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汉得产品出海｜HiFins汉得智慧财务套件帮助香港综合能源服务客户，构建全球化财务运营统一电子会计档案！

近期，汉得携手香港某中资综合能源服务头部企业正式启动全球财务运营统一电子会计档案建设项目。

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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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08-06

汉得工业AI实战系列｜多晶硅还原雾化预警AI大模型PRAW AI Model工艺预警优化，提升产品良率！

汉得深耕制造领域近30年，积累了大量制造业客户和行业场景。依托「得·灵」企业级AI产品/服务体系，和基于企业级PaaS平台H-ZERO构建的智能制造HCMs协同平台，我们把工业数据、业务流程和AI模型连接起来，帮助企业构建高效、可靠、可闭环的工业AI行业垂类模型和应用。

08-06

汉得工业AI实战系列｜多晶硅还原雾化预警AI大模型PRAW AI Model工艺预警优化，提升产品良率！

在AI时代，大模型、智能体和智能应用如何快速落地融入企业提质增效受到广泛的关注。工业企业尤其是制造企业流程长、业务场景复杂在工业AI智能化落地难度尤其大。其中，制造企业的管理团队焦虑的核心关注点之一：AI能不能进入工艺、设备、质量和生产现场，解决一个个具体问题，优化提升工艺质量。汉得深耕制造领域近30年，积累了大量制造业客户和行业场景。依托「得·灵」企业级AI产品/服务体系，和基于企业级PaaS平台H-ZERO构建的智能制造HCMs协同平台，我们把工业数据、业务流程和AI模型连接起来，帮助企业构建高效、可靠、可闭环的工业AI行业垂类模型和应用。这个专题希望通过一系列工业AI真实场景落地案例，把我们在工业AI落地中的经验、想法和方法呈现出来，为更多制造企业提供参考。这是“工业AI实战”专题的第一篇：多晶硅还原雾化预警AI大模型（Polysilicon Reduction Atomization Warning AI Model，简称PRAW AI Model）帮助企业工艺异常预警，让问题提前进入处置闭环，进一步优化生成工艺，提升产品良率，节约能源消耗，增加企业碳资产。多晶硅怎样“长”出来的多晶硅还原雾化预警AI大模型多晶硅是光伏和半导体产业的重要基石。在光伏产业链中，多晶硅处在上游，向下连接硅片、电池片和组件，最终影响光伏产品的成本、效率和供应稳定性。在半导体产业中，高纯多晶硅也是硅基材料的重要来源，进一步支撑单晶硅片等关键材料制备。从硅砂到多晶硅硅棒，主要经过以下5个关键环节：先从硅砂中还原出工业硅，再通过氯化、精馏等工序得到高纯三氯氢硅，最后让三氯氢硅和氢气进入还原炉，在高温环境下完成硅的沉积和生长。▲ 多晶硅生产过程示意图还原炉是多晶硅硅棒“生长”过程的核心设备。还原反应是一段持续过程：硅芯像一根逐步长大的骨架，硅在高温反应中不断沉积到表面。这个过程周期长、影响深，炉内状态一旦偏离，最终都会反映到产出效率和硅料质量上。现场控制的关键，保持合适的反应状态：反应过于剧烈，炉内雾化更明显，影响产品质量；反应不足，沉积生长变慢，影响生产效率。质量和效率之间，需要动态平衡。难点在于，这一“合适状态”并不会由单一仪表直接呈现。以往的传统方式，现场工作人员只能通过还原炉窥视孔观察炉况，再结合工艺经验判断雾化程度。据统计在还原工序，92.5%的炉批需要人工调整。持续巡检、反复确认，本身消耗人力；注意力、疲劳和状态变化，也会带来判断波动。人由此成为生产稳定性里的不确定因素。▲ 还原炉雾化预警解决方案示意图围绕还原炉这一关键环节，我们与客户共同探索：基于历史炉况、操作记录和现场确认结果，结合深度学习模型，构建多晶硅还原雾化预警AI大模型（Polysilicon Reduction Atomization Warning AI Model，简称PRAW AI Model），让系统提前识别炉况偏离，并把预警、处置和经验回流纳入生产闭环，进一步优化生成工艺，提升产品良率，节约能源消耗，增加企业碳资产。实时监控持续在线的数字巡视员还原炉雾化预警首先要解决的，是关键炉况无法持续监控的问题。传统方式主要依赖人工巡检，通常按小时进行观察，并重点关注少量指标。PRAW AI模型基于过程数据的监测路径：通过DCS/IoT接入还原炉实时运行数据，再由MES按炉批下发监测指标，将关键数据送入监控池。在这个场景中，系统围绕22项关键参数进行持续监测，数据每10秒更新一次，支撑7x24小时不间断观察。把人工定时巡检升级为系统连续监测。提前预警更懂工艺的数字工艺工程师还原炉异常往往不是某个瞬间的高低值，而是连续运行过程中的趋势变化。系统要识别的，也不是单一参数是否越线，而是炉况是否开始偏离合理区间，偏离前是否存在征兆，调整后是否回到稳定状态。历史异常数据、现场PDA确认结果、雾化等级、DCS操作日志和处置结果会经过清洗，形成神经网络模型的训练集和评估集，帮助PRAW AI模型学习的是多变量连续变化与炉况异常之间的关联关系。在实时运行中，PRAW AI模型按设定周期生成风险评分，并发送至MES。MES结合评分规则判断是否触发预警，提前5-10分钟将异常趋势推送到现场，提前识别异常。流程闭环严谨专注的数据科学家工业AI进入工厂，不能止步于风险提示。在还原炉雾化预警场景中，预警既可以来自模型评分，也可以由现场PDA人工触发。MES收到异常炉况信息后，生成预警台账，并将预警推送至现场PDA。现场人员复核炉况后，中控人员根据情况调整炉内参数；调整完成后，现场再次确认雾化等级，记录处置效果，上传恢复后的炉况信息，并关闭预警。必要时，预警还可以关联DCS操作日志，将操作人员、操作时间和调整动作沉淀到系统中。这条链路将模型评分、MES台账、PDA确认、中控处置和结果关闭连接起来。只有进入业务流程，AI才能真正成为生产闭环的一部分。经验回流持续沉淀的数字工艺专家还原炉工艺复杂，现场经验至关重要。但如果经验只存在于个人判断中，就难以复用和传承。一次预警从出现到关闭，其间经历了什么、如何处置、效果如何，都应被完整记录。系统会将预警时间段内的数据、异常得分和现场确认结果打包进入异常数据库，并对异常类型进行结构化沉淀。后续，这些数据会再次经过清洗，形成新的模型训练集和评估集。新训练出的神经网络模型，还要通过模型评估模块验证，合格后再发布上线。这也是工业AI的核心价值：不是取代人的经验，而是把过去分散在巡检记录、班组沟通和工艺人员记忆中的经验，沉淀为组织可以持续使用、持续迭代的AI行业垂类模型的能力。从人工巡检单点预警到工业AI行业垂类模型PRAW AI大模型的价值，不在于增加一套独立系统，而在于把原本高度依赖人工巡检和个人经验的炉况判断，转化为人机协同的生产过程控制能力。对现场来说，模型负责持续观察过程变化，人员负责确认炉况并完成处置。这样既可以让异常趋势更早进入视野，也能降低高频巡检对人员注意力和经验状态的依赖，减少异常遗漏和响应滞后的风险。更重要的是，这类工业AI场景的构建需要平台工具和系统化AI能力支撑。还原炉雾化预警需要接入实时过程数据，需要承接MES预警台账和 PDA现场确认，也需要把异常数据、处置结果和模型评估持续回流。只有建立在统一数智化平台底座上，AI才能真正进入生产流程。依托「得·灵」企业级AI产品/服务体系，和基于企业级PaaS平台H-ZERO构建的智能制造HCMs协同平台，把数据接入、模型训练、预警推送、现场处置和经验回流串成完整闭环，帮助企业构建高效、可靠、可闭环的工业AI行业垂类模型和应用，积累沉淀企业运营的AI资产，构建AI时代的核心竞争力。PRAW AI大模型不仅是一个工艺预警场景，更是工业AI在制造现场落地的一种方法。从AI理解现场数据，到AI进入业务流程，最终让经验沉淀到平台中，将成为企业可以持续复用的制造行业垂类模型能力标准范式。携手汉得，共铸硬核竞争力！

08-04

汉得产品出海｜HiFins汉得智慧财务套件帮助香港综合能源服务客户，构建全球化财务运营统一电子会计档案！

近期，汉得携手香港某中资综合能源服务头部企业正式启动全球财务运营统一电子会计档案建设项目。

08-04

汉得产品出海｜HiFins汉得智慧财务套件帮助香港综合能源服务客户，构建全球化财务运营统一电子会计档案！

近期，汉得携手香港某中资综合能源服务头部企业正式启动全球财务运营统一电子会计档案建设项目。本次项目基于HiFins汉得智慧财务套件，将帮助客户建成一套适配中国内地、中国香港及老挝、菲律宾、泰国、澳大利亚、新加坡多国家地区法规的全球化财务运营电子会计档案统一平台，助力企业全球化合规运营，提升档案管理效能、筑牢合规底线！政策趋严＋跨境经营财务档案管理要求升级近年来，从新《档案法》、《会计档案管理办法》到电子凭证会计数据标准陆续落地，国内监管要求持续细化，对跨境档案管理也提出标准化硬性要求。作为扎根香港的中资能源企业，既要满足内地监管与集团内控要求，又要适配境外全球化业务运营场景，财务档案管理复杂度更高，企业传统档案模式长期面临多重管理难题：💢人才资源占用大香港人工成本高昂，财务人员每月耗费大量工时完成凭证打印、装订、归档，耗费数十至上百小时；遇到审计检查，还需抽调人手突击整理；大量高薪酬人力消耗在重复性琐碎工作上，挤占核算分析等高价值工作时间，人才价值被低估。💢存储成本高香港土地资源紧张、办公租金昂贵，纸质档案需要占用专属办公库房，长期存放持续消耗宝贵办公空间，直接抬高职场租赁成本，且业务扩大后成本线性增长，难以压缩。💢档案检索低效纸质凭证缺乏规范分类，查找历史凭证耗时费力。跨部门、跨地域借阅流程繁琐，易出错或延误，直接影响审计、对账等关键业务的响应速度。💢安全合规隐患纸质档案容易因借阅管理不善而出现丢失、破损风险；同时，纸质易出现潮湿、火灾、虫蛀、老化褪色等问题。💢数据孤岛协作难发票、银行回单、凭证等电子版分散在ERP、共享系统、合同系统、资金管理系统等多个系统中，纸质与电子并行，数据难以联动，信息价值无法充分释放。传统档案管理方式，已经难以支撑企业长期发展，搭建全球化财务运营标准化统一的电子会计档案平台迫在眉睫。合规、提效、风控降本三大目标驱动档案数字化升级本次电子会计档案项目围绕合规、效率、风控成本三大维度确立建设目标：合规目标搭建标准化、全生命周期档案体系严格遵循国家档案法规及集团制度要求，搭建符合标准的电子会计档案管理体系；覆盖档案全生命周期管理，落实涉密档案管理规范，确保电子档案具备完整法律效力。效率目标提升档案管理效能解放财务人力实现业务系统与档案平台互联互通，支持凭证自动归档、档号自动生成；搭建分级权限检索体系，简化跨地域档案调阅，实现档案数据共享，统计数据自动汇总，减少人工统计工作量。风险与成本目标降低运营成本防控档案风险搭建异质异地备份存储架构，防范档案数据丢失；规范档案迁移、销毁流程，推进传统档案数字化；配套运维考核机制，保障系统长期稳定运行。汉得智慧财务团队将依托多年财务数字化建设经验，助力客户完成全球财务运营统一电子会计档案平台落地，为财务全球化高效运营打下了良好的基础，以数字化能力支撑企业跨境业务稳健运营！会计档案全生命周期管理汉得财务数字档案室汉得基于二十多年财务信息化与数字化服务经验，依托自研的H-ZERO技术平台，推出财务数字档案室产品，帮助企业以数字化重构会计档案全生命周期管理，助力企业构建合规、智能、可追溯的数字档案体系，将会计档案从“沉睡档案”变成可复用、可追溯、可支撑决策的“价值资产”。全要素智能电子归档汉得按照费用报销域、薪酬核算域、资产核算域、总账报表及档案域、资金结算域、税金核算域、采购应付域、存货成本域、收入核算域等九大业务域，串联各业务域端到端的业务线索与财务数据链，实现全要素信息的自动关联、智能匹配、一键归档，形成完整合规的会计电子档案。档案管理更智能一键检索：智能归档后，可基于任意条件的信息检索，秒级定位档案；类纸质预览体验：模拟纸质预览模式，从凭证—单据—发票—附件的顺序阅读。档案查阅更安全依托财务-业务全链路数据贯通，支持业务链穿透式查询，实现从财务档案到业务源头的一键追溯。彻底告别传统查账“翻箱倒柜”的低效模式，大幅提升审计、查账、溯源效率，实现全流程可追溯、全链路可管控。档案归档更精简随着外部会计资料全面电子化，企业纸质资料已大幅减少至10%左右。汉得支持分类归档模式——少量纸质档案分类收单、装盒索引、线下精简保管；超过90%的电子资料自动规范化归集、结构化存储；实现线下不杂乱、线上可追溯、全域可管控。汉得作为立足上海服务全球客户的企业级数智化综合服务商，始终秉承以数智化技术赋能企业运营管理数智化升级的使命。基于汉得多年积累的全球化客户服务经验和自主产品，伴随优秀的中国企业客户走出去，助力更多企业全球化业务拓展，提升全球化硬核竞争力。携手汉得，共铸硬核竞争力！

08-03

汉得受邀参加中国总会计师协会专题培训班，分享财务AI应用实战经验！

2026年7月22日，由中国总会计师协会与《中国总会计师》杂志社联合主办的“AI+大数据赋能数智化跃迁与工具实战暨在财务场景的深度融合与价值创造”专题培训班在重庆举行。上海汉得信息技术股份有限公司子公司甄自信息总经理隋朋举受邀出席，并围绕企业财务领域AI智能化应用场景做主题分享。

08-03

汉得受邀参加中国总会计师协会专题培训班，分享财务AI应用实战经验！

2026年7月22日，由中国总会计师协会与《中国总会计师》杂志社联合主办的“AI+大数据赋能数智化跃迁与工具实战暨在财务场景的深度融合与价值创造”专题培训班在重庆举行。上海汉得信息技术股份有限公司子公司甄自信息总经理隋朋举受邀出席，并围绕企业财务领域AI智能化应用场景做主题分享。汉得认为，AI转型不是单纯的技术升级，而是涉及战略重塑、组织重构、流程再造及数据治理的系统性工程。汉得与客户一起规划以AI原生系统为目标的企业AI能力建设路径，实现企业具体AI应用场景的落地，建立起可持续的企业AI能力增长和应用场景拓展循环管理体系。财务领域AI应用需从岗位和职能的视角出发，在事务性工作、求唯一解和求最优解工作中逐步扩展。从“重复工作替代”向“智能决策伙伴”升级，打造以AI为核心的财务智能能力中台。隋朋举从实战的角度，分享了汉得3个不同行业、不同客户类型的财务领域AI能力建设和应用场景实施的真实案例。案例以详实的交付过程、效益分析和结果展示内容，向听众介绍汉得在企业财务领域落地AI能力的合理和可行的方案选择。场景应用汉得财务域AI应用涵盖四大方向： AI数字员工集群财务领域一直是自动化和智能化数字员工落地的重点领域。资金支付全面管控、资金对账自动化、智能总账月结Agent及财务快报生成Agent等典型成熟应用支持快速部署、即刻见效。智能审核与填报通过“AI大模型+规则引擎”双轮驱动实现报账单、采购单、付款单等单据智能审核与填报，实现合同合规审查。汉得优易联智能审核平台，提供多模态AI智审兜底的补充方案，最大限度保障审核准确率。企业知识及数据应用基于汉得AI中台，企业快速搭建自有知识库，实现内外部知识的自由、准确和深度问答；同时支持企业高效落地ChatBI平台，实现数据的智能问答、统计与分析。风险合规审查与预警汉得自研风控、合规、监管一体的智慧风控平台，基于LLM的自然语言处理能力建设合规词条数据库，基于语义分析实现内部制度合规问答与重大交易合规审查，基于数据模型和AI能力实现全域风险智能预警。建设路径汉得建议企业构建AI能力遵循总体规划、标杆试点、循序渐进的原则：从管理层推动开始，做好知识沉淀与系统梳理，先行试点树立标杆再逐步推广。同时，企业应构建私有化部署的AI能力中台，确保数据安全与合规，让AI真正融入日常业务、赋能财务转型。汉得作为扎根中国、布局全球的企业数智化综合能力服务商，已沉淀各行业头部企业诸多标杆案例验证的AI数字员工能力构建方法论体系和产品解决方案体系。未来汉得将持续助力企业以AI+大数据驱动数智化跃迁，释放财务价值创造新动能，帮助企业沉淀AI资产，构建AI时代的核心竞争力。甄自信息上海甄自信息科技有限公司成立于2020年，是国内领先的企业数智化综合服务商上海汉得信息技术股份有限公司（证券代码：300170，证券简称：汉得信息）的子公司。公司成立以来，围绕RPA、AI、大模型、数字员工、智能体等技术，依托强大的技术资源和经验丰富的咨询和实施团队，一直致力于国内办公自动化智能软件的研究及企业数字化转型技术咨询与实施服务。携手汉得，共铸硬核竞争力！

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！