实现从 “AI 辅助” 到 “AI 决策” 的跨越。计划环节AI 做你的“智能参谋”制定营销计划时，管理者或运营者用自然语言下达需求，AI 基于全量数据，在市场、区域、渠道、客户、终端到活动类型等多个维度上，自动给出该投哪里、投多少力度、定多少销量目标、预期能带来多少 ROI 的建议方案，管理者只需在此基础上微调即可。✅ 价值：计划制定效率提升 70% 以上，新人也能做出资深操盘手水平的方案，费用投入精准度大幅提升，避免“撒胡椒面”式的无效投入。申请环节AI 做你的“效率助手”申请环节，业务人员要把计划里定好的投放落成正式的活动申请或终端协议：AI 自动填充字段、历史数据一键复制、批量创建同类申请，并在提交前预审常见错误，录入从“几分钟一单”变成“几句对话搞定”。✅ 价值：申请录入效率提升 80% 以上，一线每天可节省 2-3 小时；申请驳回率降低 60%。审核环节AI 做你的“决策外脑”汉得营销审核 AI 助手基于独创的五维决策模型，给出明确的审批建议和推理过程：◈ 该不该做：是否符合战略方向；◈ 值不值做：测算预期 ROI，评估投入产出比；◈ 能不能做：核对预算余额、资源匹配度；◈ 能不能担：识别合规风险、市场风险、执行风险；◈ 会不会乱：同区域活动是否撞期、政策是否叠加、费用是否冲突。AI 会自动给出“通过 / 附条件通过 / 人工复核 / 驳回”的明确建议，并且完整展示推理过程和数据依据，管理者只需要做最终判断。同时基于可不断积累企业营销经验的决策引擎，越用越贴合企业的管理要求。✅ 价值：审批时间从 3-4 小时缩短到 1 小时以内，违规申请识别率达 92%，从根源上减少费用跑冒滴漏。执行环节AI 做你的“风险哨兵”AI 7x24 小时自动监控在执行活动，实时销量与费用进度对比、营销活动指标监控与预警、异常投入与窜货风险、活动提醒跟进到期核销。实时监控实时对比销量进度和费用投入进度，对进度异常的活动自动预警；识别异常识别问题终端的异常投入，及时提醒管理者干预；提前预警监控终端价格执行情况，提前预警窜货和价格体系破坏风险；自动提醒自动提醒业务人员跟进即将到期的活动和需要核销的单据。✅ 价值：风险发现从“事后复盘”提前到“事中干预”，费用浪费减少 30% 以上，活动执行达成率提升 25%。核销结案环节AI 做你的“核销专家”费用结案时，AI 自动完成四维度检核：真实性、准确性、合规性、合理性四维检核，识别照片造假、套费骗费等行为。真实性检核通过 OCR、图像识别、时空一致性校验，自动识别照片造假、单据造假等套费行为；准确性检核自动核对活动政策、计算应付费用，校验发票真伪，不需要人工逐张计算；合规性检核检查费用是否符合预算要求、是否符合公司标准、票据是否合规；合理性检核对比预实差异、同期同类活动费效比，评估活动效果，识别异常投入。✅ 价值：核销效率提升 80%，财务人员工作量大幅降低；套费骗费行为识别率提升 90%，费用真实性合理性得到保障；自动生成营销活动复盘报告，将叙事化的活动小结升级为“量化的活动执行效果”+“清晰证据链”+“可复用的结论&可改进建议”，沉淀活动费用数据资产，用于后续同类型活动、同期活动参照对比，为后续营销决策提供数据支撑。更关键的是，以上五个环节并非五个孤立的工具，而是一个持续优化的闭环——核销复盘的结果自动回流到下一轮计划，让 AI 越用越准、企业的营销经验越沉淀越厚。这正是 TPO 区别于传统 TPM 的关键：从“一次性管控”走向“持续增值”。从“试点验证”到“规模落地”AI 价值正在被验证汉得营销 AI 解决方案已经在多家酒水、食品饮料行业头部企业落地：某酒企试点区域终端协议录入效率提升 75%，一线业务员最直观的感受是“终于不用下班了还在录系统”；某食品饮料企业上线 AI 审核助手后，大区总监审批时间减少 70%，违规费用拦截率达到 90%，每年预计减少无效投入数千万元；某快消龙头企业AI 核销助手上线后，财务核销周期从 15 天缩短到 3 天，套费行为减少 85%；多家企业反馈，AI 上线后营销费用 ROI 平均提升 10%-15%，真正实现向管理要效益。AI 时代快消数字化的下一个十年在汉得看来，企业级 AI 的价值，从来不是炫技，而是真真切切地解决业务问题，为企业创造实际价值。AI 不是替代人，而是把人从繁琐重复的劳动中解放出来：让业务员专注拜访客情，让管理者聚焦战略决策，让营销决策层聚焦价值管理。从“流程数字化”到“决策智能化”，从 TPM 到 TPO，这是大消费行业数字化的下一个十年，也是头部企业在存量时代构建核心竞争力的关键。汉得数字化营销团队成立 20 余年，已服务 100 + 百亿级消费企业，提供从营销战略到系统落地、从流程优化到 AI 赋能的全链路数字化服务。数字化，放心交给我。汉得愿与更多消费企业携手同行，让每一分营销费用都产生真正的价值。携手汉得，共铸硬核竞争力！

07-27

AI拆解20W行ERP老旧代码｜AI Harness 解耦大型制造业老旧 ERP 系统构建业务知识本体！

老旧系统解耦重构，也是是每一个 CIO 必须面对的问题。

07-27

AI拆解20W行ERP老旧代码｜AI Harness 解耦大型制造业老旧 ERP 系统构建业务知识本体！

系统跑了10年，核心逻辑写在400多个没人看得懂的 PL/SQL 包里，累计超过20万行老旧代码。当年的开发早走了，文档？不存在的。因为原厂不再提供后续支持，为支持业务的持续发展，公司决策：“今年必须解耦。”这是我们客户2026年开年时的真实处境。老旧系统解耦重构，也是是每一个 CIO 必须面对的问题。ERP 解耦有个公开的秘密：重构编码只占20%工作量，剩下80%是“搞懂老系统到底干了什么”。一个 ERP 标准包，资深顾问读明白需要2到3天。312个标准包，加上170多个客户化包，排着队干要两年。两年之后，业务需求早变了。我们客户给这个阶段起了个名字“代码考古”系统里沉淀着十年的业务逻辑：哪些逻辑是必须的，哪些是历史遗留，哪些是为了绕过某个已废弃的逻辑打的补丁。没人知道。400 多个 PL/SQL 包像一个个上了锁的黑箱子，排成一排，等你一个个撬开。2026年2月，项目启动。汉得与客户联合项目组做了个决定“让 AI 来干考古的活”市面上讲 AI 赋能 IT 项目的文章很多，但我们很快发现一个事实：AI 裸用就是个高级聊天框。同一个问题问两遍，给你两个不同的答案。在 ERP 系统解耦面前，这种不确定性是致命的——复杂调用链中一个逻辑编造，你根本不知道错的在哪里。所以项目没急着上 AI 写代码，而是搭了一套 AI Harness 工程框架，替代人工读包环节。具体干三件事：第一件，搭知识底座。所有 ERP 标准包逻辑代码从数据库自动导出、结构化解读，170多个客户化包按业务领域分类提取核心逻辑，19类业务对象定义从 ERP 表的 HTML 快照自动转成标准化文档。AI 要回答问题，先给提供充分的可读取信息来源。第二件，定规则。明令禁止 AI 编造表名、列名、JOIN 条件。所有 SQL 字段必须可溯源到业务对象定义文件。违规时 AI 必须停止并告知用户。所有解读出来业务逻辑链接到源代码包与代码行数，规则解决了一个真实痛点：AI 解读时编造字段，编造逻辑，在 ERP 这种庞然大物里，排查成本极高。第三件，编技能。13个 AI 技能，每个负责一个具体环节——有的读 PL/SQL 包，有的分析调用链路，有的写重构设计文档，有的评审文档质量，有的自动调接口做双端数据对比。将解耦重构设计中的 AI 协作方式方法，融合在日常工作流程中的技能使用中。这三件事合起来，叫 Harness一个让 AI 从“聊天工具”变成“项目基础设施”的工程框架有了共享知识底座，团队开始跑流程。先让 AI 自动解读400多个包。两年的人工工作量，压缩到两个月。顾问不用再读代码了，可以集中精力判断业务逻辑对不对，是否裁剪或保留。然后是194份设计文档的自动生成。每份文档包含 API 定义、参数映射、业务约束、测试用例。 AI 写完，自己评审。评审六维深潜，逐业务约束对比标准包源码与设计文档差异，找缺失校验、矛盾逻辑、不可达路径，携带改进建议由产品决策。通过 Skill 沉淀团队评审经验，一份 “投料单物料新增与修改”文档，三轮评审下来，累计发现39项设计缺陷。其中“变更物料时操作类型判定逻辑矛盾”这个问题，涉及三个参数的交叉组合逻辑，人工评审几乎不可能发现。传统项目里，设计文档质量靠“感觉还行”。在这个项目里，质量变成了数字——89%的异常场景校验拦截率，单份文档累计发现30个以上设计缺陷。团队通过 AI 自动化测试 skills，AI 自组织测试数据，自动调用 API 执行逻辑，等待 ERP 同步，然后查询解耦领域和 ERP 两边的数据库，逐字段对比差异。27条用例跑完，自动发现了11个 Bug。其中的典型：Bug-11：工单创建后 BOM 展开未执行。工单在工单中心是“已发放”状态，但 ERP 那边没有对应的物料需求明细。这种问题在传统测试中依赖人力投入的工作，通过 AI 自动执行并提供充分的过程工作证明支持研发测试定位并修正问题。最核心的转变是“确定性”——传统 ERP 解耦项目最大的风险是做完了但不知道对不对，代码是新的，业务逻辑对不对没人说得准。AI 自动化测试提供了一层确定性保障：通过 AI 组织数据执行新旧系统的代码逻辑并核对数据一致性，Bug 由自动化测试自动发现，非手工构造。设计阶段有评审拦截，测试阶段有双端对比， Bug 修复后有自动复测。质量在整个链条上可追溯、可度量。通过 AI Harness 工程提供了从设计、开发到自动化测试的全链条质量保障，可追溯、可度量，大幅提升解耦效率。设计文档生成、六维评审、API 测试、双端对比、Bug 登记、复测验证，六个环节形成完整质量闭环。几组数字值得记住：312个标准包解读从两年压到两个月194份设计文档从一年压缩到三个月单个文档39项设计缺陷在写代码之前就被发现和修复传统 ERP 是一座知识黑箱，核心业务逻辑深锁在 PL/SQL 包中，靠资深 IT 人员的私域认知。本次项目在推动系统解耦的同时，完成了一件更具远期价值的事——用本体的方法，把隐性的领域知识显性化，构筑起企业运营知识本体。在本体视角下，工单被明确定义为制造业的核心业务实体。围绕它，我们厘清了工单的类型、生命周期状态，以及它与工序、物料需求、资源等实体之间的关联与约束。过去，这些知识全部裹挟在 `WIP_JOB_DETAILS` 包3000行代码里，查询、创建、状态变更、发放、完工、反冲，一步一坑。现在，我们基于本体模型实施服务能力 API 化——不是简单地把表暴露成 REST 接口，而是按“业务能力”拆解和封装 API。以“工单创建”为例，这一能力背后聚合了 WIP_ENTITIES 等四张表、三道状态校验、两轮数据展开，最终被凝练成一个契约清晰的接口：`POST/v1/organizationId/discrete-jobs/createWorkOrders`，入参明确、返回清晰、错误码可枚举。整个项目共沉淀190个标准化 API，覆盖工单管理、基础设置与数据同步三大领域，每一个 API 就是一个独立、可调用的业务能力原子。这意味着，制造领域的专业知识不再锁在少数人脑里，而是存在于一个结构化、可检索、可引用的知识空间中——这正是一个可被人与机器共同消费的领域本体。新人两周可上手，AI 30分钟就能读透。我们把这种状态称为 “Agent Ready” 。未来，任何一个 AI Agent 要进入工单业务，再也不必去啃老旧的 PL/SQL 代码，也无需到处问人：打开知识空间，即可理解所有业务对象的定义与关系；浏览 API 清单，就能知道有哪些能力可供调用；查阅设计文档，便能掌握业务逻辑约束。这就是 Agent 化的基础准备——给它一个结构化的业务世界模型，和一套按能力组织的 API 工具箱。没有这两样，Agent 面对 ERP 就是盲人摸象；有了这两样，Agent 就能化身一位不经培训、永不离职的数字员工。太多 ERP 解耦项目只做到“把代码搬出来”，却忘了把搬出来的东西整理好。解耦像是拆房子，而 API 化与知识本体化，则是把拆下的砖瓦分类编号、画成图纸。不做这后一步，下一次改造依然要从“考古”重新开始。我们选择在当下就完成企业运营知识本体的构建，把业务的“活灵魂”从代码遗迹中解放出来，为 AI 时代的智能运营铺好认知基座。携手汉得，共铸硬核竞争力！

07-24

三十载同行智启新程｜汉得东京纪念活动圆满举办，以双AI战略护航企业高质量发展！

2026年7月8日，以汉得自前身创立至今深耕行业三十周年为契机，汉得在东京皇宫酒店圆满举办纪念活动。

07-24

三十载同行智启新程｜汉得东京纪念活动圆满举办，以双AI战略护航企业高质量发展！

2026年7月8日，以汉得自前身创立至今深耕行业三十周年为契机，汉得在东京皇宫酒店圆满举办纪念活动。来自日本地区的新老客户、合作伙伴及汉得集团管理层代表齐聚一堂，共同回顾汉得三十载深耕实业、赋能企业数字化转型的发展积淀，并围绕企业数字化革新与AI智能化转型展开深度研讨与交流。本次活动聚焦中国制造业与零售业过去三十年的产业变革与业态升级，以及汉得如何陪伴客户完成从信息化、数字化到智能化的持续跨越，助力企业完成管理模式与技术体系的迭代升级。通过主题演讲、案例分享、纪念影片及客户交流等环节，全方位系统化展示了汉得三十年来在企业管理升级、系统建设和技术创新方面的行业理解与实践成果。大会现场，汉得重点分享了“AI Building”与“Building AI”两大核心战略方向。AI Building“AI Building”强调将成熟的AI能力融入企业数字化系统建设、开发交付与运营管理，帮助客户提升系统现代化建设的效率与质量，夯实企业数字化底座。Building AI“Building AI”着眼于企业自身智能化能力建设，通过数字员工、专业化场景AI应用和AI业务洞察等，推动AI真正进入业务执行、专业研判和经营决策，实现AI与企业业务的深度融合。这一话题引发了现场客户与合作伙伴的高度关注和热烈探讨，同时与会嘉宾围绕AI技术如何融入现有数字化体系、赋能SAP等核心系统的高效开发与智能运维，以及如何依托数字员工与业务洞察创造实际价值等核心议题展开深入探讨。在客户感恩交流环节，宾主双方开展了亲切、友好且富有成效的沟通对话。多位客户高层围绕企业全球化协同布局、数字化升级、AI场景化落地应用、长期战略合作等关键方向，与汉得团队充分交换意见、达成共识，为后续双方深化全方位多领域的合作筑牢坚实基础。本次活动的成功举办，不仅让日本客户更清晰全面地了解汉得的技术实力、实践积淀与专业底蕴，进一步夯实市场信任与合作信心，更充分展现出汉得深厚的行业理解洞察、持续的技术创新能力、成熟的本地化服务综合优势。未来，汉得将持续深耕“AI Building”与“Building AI”核心战略，携手日本及全球客户与伙伴，将扎实的数字化基础转化为硬核智能化能力，将前沿技术创新落地为实打实的业务增长成果，共同迈向AI驱动的企业发展新未来。携手汉得，共铸硬核竞争力！

07-24

汉得自主产品出海：美加墨三国同步上线，汉得HR产品助力汽车零部件龙头客户全球化人力精益管理！

基于某汽车零部件制造企业北美多基地人力精益化管控需求，汉得于2026年3月，顺利完成美、加、墨三国考勤数字化项目全面上线。

07-24

汉得自主产品出海：美加墨三国同步上线，汉得HR产品助力汽车零部件龙头客户全球化人力精益管理！

基于某汽车零部件制造企业北美多基地人力精益化管控需求，汉得于2026年3月，顺利完成美、加、墨三国考勤数字化项目全面上线。M公司，是全球领先汽车外饰件、轻量化车身结构件供应商，入选全球汽车零部件百强。经过多年的发展已实现全球化布局，实现中国工厂+海外本地化工厂（枢纽+卫星工厂）的布局模式；工厂分布在中国、北美、欧洲、东南亚等国家及地区。配合企业经营战略，2024年汉得已帮助客户建成全球人事业务基础管理平台，实现全球人事基础数据和基础流程管理线上化运营及全球HR数据合规运营。此次项目上线，标志着企业完成全球人力精益化管理初步闭环。项目以汉得HR产品解决方案（布谷）+ SAP HCM，完成北美多厂区考勤全流程数字化升级。本次项目既是该头部公司海外人力精益化管理的关键里程碑，也是布谷HR产品出海落地的标志性项目，为国内制造型企业全球化人力数字化精细运营管理打造可参考标杆范本。▲ 平台架构总览：SAP HCM+布谷HR双核驱动，三国全域覆盖三语全域覆盖多系统互联互通项目覆盖美国、墨西哥及加拿大全部生产厂区全体在职员工，搭建中英西三语多端自助考勤平台，适配北美多国员工语言使用习惯。打通某品牌考勤机、某BPM流程平台、某跨国第三方服务公司、邮件、钉钉五大系统，实现全链路数据互通，彻底破除海外各基地数据孤岛。55项标准化功能落地深度匹配属地合规要求平台落地55项全场景考勤数字化功能，包含16项基础信息功能、12大类考勤审批流程、27套标准化分析报表，完整覆盖排班管理、打卡采集、请假出差、补卡加班、调休结余、考勤异常管控、跨国外派专项考勤等全部海外业务场景。系统深度适配美、加、墨三地差异化劳动法规、工时标准、加班津贴、节假日计薪规则，将各国属地管理要求固化为系统标准核算逻辑，从源头满足海外用工合规管控需求。▲ 55项标准化功能分布跨时区跨国攻坚四阶段稳步完成全流程交付项目落地面临多重挑战：美加墨跨12小时时差、多国跨文化管理差异、墨西哥厂区组织拆分、国内春节工期叠加等多重阻力，项目团队分四大阶段有序推进，保质保量完成交付。阶段一业务调研与数据合规治理夯实项目底层基础团队完成三地全业务现状摸排与方案定制；针对墨西哥厂区组织拆分产生的300+冗余岗位、2000+人员异动、900+汇报链路调整、500+条历史错误数据完成全量梳理整改。同步完成所有员工人脸生物信息合规签约与某品牌考勤机设备全域部署，有效规避海外生物信息采集合规风险，最终完成三地统一业务方案签字定稿。阶段二系统开发配置 + 分层培训持续精简审批链路完成系统配置、多系统接口开发，落地三轮分层本地化培训，累计开展50余场培训，覆盖墨西哥、美国、国内三地；持续优化审批流程：出差审批平均周期大幅缩短；开展多轮闭环UAT测试，保障系统稳定可靠。阶段三试点试运行 + 全域正式上线双线运维保障月结稳定3月16日北美全区域统一正式上线；上线后连续10周采用远程+现场双线支撑模式，保障三地每周考勤月结平稳落地。系统上线至今，累计发起各类考勤流程2万+条，全业务链路平稳无故障。阶段四建立需求全生命周期台账常态化迭代优化搭建完整问题与需求管理台账，上线后持续跟进业务优化诉求，持续匹配企业海外业务动态变化。北美基地运营与人效双提升合规管控与降本增效双向突破✅ 统一属地考勤标准，筑牢全球化用工风控底座项目统一美墨加三地零散考勤制度，标准化固化夜班津贴、缺勤扣分、年假结转、外派薪酬、节假日计薪等核心规则，彻底解决多厂区政策不一、核算口径混乱的历史痛点。落地属地专属规则：加拿大考勤由半月薪切换为周薪、美国全厂区统一夜班补贴标准、墨西哥特色工时制度系统固化，从源头规避海外用工合规处罚。全域落地人脸打卡，识别准确率超99%，从技术层面杜绝代打卡，海外用工合规管控能力显著升级。✅ HR事务大幅减负，全链路数字化降本提效数字化流程替代线下手工台账，HRBP工时统计、薪资核对、数据整理工作量大幅精简：薪资校验每周节约4小时、工时分析每周节约6小时。考勤数据自动同步某跨国第三方服务公司薪资系统，省去人工格式转换、跨系统线下对账；管理者一站式工作台支持批量排班、考勤异常批量确认，工时处理效率大幅提升。✅ 多维度工时数据可视化，支撑集团全球经营决策平台配套27套标准化工时分析报表，支持按工厂、工段、班次、人员多维度拆解出勤、加班、缺勤数据，实现工时数据实时可视。总部可一键穿透查看北美各基地人力成本、用工效率数据，为海外产能调配、人力编制优化、生产成本精细化管控提供量化依据，支撑企业全球一体化精细化运营。✅ 员工自助服务普及，一线使用体验显著升级员工移动端自助使用率超60%，员工可随时自主查询考勤、剩余假期，线上发起各类假勤、出差申请；HR月度线下咨询量减少50余条，员工整体体验提升80%，真正实现“数据多跑路，员工少跑腿”。▲ 核心价值指标一览赋能企业长期全球数字化布局搭建统一海外人力数据底座，打通业人一体化数据流在企业前期已建成的欧洲、东南亚、中国区域HR基础平台之上，本次北美考勤、工时、薪酬源头数据的统一接入，标志着全球化基础运营平台在主要区域实现全域覆盖，彻底打破各海外基地信息孤岛，支撑企业“全球一盘棋”人力资源管控模式。为后续海外绩效搭建、劳动力智能规划、人力成本BI分析、AI智能排班等数字化延伸项目筑牢统一数据根基。沉淀可复用海外实施范式，降低全球数字化拓展成本结合企业前期在欧洲、东南亚已积累的平台建设经验，本次美墨加三地同步落地，进一步沉淀适配欧美劳动法规、跨文化多基地并行上线的标准化HR实施方法论。后续企业在其他海外新基地拓展时，可直接复用成熟落地方案，缩短新项目交付周期、削减海外数字化投入成本。推动海外HR职能转型，从事务执行转向战略支撑数字化替代手工考勤、台账整理等重复性事务工作，释放海外HR大量精力，使其聚焦人才保留、用工结构优化、产能人力配套等战略性工作，持续提升海外组织整体人效。布谷HR产品全球化里程碑海外交付能力完成实战验证◈ 出海实战落地，跨国产品适配能力得到检验本项目是布谷HR产品走出国内、落地北美海外市场的标杆项目，系统完整适配美墨加差异化劳动法、薪酬核算规则、多语言交互与属地管理习惯，充分验证产品跨国法规适配、多系统深度集成、复杂海外考勤场景全流程交付能力。◈ 补齐海外场景能力短板，完善全球化产品架构依托本项目沉淀欧美考勤、外派人员管理、周薪核算、生物信息合规等本地化专属功能模块，补齐产品海外场景能力短板，持续完善布谷HR全球化产品整体架构。◈ 打造汽车零部件行业出海标杆，拓宽全球化业务赛道该项目作为整车零部件制造行业海外人力数字化标杆案例，为布谷HR面向出海制造企业拓展海外数字化项目积累成熟实践经验与行业样板，打开全球化业务全新发展空间。上线不是终点，而是数智赋能全球人力精细化管理的全新起点。未来，汉得将持续深耕海外人力数字化建设，探索更多智能化人力应用，以统一数字化底座支撑企业全球化长效高质量发展。携手汉得，共铸硬核竞争力！

07-24

汉得DataClaw｜当AI从“项目制开发”走向“数字员工培育”，业务人自己就能“培育”AI数字员工，4 大场景上岗见效！

DataClaw带来的变化，不是AI突然能够完成过去做不到的事，而是企业增加AI场景的方式发生了变化：过去，每增加一个AI场景，都要找技术开发一次。现在，业务人员可以持续培育一名“数字员工”像带一位新人，但这位新人永远不会离职。企业的下一程，不是更强的开发，而是更好的培育。

07-24

汉得DataClaw｜当AI从“项目制开发”走向“数字员工培育”，业务人自己就能“培育”AI数字员工，4 大场景上岗见效！

当AI从“项目制开发”走向“数字员工培育”企业真正改变的不只是效率而是AI进入业务的方式凌晨1点，法务部还亮着灯。第87份合同，第5次退回修改。销售在群里@所有人：“客户明天要签，能不能先过？”法务盯着屏幕里那条新加的红线条款——上周刚更新的，系统里还没同步。这不是某个企业的特例。这是大多数公司落地AI的真实困境：每增加一个AI场景，都要重新依赖技术团队开发。业务规则一变，AI就“失忆”，只能等IT排期。当企业需要的AI场景越来越多，一个问题也随之出现：💢企业每增加一个AI场景，都要重新依赖技术团队开发吗？DataClaw提供了另一种企业AI场景建设方式：业务人员直接通过与AI对话把知识、规则和工作方法“教”给数字员工——培育，而不是开发企业增加AI场景，不再只能依靠技术开发，也可以通过培育数字员工来实现。场景一合同预审员：减少合同反复退回修改故事背景：一家贸易型企业有几百名销售，销售人员很难记住所有合同红线。合同签署前需要经过法务审核，但公司只有5名法务，每天要处理约100份合同。销售提交的合同一旦触发红线，就会被退回修改，导致合同反复流转，签署周期被拉长。如果在提交法务前先由AI完成预审，既可以减少合同反复退回，也可以降低法务的基础审核工作量。💢传统做法：要实现合同预审，技术团队需要把合同条款、判断逻辑和处理流程通过开发实现。合同红线变了，重新排期、改代码、测试上线，一次规则更新动辄数周。✅ DataClaw怎么做：培育一名“合同预审数字员工”，不需要写代码。法务把最新的合同红线、审查要点、修改范例直接“教”给它——像带新人一样，用自然话说一句“这条款如果超过X金额，必须加Y担保”，它就学会了。销售提交合同前先过它这关：识别风险条款、标注问题、给出修改建议，必要时自动转法务终审。更关键的是：下周红线又变了？法务打开对话窗口，把新规则“讲”给它，10分钟后生效。不需要提需求、等排期、改系统。◈ 价值：合同预审数字员工上岗后，单份合同审批周期从30天缩短到10天，反复退回率下降近70%，法务基础审核工作量减少约65%——销售终于不用反复补件，法务终于能专注真正有争议的条款。场景二发票审查员：让财务专注处理异常故事背景：很多企业已经建设了报销系统，财务仍然要逐张审核发票。因为真正的发票审查，不只是识别发票信息，还要核对：是否符合最新费用标准？差旅申请匹配吗？有没有超支？关联项目预算够不够？这些规则散落在制度文件、邮件通知、口头约定里，系统根本“学”不会。💢传统做法的局限：制度一变，所有相关系统的规则配置全部要IT改一遍；跨多个模块的变更常常要协调多个开发团队，改一次流程要拉一连串会议。✅ DataClaw怎么做：财务直接培育一名“发票审核数字员工”——录入报销标准、差旅制度、税务审核要求后，AI自动识别发票瑕疵、匹配差旅申请，审核通过后直连系统发起付款流程。费用制度调整了？把新制度的PDF丢给它，它自己“读”完就能按新规则审。◈ 价值：发票审核数字员工上岗后，单张发票审核从3分钟压缩到10秒，财务月均加班时长下降约60%——财务终于能从“机械核对”里抽身，专注处理真正需要判断的异常。场景三审批调度员：组织变了，流程跟着变故事背景：某汽车零部件企业，审批路径极其复杂：申请类型、金额、部门、职级，甚至项目阶段，都会触发不同链路。组织架构一调整，审批矩阵全乱，IT排期5天起，业务办事全程等待。💢传统做法的局限：过去这些变化都要IT人员重新配置审批流程——改规则、调节点、测试上线，5天是起步价，期间新流程没法跑。✅ DataClaw怎么做：业务负责人把审批类型、审批矩阵、组织架构、分级审核规则全部“教”给数字员工。员工提交申请后，只需说一句“我要发起一笔50万的模具采购申请”，AI自动识别你是谁、该走哪条路、找谁批、抄送谁，直连OA生成流程。组织变了？更新一下规则库，当天生效。业务自己调，不用等IT。◈ 价值：审批调度数字员工上岗后，审批流程调整从“IT排期5天”变成“业务当天自助完成”，平均审批周期缩短约40% ——IT不再是流程瓶颈，业务不再为“等IT改流程”开会。场景四采购申请员：填一张表，不用再翻五个系统了故事背景：某汽车零部件企业，采购申请看起来是填一张表，实际上申请人要：查历史订单、找供应商报价、补全物料编码、核对预算余额、确认交付地址……信息散落在ERP、SRM、邮件、Excel里，填错一个字段就被退回。💢传统做法的局限：传统做法的局限：表单模板一旦变化，又需要开发适配；新人填表要培训老半天，采购部一半时间在“催单、补字段”。✅ DataClaw怎么做：培育一名“采购申请数字员工”，它能听懂“帮我申请一批模具钢，和上次一样”。然后自动：识别你的身份权限调取历史采购订单提取供应商报价补全缺失字段，每个数据都标注来源确认后一键发起申请采购类型变了、表单结构变了、业务规则变了？继续“教”它新要求，不用重新开发。◈ 价值：采购申请数字员工上岗后，申请人填表时间从30分钟压缩到5分钟，字段缺失或错误率从25%降到3%以下，审批一次通过率提升至95%——申请人不再为填表加班，采购部终于从“催交申请、补字段”里解放出来。DataClaw给企业带来的三类价值从“技术开发”，走向“用户培育”DataClaw带来的变化，不是AI突然能够完成过去做不到的事，而是企业增加AI场景的方式发生了变化：过去，每增加一个AI场景，都要找技术开发一次。现在，业务人员可以持续培育一名“数字员工”像带一位新人，但这位新人永远不会离职。企业的下一程，不是更强的开发，而是更好的培育。这就是汉得DataClaw灵舟企业AI数字员工中心让优秀管理经验可复制让重复业务工作可托付如果您也正被「AI开发周期长、IT资源不足、业务规则迭代难」困扰——扫描下方二维码，预约一次 30 分钟的场景demo，看看数字员工在您的业务里，能从哪个岗位开始上岗。携手汉得，共铸硬核竞争力！

07-21

企业研发费用如何管控才能满足IPO审计、高企认定与加计扣除合规审核？

合规不是应付检查，是让研发投入产生合规价值。从糊里糊涂拼账，到明明白白归集，企业收获的不只是风险规避，更是高新技术企业认定和加计扣除两条红利的安全到手。

07-21

企业研发费用如何管控才能满足IPO审计、高企认定与加计扣除合规审核？

对众多企业而言，创新是企业未来的必然之路，投入大量的研发费用才能保证创新与技术领先，国家为了鼓励企业真正投入研发，出台了高新技术企业以及研发费用加计扣除的税收优惠政策。企业在实际投入过程中，往往在研发管理及财务核算过程中没有严格按国家相关的要求进行管理，导致优惠红利没有享受全，或者不合规导致高新技术企业资质及IPO的审计受到影响。研发过程中项目研发属性不清晰、研发工时不分摊、物料混产研、稽查风险……粗放的研发过程管控，正在让大量研发投入变成“糊涂账”，导致政策红利看得见，拿不全。两大政策合规都需要证据链高企认定15%优惠税率+加计扣除100%额外扣除金税四期提醒：税务机关对高企认定资质和加计扣除的稽查力度持续加大，数据交叉比对能力显著提升。不合规的归集方式，风险远大于收益。研发费用合规归集的五个关键痛点您中招了吗？💢研发项目未立项——费用归集缺少源头依据。研发活动未经过正式立项，项目边界、研发属性、目标成果不清晰，后续补证成本高，高企认定和加计扣除都缺少源头依据。后果：复审无据可查→红利归零+补证成本高昂。✅ 项目正式立项，研发属性合规判定，过程自动留痕。💢研发工时不分摊——人工费用真实性和合理性难以支撑。研发人员投入未按项目归集，人工费用无法准确分配到具体研发项目——高企认定缺人员占比证明，加计扣除缺人工分摊依据。后果：人员费用全额被剔除→加计扣除额度大幅压缩。✅ 按项目登记研发工时，对接ERP完成人工费用分摊，结果回传归入辅助账。💢物料混产研——直接投入费用存在错归、混归风险。生产与研发共用物料，费用未按项目分开归集，直接投入费用无法区分研发用途与生产用途。后果：直接投入费用被调减→物料费不得加计扣除。✅ 产研分离，费用归集规则校验，按项目分开归集。💢辅助账缺失——申报测算依赖人工整理，口径不一致。研发费用未按项目、科目、年度形成辅助账和明细台账，口径不一、科目混乱、反复返工，高企认定和加计扣除申报质量堪忧。后果：口径混乱反复返工→隐性成本高。✅ 辅助账自动生成，口径一致、科目对齐。💢稽查风险——证据链不完整，难以穿透证明费用合规。项目立项、工时记录、费用凭证、成果产出等环节的记录碎片化，无法形成完整证据链支撑合规归集。后果：高新资质取消+纳税调整+滞纳金+罚款→风险高。✅ 全证据链可追溯，从立项到验收每一步有据可查。痛点如何解？六步打通合规闭环以项目立项为源头，打通工时、费用、成果和证据链。总体架构：以研发项目为主线的全证据链管理。有人已经做到了看他们如何合规某药企研发费用合规归集&CSV计算机化系统验证客户背景：国内综合性制药企业，业务覆盖化学药、生物药、原料药等领域，研发中心承担多项创新药研发项目。💢客户痛点：药品研发周期长、试验数据需符合GMP与CSV计算机化系统验证要求，研发费用归集需同时通过高企认定+加计扣除双重稽查。✅ 客户价值：建立CSV合规的研发项目管理体系 →高企认定+加计扣除+CSV认证一次通过。某电气企业科技创新管理客户背景：国内电力装备制造与智能制造领域龙头企业。💢客户痛点：科研项目类型多、立项分散、过程不可见、成果与人才管理脱节，无法满足高企认定研发费用占比与人员占比证明。。✅ 客户价值：建立“全业务在线化、全过程透明化、全要素数字化”新型科技创新管理体系，研发费用合规归集与高企认定一次通过。合规不是应付检查，是让研发投入产生合规价值。从糊里糊涂拼账，到明明白白归集，企业收获的不只是风险规避，更是高新技术企业认定和加计扣除两条红利的安全到手。如果您的企业也正面临研发费用归集难、辅助账拼账苦、稽查一来就愁的困扰欢迎联系我们获取专属的研发费用管理落地方案携手汉得，共铸硬核竞争力！