热点新闻

HOT

汉得灵猿（大圣）AI中台入选工业AI创新TOP50、工业AI智能体TOP50！

近日，由中国科学院《互联网周刊》联合eNet研究院、DBC德本咨询等权威机构发布的2026工业AI创新TOP50与工业AI智能体TOP50榜单正式揭晓。汉得自研核心产品汉得灵猿（大圣）AI 中台凭借领先技术实力、成熟场景落地能力与持续创新突破，同时入选两大榜单，充分彰显汉得在工业AI领域的硬核实力与行业影响力。

查看详情

近百家企业走进双环传动｜汉得携手AI标杆客户，共探制造业AI规模化落地新路径！

6月15日，“汉得走进双环传动-以精益AI挖掘制造业的价值金矿”活动在双环传动嘉兴基地顺利举办，来自全国各地的近百家企业代表走进双环现场，共话制造业 AI 应用落地与智能化升级路径。

查看详情

汉得 x 海亮股份｜喜报再传！AI智能审核项目再获殊荣

查看详情

新闻中心

NEWS

全部公司动态产品快讯智慧营销智能制造智协供应链智享财务泛ERP 数字化技术合作伙伴

06-29

新零售降本增效｜20人撑起150亿营收？新零售财务人效的7.5倍差距在哪？

基于对A股服装行业两家上市公司2024年公开财报的深度分析，我们清晰地看到了财务数字化建设带来的人效差距 —— 同样是零售赛道头部企业，财务人效最高相差可达7.5倍。

06-29

新零售降本增效｜20人撑起150亿营收？新零售财务人效的7.5倍差距在哪？

7.5倍人效差背后新零售财务数字化的破局之道随着新零售行业进入全渠道深耕阶段，企业的门店规模持续扩张、线上平台不断增加，业务复杂度与日俱增。但很多企业的财务体系仍停留在传统人工运营模式，团队规模随业务线性增长，人效却始终难以突破，成为制约企业精细化经营的核心瓶颈。基于对A股服装行业两家上市公司2024年公开财报的深度分析，我们清晰地看到了财务数字化建设带来的人效差距 —— 同样是零售赛道头部企业，财务人效最高相差可达7.5倍。财报实证同赛道企业的人效鸿沟我们选取两家主营业务高度重合的服装上市企业（分别简称A公司与B公司），从经营规模、渠道布局、财务团队配置三个维度进行对标，核心数据均来自企业2024年度公开财报：从数据对比可以直观看到：A公司以更少的财务人力，支撑了近5倍的营收规模与更复杂的全渠道业务。其中仅20人的销售结算团队，就覆盖了线上全平台、线下全门店的对账、结算、核算全流程，人均支撑营收高达7.5亿元，人效是B公司的7.5倍。按此效率测算，B公司若完成财务数字化升级，仅支撑现有31亿业务规模，财务团队优化至80人以内具备极高可行性。人效差距的根源工具与模式的代差人与人的专业能力差距，从来不会达到7.5倍的量级。两家企业人效悬殊的核心，本质是财务管理模式与数字化工具的代际差距。💢B公司仍处于传统报账型财务共享阶段各渠道数据分散独立，财务人员需逐平台导出账单、人工匹配对账，直营、加盟、联营等不同模式的结算规则需人工核算，收入、费用、凭证全流程依赖手工录入。海量的重复劳动占据了财务团队90%以上的精力，不仅月结周期长、人力成本高，也极易出现数据误差与对账纠纷。✅ A公司早已完成财务数字化转型通过搭建统一的业财结算中心，以自动化能力替代人工重复劳动，实现人效的跨越式提升。这也是甄盈业财在新零售赛道的核心落地方案，通过三大核心能力重构财务运营体系：全渠道数据自动归集对账自动化率95%+打通天猫、京东、抖音等所有线上平台，以及直营、加盟、联营等全线下门店的业务系统，实现账单数据自动抓取、统一归集、智能匹配对账。系统自动处理常规对账场景，仅将少量差异项精准推送至对应负责人，彻底告别人工导表、逐笔核对的低效模式。全场景规则智能配置结算自动化率100%将不同渠道、不同合作模式的结算规则、费用计提逻辑、佣金核算方式全部前置配置到系统中，账单自动生成、费用自动计提、结算单自动推送，全场景无人工干预即可完成结算流程，既提升效率，也保障了核算口径的统一与精准。全链路业财一体协同核算自动化率100%业务数据与财务数据同源联动，收入、成本、费用自动识别会计科目，自动生成记账凭证，实现零售业务全场景核算自动化。财务人员无需再进行海量单据的手工录入，大幅降低基础核算工作量。提效不是终点释放财务价值才是核心很多企业对财务数字化的认知停留在“减员降本”，但这只是最浅层的价值。真正的业财数字化，是通过系统承接低价值的重复劳动，将财务人力释放到高价值的经营管理工作中：从事后算账转向事前预算管控、事中经营分析、事后风险复盘，从后台支撑部门转变为业务的战略合作伙伴。正如案例中的A公司，20人的结算团队即可支撑全渠道营收结算，剩余财务人力全面转向经营分析、成本管控、预算管理与风险合规，反过来为业务决策提供数据支撑，形成“业务发展 - 财务提效 - 反向赋能业务”的正向循环。新零售行业的竞争，早已从前端的流量比拼延伸至后端的管理效率角逐。财务体系作为企业经营的核心底座，其数字化程度直接决定了企业的精细化运营能力与长期竞争力。甄盈业财深耕新零售业财数字化领域，依托成熟的业财结算中台产品与海量行业落地经验，为零售企业提供全渠道对账、智能结算、自动化核算一体化解决方案，助力企业实现财务人效与经营价值的双重升级。甄盈业财上海甄盈业财科技有限公司（以下简称“甄盈业财”），由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)孵化创立，专注现代服务行业「业财一体化」和「对账结算管理」，致力于为企业打造领先的业财一体化和深度业财融合体系，重塑财务组织，提升企业财务BP能力。携手汉得，共铸硬核竞争力！

06-29

新零售降本增效｜退货、拦截、丢件全是糊涂账？新零售在途库风控怎么补？

全渠道零售的竞争，早已从增量扩张转向存量深耕。每一笔隐形损失的追回，每一个管理漏洞的补齐，都是企业核心竞争力的提升。甄盈业财深耕新零售业财数字化领域，依托对账稽核风控平台，帮助企业构建在途库全生命周期风控能力，堵住利润跑冒滴漏，实现精细化经营升级。甄盈业财

06-29

新零售降本增效｜退货、拦截、丢件全是糊涂账？新零售在途库风控怎么补？

每月减少千万元损失全渠道新零售的在途风控破局之道随着全渠道新零售进入精细化运营阶段，企业订单规模持续走高，退货、拦截、补发等售后场景也随之高频发生。很多企业只关注前端营收增长，却忽略了在途库管理中的隐形漏洞 —— 看似零散的丢件、漏件、对账不清，累积下来每月可造成数百甚至上千万元的利润流失，最终变成一笔笔说不清、追不回的 “糊涂账”。三大高发场景藏在订单里的千万级损失黑洞对于月线上交易额达10亿级、月订单量数百万的新零售集团而言，以下三类场景的管理痛点尤为普遍，也是损失的核心来源：场景一退货退款：款已退，货踪成谜每月退货退款订单达上百万单，涉及金额超亿元。财务端完成退款操作后，商品的流向却无法全程追踪：货物是否真实退回？是否成功入库？运输途中是否出现损坏？损耗责任由谁承担？全流程缺乏数据联动，退款与退货不同步，最终导致 “款已付、货无踪”，大量商品损耗无迹可寻，成为企业的沉默成本。场景二拦截丢件：中途退回，溯源无门客户申请退款后，商品在运输中途被拦截退回，是全渠道零售的高频场景。仅这类场景，企业每月就可能出现上万单丢件，涉及金额数百万元。货物丢失究竟是物流商责任、仓库疏漏，还是终端环节异常？由于数据分散在物流、仓储、销售等多个系统，缺乏统一稽核，责任无法精准界定，损失最终只能由企业自行承担。场景三丢件补发：重复损耗，追责困难因丢件触发的补发订单，每月同样可达上万单，涉及金额数百万。补发后，原丢件的追责流程往往滞后且混乱：丢件责任是否落实？对应赔偿是否收回？损耗成本是否精准核算？多数企业只能做到 “发出去”，却做不到 “管到底”，重复的物流与商品成本不断累积，进一步放大了经营损失。以上三类场景，无论在国内电商还是跨境电商业务中都普遍存在。单量大、节点多、数据散，导致管理漏洞防不胜防，风险敞口持续扩大。若能实现全流程闭环管控，每月可为企业减少近千万元的隐形损失。破局解法：对账稽核风控平台实现全生命周期风险管控基于大量新零售头部客户的成功实践，甄盈业财推出对账稽核风控平台，聚焦在途库全生命周期的数据稽核与风险管控，覆盖退款退货、拦截丢件、丢件补发等核心场景，实现风险自动识别、在线协同跟进、结果可视化追踪，彻底告别糊涂账。平台核心具备两大核心能力，从 “发现风险” 到 “解决风险” 形成完整闭环：✅ 全域覆盖：交易 + 物流双维度风险无死角平台全面覆盖资金交易风险与物流环节风险两大核心领域，做到风险识别无遗漏：资金端：自动稽核订单全流程款项异常，精准识别少收款、未收款、超额退款、重复退款等问题，从源头守住资金安全；物流端：串联物流商、仓库、门店、供应商等全节点数据，自动识别物流丢件、仓库漏发、门店损耗、供应商异常等各类物流环节风险，精准定位责任主体。✅ 闭环管控：风险全流程跟踪，确保损失落地追回不同于传统风控仅停留在 “识别问题” 层面，平台实现风险从发现到解决的全流程在线管理：通过对账稽核识别出的风险单据，将自动同步至业务协同模块，在线推送至对应责任团队跟进处理。处理进度、追回结果、损耗核销全流程可追溯，避免风险被遗漏、被忽视，真正实现风险闭环，让每一笔损失都有跟进、有着落。风控不是成本是利润的第二增长曲线很多企业将风控视为后台成本项，但实际上，一套成熟的对账稽核风控体系，是企业实打实的利润抓手。对于月销10亿级的新零售企业而言，堵住退货、丢件环节的管理漏洞，每月减少上千万元的隐形损失，相当于新增一条高毛利的业务线。更重要的是，全链路可视化的风控数据，还能反向推动业务流程优化，从根源上降低损耗发生率，实现长期降本增效。全渠道零售的竞争，早已从增量扩张转向存量深耕。每一笔隐形损失的追回，每一个管理漏洞的补齐，都是企业核心竞争力的提升。甄盈业财深耕新零售业财数字化领域，依托对账稽核风控平台，帮助企业构建在途库全生命周期风控能力，堵住利润跑冒滴漏，实现精细化经营升级。甄盈业财上海甄盈业财科技有限公司（以下简称“甄盈业财”），由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)孵化创立，专注现代服务行业「业财一体化」和「对账结算管理」，致力于为企业打造领先的业财一体化和深度业财融合体系，重塑财务组织，提升企业财务BP能力。携手汉得，共铸硬核竞争力！

06-25

灵炼训练引擎正式支持NVIDIA NeMo，企业级模型训练再升级！

汉得企业级大模型训练与管理平台（中文名灵炼，英文名H-AI TrainHub，以下简称灵炼），旨在提供企业级一站式模型训练与管理平台，覆盖数据集管理、精调、推理部署与评测等端到端能力，专注性能与安全保障，全面支撑企业AI模型开发与落地。

06-25

灵炼训练引擎正式支持NVIDIA NeMo，企业级模型训练再升级！

汉得企业级大模型训练与管理平台（中文名灵炼，英文名H-AI TrainHub，以下简称灵炼），旨在提供企业级一站式模型训练与管理平台，覆盖数据集管理、精调、推理部署与评测等端到端能力，专注性能与安全保障，全面支撑企业AI模型开发与落地。本文将带你快速掌握使用NVIDIA NeMo AutoModel引擎做微调全流程：从模型训练到模型发布，再到后续部署与应用，帮助你高效构建企业级专属AI能力。汉得灵炼训练再升级！灵炼微调引擎正式接入NVIDIA NeMo AutoModel，让大模型微调更快、更省、更简单。✅ 极速训练：基于NVIDIA NeMo高性能训练内核与分布式并行技术，大幅提升训练吞吐，在相同算力下完成更多任务。✅ 开箱即用：原生兼容HuggingFace模型生态，无需模型转换、无需额外适配，新模型发布即可快速接入。✅ 场景覆盖：支持继续预训练、SFT精调及 LoRA微调，兼容Alpaca、ShareGPT、OpenAI Role等主流数据格式，满足领域知识注入与指令对齐需求。✅ 弹性扩展：同一套训练配置即可从单卡平滑扩展至千卡集群，无需重构代码，轻松适配不同规模算力环境。✅ 生态贯通：模型保持原生HuggingFace格式，支持权重自动合并与一键发布，实现从训练、微调到部署上线的完整闭环。快速入门新建模型微调-使用NVIDIA NeMo AutoModel引擎模型训练/模型微调：新建微调任务。首先配置基本信息&模型及数据。微调类型：按需选择微调类型。○ 继续预训练：强化领域知识理解○ SFT精调：提升指令遵循与理解能力基础模型：选择目标模型及版本。数据格式：选择对应数据结构。训练集来源：灵活适配不同数据规模与业务需求。○ 平台数据集（推荐）○ 本地存储路径（适用于大规模数据）○ 手工上传（≤30MB）其次设置算力，微调相关配置，并点击【确认】完成创建。算力集群：选择执行节点。调度方式：通过手工调度，精细化控制资源，NVIDIA NeMo AutoModel引擎暂不支持自动调度。训练引擎：选择NeMo/26.04。微调方法：LoRA/全参微调。参数配置：平台预置默认参数配置，同时支持学习率、Epoch、序列长度、优化器、缩放比例等关键参数自定义，以及分布式策略等高级参数调优能力。开始训练创建任务后，点击【开始训练】，即可启动使用NVIDIA NeMo AutoModel引擎执行模型微调流程。平台将自动完成资源调度、训练执行、状态管理等，全流程自动化，降低操作复杂度。查看训练操作记录操作记录完整记录微调过程中的各阶段信息，实现全过程可观测与问题快速定位。新增数据集预处理阶段，适配NVIDIA NeMo AutoModel引擎执行继续预训练前置处理数据集需求。评估报告训练完成后自动生成评估报告，支持查看Loss曲线变化，用数据驱动模型优化决策。发布模型微调完成后，可将模型发布至模型仓库，支持后续部署与复用，构建企业级模型资产体系。点击【发布】，完成以下配置：Checkpoint选择：保持默认或指定训练结果。默认将使用NVIDIA NeMo AutoModel引擎微调后最优的Checkpoint。是否自动合并：○ 合并基础模型生成完整模型○ 或仅发布 LoRA Adapter发布方式：○ 新版本：基于已有模型迭代○ 新模型：创建全新模型资产查看发布操作记录发布过程中，也可通过操作记录查看：发布状态、执行日志、合并进度等，全流程透明可控。查看发布结果发布完成后，可在模型仓库查看，实现模型资产沉淀与复用：新版本：在原模型下查看新增版本。新模型：在模型列表中查看。以上内容主要讲解了如何通过灵炼使用NVIDIA NeMo AutoModel引擎进行模型微调、过程监控、效果评估、模型发布的相关能力，打造完整的模型训练与应用闭环。更多功能细节可参阅焱牛开放平台（open.hand-china.com）文档，或随时联系研发团队。未来我们将持续迭代，为您带来更多AI模型开发与落地体验，期待与您交流！欢迎在评论区留言，一起探讨AI模型开发在您业务中的应用潜力~携手汉得，共铸硬核竞争力！

06-25

汉得灵猿（大圣）AI中台入选工业AI创新TOP50、工业AI智能体TOP50！

06-25

汉得灵猿（大圣）AI中台入选工业AI创新TOP50、工业AI智能体TOP50！

随着AI技术的深入发展，工业智能体已从技术概念变为可执行落地的企业级应用，将为工业全流程带来颠覆性变革。汉得以企业发展需求为导向，以技术赋能产业为核心，持续深耕AI技术与制造业的落地应用。近日，由中国科学院《互联网周刊》联合eNet研究院、DBC德本咨询等权威机构发布的2026工业AI创新TOP50与工业AI智能体TOP50榜单正式揭晓。汉得自研核心产品汉得灵猿（大圣）AI 中台凭借领先技术实力、成熟场景落地能力与持续创新突破，同时入选两大榜单，充分彰显汉得在工业AI领域的硬核实力与行业影响力。推动智能制造从“自动化”向“自主化”演进工业和信息化部数据显示，截至2026年1月，人工智能已渗透我国领航级工厂70%以上业务场景，带动1700多项关键智能制造装备与工业软件规模化应用，形成了一批具备感知、决策和执行能力的工业智能体，推动智能制造从“自动化”向“自主化”演进。作为国内领先的企业智能化解决方案提供商，汉得依托「灵猿（大圣）AI中台」构建起“场景应用+平台底座+生态协同”的全栈布局，致力于打造出更贴合企业实际需求的“能落地、好上手”的AI智能体解决方案，同时具备全方位陪伴企业走好AI转型之路的实战能力。历经多年深耕打磨，汉得已自研落地近百个企业级AI智能体，全面覆盖制造、营销、财务、供应链四大核心业务领域，覆盖良率分析、设备运维、智能排产、智能巡检、智慧导购等丰富场景，大部分已应用于企业真实场景，稳定处理日常真实业务数据，实现从技术创新到产业赋能的闭环，能够为企业数智化转型提供坚实支撑。未来，汉得将持续加码工业AI技术研发与场景创新，不断优化产品能力，深化AI与工业场景的融合应用，以更完善的产品、更专业的服务，助力更多领先企业稳健迈向数智升级新征程，共同书写工业AI创新发展新篇章。携手汉得，共铸硬核竞争力！

06-18

近百家企业走进双环传动｜汉得携手AI标杆客户，共探制造业AI规模化落地新路径！

06-18

近百家企业走进双环传动｜汉得携手AI标杆客户，共探制造业AI规模化落地新路径！

6月15日，“汉得走进双环传动-以精益AI挖掘制造业的价值金矿”活动在双环传动嘉兴基地顺利举办，来自全国各地的近百家企业代表走进双环现场，共话制造业 AI 应用落地与智能化升级路径。作为汉得 AI 领域的标杆客户与优秀共创伙伴，双环传动近年来依托深厚的制造场景、精益管理基础和数字化建设积累，持续推动 AI 能力进入研发设计、供应链管理、生产运营、质量管理等核心业务场景，形成了具有代表性的制造业 AI 实践样本。本次活动以双环传动的真实实践为现场样本，结合汉得在企业级 AI 中台、智能体建设和制造业场景落地方面的实践经验，通过领导致辞、主题分享、现场交流与标杆工厂参访等形式，共同探讨 AI 如何从局部场景创新走向企业级规模化落地。活动伊始，双环传动运营副总裁李水土围绕企业发展历程、智能制造基础与 AI 建设背景进行分享。作为全球专业齿轮制造领域的领军企业，双环传动长期专注机械传动核心部件——齿轮及其部组件的研发、设计、制造与销售，业务覆盖传统燃油车、新能源汽车、轨道交通、工业机器人、工业减速器等多个领域。多年来，双环传动始终围绕主业深耕、精益管理、智能制造和数字化运营持续投入，逐步形成面向高质量制造的能力基础。双环的 AI 探索并非从零开始，而是建立在长期制造积累之上。从2006年率先导入精益管理，到持续推进信息化、自动化和数字化建设，再到围绕 AI 中台、智能体、工业小模型与业务场景开展应用探索，双环逐步形成以精益管理为牵引、以数字化基础为支撑、以 AI 应用为突破的数智化升级路径。在双方合作过程中，双环传动以深厚的制造场景、精益管理经验和智能制造基础为依托，汉得则依托灵猿 AI 中台、企业级智能体建设能力和制造业 AI 落地方法，支撑双环在 AI 平台能力、智能体应用、场景共创和规模化推广等方面持续推进。双方的合作，不仅是技术平台与业务场景的结合，也正在沉淀为面向制造业 AI 落地的共创实践样本。汉得副总裁吴鹏在致辞中表示，当前制造企业对 AI 落地的关注持续升温，越来越多企业希望通过走进优秀实践现场，与先行企业面对面交流，了解 AI 如何结合真实业务场景、数字化基础和运营管理体系，逐步形成可落地、可复制的实践路径。本次活动正是基于这样的行业交流需求，由汉得联合双环传动共同组织开展。双方希望通过实践分享、现场交流与标杆参访，为更多制造企业搭建一个共学、共创、共探 AI 落地路径的交流平台，推动企业在真实案例中获得启发，在交流碰撞中拓展思路。在主题分享环节，双环集团 AI 推进室主任徐诚雄围绕《以精益AI挖掘制造业的价值金矿》展开分享，系统介绍了双环传动在 AI 应用探索、智能体建设、场景共创和规模推广方面的实践路径。在双环看来，制造业 AI 的价值不在于追逐技术概念，而在于回到制造现场，识别真实痛点、量化业务收益，并通过合适的技术手段提升经营效率。无论是质量损失、在制库存、生产周期，还是知识经验沉淀、现场异常处理，本质上都是制造企业长期经营过程中值得被挖掘的“价值金矿”。围绕“环抱AI”战略，双环传动持续推动 AI 能力进入研发设计、供应链管理、生产运营、市场营销、质量管理等核心业务场景，并通过 AI 小组、算力设备、智能体平台、内部培训和应用推广，逐步构建面向业务一线的智能应用能力。从早期探索到规模化落地，双环传动已在智能体建设、智能系统和智能装备等方向形成一系列实践成果。相关 AI 应用不仅服务于局部效率提升，更围绕制造主业、精益改善和运营管理，持续推动企业将个人经验、现场知识和管理方法沉淀为可复用的组织能力。随后，汉得 AI 事业部总经理何楠带来《制造业AI规模化落地的实践分享》。何楠指出，制造企业建设 AI，首先要回到经营目标本身。当前很多企业已经意识到 AI 对产品结构、供应链、运营模式和组织效率可能带来的影响，但在实际落地过程中，仍需要解决从业务价值到场景识别、从实现方案到落地约束之间的衔接问题。传统数字化已经帮助企业完成大量流程在线、数据沉淀和系统协同，但在异常处理、经验判断、复杂优化、经营洞察等方面，仍存在大量依赖人工、依赖专家和依赖经验的环节。这也正是 AI 可以发挥价值的重要空间。结合大量企业实践，汉得认为制造业 AI 的价值主要体现在四类方向：✅ 替代高频重复工作，提升流程效率；✅ 沉淀专家经验，降低对个人经验的依赖；✅ 辅助复杂决策和优化，提升生产、采购、质量等场景的判断能力；✅ 增强管理认知，让经营问题能够被提前发现、持续分析并推动闭环。在此基础上，何楠进一步提出，企业 AI 建设需要从 AI Agent 走向 AI Insight：员工需要 AI Agent 辅助完成任务，管理者更需要 AI Insight 支撑经营洞察。AI 的价值不只是更快完成问答、生成、审核等工作，更在于能够围绕收入、利润、现金流、交付、库存等经营指标，提前识别异常信号、穿透分析原因，并推动跨角色协同和闭环执行，逐步成为管理者的经营参谋。面向规模化落地，企业不能只停留在单点工具或单个智能体建设，而需要以场景牵引、能力沉淀和持续运营为核心，逐步推动 AI 从单点应用走向业务闭环，从效率提升走向经营价值，从局部试点走向可复制、可扩展的企业级智能能力体系。在第三场主题分享中，环智云创常务副总韩同鹏围绕《AI时代智能制造如何赋能企业经营》进行分享，结合双环传动长期智能制造建设实践，进一步呈现 AI 应用落地背后的数字化基础与现场能力积累。作为双环传动智能制造与数智化实践的重要参与方，环智云创从双环自身建设历程出发，分享了企业如何在精益管理、自动化建设、数字化运营和智能制造实践中，逐步打通制造现场的数据、流程、设备与管理体系，为 AI 能力进入真实业务场景提供基础支撑。与此同时，环智云创依托集团母公司40年运营管理经验和20年制造业精益与数字化实践，面向以汽车零配件与机加工为主的离散型制造企业提供数智转型服务。分享中提到，制造企业的智能化建设，最终要回到经营结果：如何更好满足客户需求，如何提升收入、利润、现金流与资本回报，如何通过数字化和智能化能力支撑企业持续改善。智能制造不是单一系统建设，而是围绕企业生产运营全链路，持续推动流程优化、数据贯通、现场协同和管理闭环。从双环的实践来看，AI 能否真正落地，不仅依赖企业级 AI 平台与智能体能力，更依赖长期形成的制造管理体系与数字化基础，包括精益管理的持续推进、生产现场的标准化与数据化、跨系统的数据贯通能力，以及面向业务闭环的持续运营机制。正是这些长期积累，使得 AI 能够更自然地嵌入制造现场，并逐步转化为效率提升、质量改善、协同优化和经营改善的实际价值。通过这一分享，与会嘉宾也更加直观地理解到，制造业 AI 规模化落地不是孤立的技术应用，而是建立在企业精益管理、数字化系统、现场数据和组织协同共同成熟的基础之上。双环传动在智能制造领域的持续积累，也为 AI 应用从场景探索走向规模化推广提供重要支撑。主题分享结束后，与会嘉宾围绕 AI 场景选择、智能体建设、企业级 AI 中台、智能制造、业务流程协同等话题进行了深入交流。来自不同行业的企业代表结合自身业务场景与建设阶段，围绕 AI 如何进入真实业务流程、如何平衡短期见效与长期能力建设、如何推动业务部门参与共创等问题展开讨论。随后，与会嘉宾一同参观双环展厅及嘉兴双环标杆工厂，进一步了解双环传动的发展历程、制造能力、智能工厂建设成果与数字化实践路径。通过“分享交流+现场参访”的形式，嘉宾们更加直观地感受到制造企业在精益管理、数字化建设和 AI 应用落地中的实践成果。从“看见真实样本”，到“提炼落地方法”，再到“理解数字化基础”，本次活动不仅呈现了制造业 AI 的实践成果，也让与会嘉宾更加清晰地看到：AI 规模化落地并不是单点技术应用，而是业务场景、方法体系与数字化基础共同作用的结果。活动现场，多位企业代表表示，本次活动内容扎实、案例真实、干货充足，不仅对制造业 AI 落地路径有了更直观的理解，也对企业自身后续场景规划和能力建设带来了启发。未来，汉得将继续发挥企业数字化建设经验、AI 中台能力和智能体场景落地实践优势，携手双环传动等更多愿意开放交流、共创实践的优秀企业，持续搭建面向制造业 AI 落地的交流平台与共创生态。通过更多真实场景、真实案例和真实经验的连接，推动 AI 从局部创新走向系统性重塑，助力更多制造企业探索可落地、可运营、可复制的智能化升级路径。携手汉得，共铸硬核竞争力！

06-18

汉得 x 海亮股份｜喜报再传！AI智能审核项目再获殊荣

06-18

汉得 x 海亮股份｜喜报再传！AI智能审核项目再获殊荣

近日，由高顿咨询 AI 创新研究中心主办的“AI 财务生产力论坛暨 2026 AI 财务应用挑战赛总决赛”在中国上海成功举办。会上，海亮股份与汉得携手打造的「无人值守财务共享智能审核 Agent」项目再度斩获行业重磅荣誉，持续收获行业权威高度认可，在与超过 500 家优秀企业的 PK 中，摘得【AI 效能引领奖】和【年度 15 强】荣誉！无人值守财务共享智能审核 Agent一次加冕，是实力认可；再度摘誉，是品质印证。从初次落地打磨到持续优化升级，从首次斩获荣誉到二次成功加冕，项目的每一次进阶，都离不开海亮与汉得双方团队的并肩深耕、精准协同。连续获奖的背后，是坚守品质的初心，是持续创新的底气，更是双方深度互信与合作默契的最好诠释！深度互信高效共创汉得 x 海亮股份浙江海亮股份有限公司（以下简称：海亮股份）是海亮集团有限公司旗下核心产业公司，公司于 2008 年在深圳证券交易所上市，是全球铜管棒加工行业的标杆和领袖级企业。海亮股份一直坚持以技术驱动管理进化，以数据赋能战略决策，持续为公司的高质量发展注入强劲的数字动力。早在 2023 年，汉得智慧财务就与海亮股份结缘，共同建设财务共享项目，汉得团队凭借专业化的解决方案和高效交付能力，为双方奠定合作互信的坚实基础。为持续赋能财务数智化转型升级，进一步提质增效，2025 年双方再度聚力深耕，重磅启动 AI 财务智能审核项目，以人工智能技术赋能财务流程革新。“AI 大模型＋规则引擎”双轮驱动财务“智”变加速度海亮股份智能审核项目依托其财务共享平台，引入汉得新一代“AI 智能审核软件”，以“AI 大模型+规则引擎”双轮驱动，重构财务审核作业模式，在费用报销、应收应付报账、收付款、计提摊销等高频场景中，率先迈入 AI 智能审核新阶段。本次项目的上线，为海亮股份财务共享工作带来三大革新，真正实现报账更快、审核更准、成本更省、体验更优！17 x 24 小时不打烊自动审单智能审核引擎全天候在线，随提随审。审单流程显著提速，退单率有效降低，业务用户告别漫长等待，体验流畅响应。2提升共享会计审核自动化率“规则引擎”确保合规铁腕无情，“AI 大模型”赋能复杂场景灵活判断。将超过 161 个审核要点嵌入系统逻辑，减少对人脑经验的过度依赖，大幅降低人为差错，让风险管控更智能、更可靠。3财务人转型：从事务型到财务数智型系统承接大量程式化、标准化的审单压力，解放财务人员的双手与精力。共享团队得以更多走向业务前端，聚焦于复杂业务处理、财务分析及专业赋能，真正实现从基础操作到战略支撑的价值升级。从需求调研到技术适配，从流程打磨到上线交付，汉得团队既严格锚定项目节点，更以扎实的技术能力与细致的服务，直接为海亮财务智能化升级装上“高效引擎”。财务 AI 智能体应用新标杆汉得 AI 智能审核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 企业级 PaaS 平台和大圣 AI 中台，推出“AI 智能审核软件”并取得软件著作权。产品通过引入 AI 能力，搭建智能审核 AI 智能体，研发搭建附件识别训练平台，实现各类非标附件的自动化训练和智能化识别；融合规则审核和 AI 推理审核，有效提升共享中心审核效率，减轻财务审核工作量。智能驱动，人机协同支持机器审核、人机互审模型，设计中嵌入了精益管理、清单式管理理念，大大提高了财务审核新人的上手速度；规则内置，风险先知内置超过 10 个行业、覆盖国央企、民营企业常见的内外部审计规则，在全流程链条中相关节点及时识别出存在的风险或风险可能性；自主学习，持续优化可通过在日常业务中的人工纠偏完成自动学习；持续引入 AI 技术不断加强识别深层次风险的能力。▲ 汉得智能审核系统业务场景适用的企业客户及场景汉得“AI 智能审核软件”作为数字化智能工具，具备广泛的适用性和开放性，在不同行业、不同规模的企业内具有广泛的需求与适用场景：✅ 正在推动财务共享服务建设的企业公司✅ 已经完成了财务共享服务建设，但在用的财务共享平台系统需要增强智能审核或风险管控能力的企业公司✅ 已经建设了 OA 系统、费用报销系统等内部管理系统的，但需要对在用系统增强智能审查或风险管控能力的企业公司未来，汉得将继续深耕行业数字化转型，助力更多企业提升财务效能水平，促进数字技术与财务业务场景的深度融合，赋能业务高质量发展，为客户持续创新与价值创造保驾护航。携手汉得，共铸硬核竞争力！

06-17

新零售降本增效｜效率提升90%！电商四大费用全链路管控实战

汉得甄盈业财团队结合头部电商落地实战案例，为您深度拆解电商四大费用管理难点，分享可直接复制的数字化解决方案。

06-17

新零售降本增效｜效率提升90%！电商四大费用全链路管控实战

当流量红利逐步褪去，电商行业正式进入精细化运营时代。天猫、京东、抖音、小红书等多平台布局成为品牌常态，随之而来的平台服务费、广告投流费、第三方代运营费、合同履约费四大类费用，体量庞大、单据繁杂、流程分散，已然成为电商企业财务与运营团队的核心困扰。费用预提混乱、票据跟进滞后、账目核对困难……传统人工管理模式，正在不断吞噬企业利润与运营效率。汉得甄盈业财团队结合头部电商落地实战案例，为您深度拆解电商四大费用管理难点，分享可直接复制的数字化解决方案。先厘清电商行业四大核心费用电商平台费入驻天猫、京东、抖音、小红书等主流电商平台产生的平台服务费、入驻费等；线上投流费千川、京准通、达人推广等引流获客渠道产生的广告投放支出；代运营费与第三方运营团队合作，产生的佣金、服务费等相关支出；合同履约费根据合作合同进度，为采购各类服务计提的履约相关费用。这四类费用贯穿电商获客、运营、履约全流程，也是企业成本管控的重中之重。行业通病四大费用管理三大核心痛点电商行业，绝大多数企业在费用预提与跟票环节，都深陷三大困境：💢人工依赖过重，流程效率低下传统模式下，财务人员每月需手动爬取、解析海量平台账单，全流程依靠线下台账登记、手工录入凭证。不仅耗时费力、人力成本居高不下，冗长的人工操作还会直接拖慢月度结账进度。💢 数据偏差明显，无法支撑精细化运营由于账单获取滞后，企业只能在月底人工预估费用入账，账目偏差问题频发。同时，费用预估、开票、到票数据相互割裂，企业难以开展每日 ROI精细化分析，运营策略优化缺少精准的数据支撑。💢流程管控薄弱，问题溯源无门发票线下流转周期往往超过两个月，缺票、票据差异等问题无法及时感知；各类数据分散在多套系统中，合同、票据、付款信息彼此割裂。一旦出现账目异常，核对与溯源难度极大，财务管控形同虚设。标杆实践头部电商数字化升级之路针对以上行业痛点，某头部电商携手汉得甄盈业财，落地费用预提与跟票专项数字化方案，打通全业务链路，构建三大核心数字化能力，实现费用管理质的飞跃。全域数据自动采集彻底摆脱人工爬数方案打通电商平台、OMS、OA、ERP等全业务系统，实现T+1自动抓取、清洗、整合费用账单，全面替代传统人工操作。落地后，人工工作量减少90%，月度结账周期直接提速2天，财务人员从重复劳作中解放。智能规则自动核算数据精准可控依托可视化规则配置平台，系统可每日自动完成费用分类、金额计算、会计科目匹配，并同步生成财务凭证，实现100%全流程自动化。精准实时的数据，支撑企业完成T+1动态ROI分析，为运营策略调整提供可靠依据。全链路线上闭环管控追溯一体化将费用预提、开票、核销、对账、合同履约等全流程迁移至线上，形成闭环管理。票据整体处理效率提升90%，全链路数据可视化呈现，合同、票据、付款数据一一对应，支持双向快速溯源，财务管控能力全面强化。甄盈业财上海甄盈业财科技有限公司（以下简称“甄盈业财”），由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)孵化创立，专注现代服务行业「业财一体化」和「对账结算管理」，致力于为企业打造领先的业财一体化和深度业财融合体系，重塑财务组织，提升企业财务BP能力。携手汉得，共铸硬核竞争力！

06-12

汉得 x 金田新材｜以场景驱动 AI 落地，共启新材料制造数智化新程！

近日，金田新材与汉得大客户数字化平台事业部群共同推进的 AI 赋能项目启动会正式召开。此次合作启程是汉得践行“深耕头部客户、聚焦行业痛点、输出定制化数智方案”战略的重要实践，标志着在 AI 应用落地领域的探索迈入关键阶段。

06-12

汉得 x 金田新材｜以场景驱动 AI 落地，共启新材料制造数智化新程！

近日，金田新材与汉得大客户数字化平台事业部群共同推进的 AI 赋能项目启动会正式召开。此次合作启程是汉得践行“深耕头部客户、聚焦行业痛点、输出定制化数智方案”战略的重要实践，标志着在 AI 应用落地领域的探索迈入关键阶段。双方将围绕经营管理、生产运营、质量改善、协同办公等关键业务环节，探索企业级 AI 能力在塑料薄膜制造行业的落地路径，推动 AI 从技术应用走向业务价值创造。汉得 x 金田新材业务与技术共创数智未来金田新材总裁助理李转，全球营销本部副总经理杨晓红，财务中心部长宴转运，行政中心部长郑思思等营销、财务、行政、信息技术等部门关键人员，汉得大客户数字化平台事业部群总经理何楠、销售部总经理黄志强等双方核心团队齐聚一堂。会上，双方围绕项目目标、实施路径与价值愿景进行深入交流并达成高度共识，标志着金田新材 AI 赋能项目正式迈入实质性推进阶段。金田新材高层AI 赋能是公司高质量发展的必选项，是企业数智化转型的关键战略工程。项目将坚持统一思想、明确责任、协同推进、严守合规、聚焦实效的原则，各部门全面协同、深度参与，主动拥抱变革，打通业务与技术壁垒，确保项目按节点高质量交付，真正实现 AI 赋能营销、采购、生产、仓储、行政、运营等核心业务场景，为企业智能制造升级注入强劲动能。汉得事业部总经理何楠汉得将充分发挥企业级 AI 服务能力与行业实践经验，组建业务 + 数据 + AI 专项团队，以专业技术、优质交付助力金田新材打造稳定、轻量化、易用性强的 AI 智能助手平台。项目也将贯穿持续培训、知识转移与能力共建，助力金田新材打造懂业务、懂 AI 的内生数智团队；同时依托产品持续迭代与全周期运营保障，确保 AI 能力用得好、见实效、可扩展，助力企业构建长期数智竞争力。从规模增长到精细运营金田新材加速AI能力布局金田新材是一家从事 BOPP、BOPET 多功能薄膜和高分子材料研发、销售的国家高新技术制造企业。拥有多种功能性薄膜产品，产品广泛应用于食品、日化、工业、消费品和医药等领域，是世界 BOPP 薄膜行业知名企业。迄今为止，金田新材已在浙、苏、皖、辽、渝、黔六省建成九大生产基地，配备了17条德国、法国进口的 BOPP 生产线，2条 BOPET 生产线，3条 CPP 生产线，产品销量遍及全国并销往亚非及欧美50多个国家和地区。随着企业生产规模持续扩容、多基地业务协同不断深化，经营管理、生产管控、质量复盘、跨部门协同等场景对企业数字化与智能化能力提出了更高要求。如何进一步打通分散数据、沉淀业务经验、提升分析效率、支撑管理决策，成为金田新材迈向高质量发展的重要课题。本次 AI 赋能项目，正是金田新材面向下一阶段发展主动布局的重要举措。项目将以企业级 AI 能力建设为牵引，结合金田新材真实业务场景，推动 AI 更深入地融入企业经营管理与业务流程之中。战略领航自上而下构建企业级AI赋能体系当前，企业数字化转型正在从传统的“数据记录”阶段，逐步迈向“智能分析”与“决策赋能”的新阶段。AI 不再只是单点工具，而正在成为企业提升运营效率、沉淀组织知识、优化业务协同的重要能力底座。作为新材料制造领域数字化转型的积极探索者，金田新材始终坚持以技术创新驱动高质量发展。本次 AI 赋能项目，将以自上而下的整体规划为引领，以统一标准、分步落地为原则，构建面向核心业务场景的 AI 数字人赋能体系。项目将优先聚焦经营管理、生产运营、质量改善、协同办公等关键环节，打造一批可落地、可复用、可推广的标杆场景，为后续 AI 能力的全域扩展奠定基础，让数智能力成为企业规模化、国际化发展的重要支撑。场景深耕以高价值场景推动试点先行围绕金田新材核心业务需求，双方将坚持价值导向、场景优先、试点先行的实施路径，聚焦数据分析、知识问答、文档智能、协同提效等高价值领域，打造贴合企业实际流程的 AI 应用场景。经营管理场景AI 将辅助业务人员更高效地获取数据、理解业务变化、形成分析判断，提升管理决策效率。生产运营和质量改善场景AI 将帮助企业更好地沉淀过程经验、复盘质量问题、支撑持续改善。协同办公场景AI 将围绕知识查询、文档处理、信息归纳等高频工作，降低重复性劳动，提升组织协同效率。通过精准识别业务痛点、提炼核心需求、分步落地验证，项目将推动 AI 能力从试点应用走向持续运营。这样的“以点带面、由浅入深”实施方式，既能快速验证 AI 应用价值，也能沉淀可复制的实践经验，为后续 AI 能力扩展奠定基础。从场景落地到标杆共建共筑薄膜制造数智新优势此次 AI 赋能项目启动，不仅是汉得与金田新材合作的新起点，也是双方探索塑料薄膜制造行业 AI 转型路径的重要里程碑。接下来，汉得将以企业级 AI 中台为技术底座，深度贴合金田新材的行业特性与业务需求，稳步推进核心场景落地与迭代优化，确保每一个场景都能用得好、见实效、可复用。未来，汉得也将持续发挥 AI 技术与行业服务优势，携手更多具有前瞻视野的企业，共同探索“技术赋能业务”的更多可能，为塑料薄膜制造行业的数智化高质量发展书写新篇章。携手汉得，共铸硬核竞争力！

06-12

AI Coding 越来越成熟，做应用那么快，低代码已经没用了？

面对AI，飞搭的态度不是竞争，而是融合。飞搭正在引入AI能力，但核心目的绝不是和外部的独立工具比拼生成代码的速度。飞搭的目标，是让AI这辆智能列车，在帮助飞搭削平低代码配置门槛的基础上，持续提升应用搭建的效率。

06-12

AI Coding 越来越成熟，做应用那么快，低代码已经没用了？

最近，AI Coding（AI编程）工具彻底火了。很多人都有过类似的体验：只要动动嘴，AI 就能直接吐出底层源码，甚至在线编译、部署、一条龙跑通。看到这种极度自由、高效的产出，很多同行开始焦虑：“这感觉比低代码平台还要快、还要灵活，低代码是不是要被彻底替代了？”要搞清楚这个问题，我们先厘清目前市面上三种主流开发工具的本质区别： AI Coding 工具像一个“超级外包程序员”。你提需求，它不受束缚地手写海量源代码。自由度极高，适合从 0 到 1 快速把新想法搞成型。一般低/无代码平台像一套“乐高积木”。把表单、图表封装好，业务人员通过拖拽极速搭建轻量级数据收集或审批流。AI+企业级低代码平台例如基于H-ZERO PaaS的飞搭，则是一个“带企业底座的智能积木工厂”，它围绕“客户”、“订单”等真实业务对象运转，原生自带精细权限、跨系统集成和复杂工作流。引入 AI 后，AI 生成的是严格符合平台规范的结构化资产。AI Coding 确实能让一个小白通过几轮对话，搞定一个供 3、5 人小团队使用的基础 CRM。但如果把它扔进真实、复杂的企业级 IT 环境里，卸下滤镜，以下四大硬伤就会暴露无遗。一从简单应用到企业级复杂系统AI会“力不从心”AI Coding 擅长“平地起高楼”，但面对错综的企业级业务，它往往力不从心。◈ 细致入微的权限挑战你让AI写个CRM，它1分钟就能写完。但在真实企业里，规则极其细碎：一线销售只能看自己的客户；区域总监要看整个大区的商机；法务审批合同时能看特定的商务报价，但绝对不能修改。这种精确到角色、按钮甚至“行列级数据”的权限管控，纯AI很难凭空凭几句提示词组织完美。◈ 打破“孤岛”的集成挑战企业应用从来不是孤立的。销售赢单生成合同，系统必须自动拉取并关联现有ERP系统中的主数据，或者财务系统的开票信息。让纯AI工具去深度集成这些老系统，大概率会建起一个个无法接入企业IT环境的“系统孤岛”。✅ 汉得飞搭的“底座”优势飞搭依托成熟的企业级 PaaS 底座（H-ZERO 平台），将多租户架构、统一权限控制、安全审计、接口集成等底层“硬核”能力直接固化。AI只需按需调用现成底座，专啃企业级复杂场景的硬骨头。二逻辑黑盒 vs 清晰资产功能越来越多，代码持续膨胀，谁能经得起长期维护？有人会反驳：AI 也可以基于成熟底座去手写高代码。但当系统持续迭代，代码量突破 10 万行时，真正的灾难就来了：代码量膨胀与上下文失忆随着功能叠加，工程越来越庞大，AI的准确度会呈断崖式下跌。更致命的是，大模型存在严重的“上下文失忆”。三个月后你想改个“提交”按钮的逻辑，直接让AI改，它极可能不仅没改好，反而把关联的其他功能搞崩了，最后还是得专业程序员来救火。 AI原生生成的代码是“逻辑黑盒”成千上万行的纯AI生成高代码，普通人看不懂，专业程序员不愿意看。要重构或修Bug，技术人员得去一根根梳理凌乱的线头，维护成本高到无法想象。✅ 飞搭沉淀的是“清晰资产”在飞搭里，AI生成的内容都被框定在低代码组件内，是结构清晰、易于理解的元数据。同样是改按钮，点开可视化面板，它的权限规则、触发事件一目了然。功能与资产依赖关系清晰，无论是业务还是技术，后期调优和运维都极其轻松。三发散的AI生成高代码vs 严谨的AI生成低代码边界决定了准确率为了解决 AI 生成高代码不好运维的问题，有些团队尝试引入 SDD（规范驱动开发）流程，加上多轮 Check 校验。但这也导致效率暴跌，大模型重复调用的 Token 成本高得惊人，且准确率依然难以保障。为什么？◈ AI写高代码是“发散”的你昨天让它写个“客户列表”，今天再让它写，它可能会用完全不同的底层逻辑和写法。有没有漏洞？必须经过繁琐的测试才知道。◈ 飞搭拥有“DSL 护城河”AI在飞搭里生成的不是散乱的代码，而是被严格框定的 DSL（领域特定语言）元数据。✅ 举个例子假设AI生成了一段配置：{"type": "buttoon", "action": "submit"}。因为平台有严格的边界规则，飞搭的执行引擎在上线前瞬间就能捕捉到这个拼写错误（把button拼成buttoon），并直接报错拦截。这种100%确定性的强校验，彻底杜绝了AI幻觉和逻辑错乱。四人工“排雷” vs 引擎“防呆”测试工作量的天壤之别很多人觉得 AI 写代码快，就等于“系统上线快”，这完全是错觉。写完代码，噩梦般的测试环节才刚刚开始。💢AI Coding需要繁重的人工“排雷”你让AI生成一个带“金额校验”的表单，它表面上跑通了，但底层可能顺手给你引入了一个带漏洞的第三方代码库，或者小数位计算有隐藏Bug。为了防范这些“定时炸弹”，测试人员必须把异常边界、安全漏洞重新扫一遍，开发省下来的时间，全在测试环节被成倍吐了出来。✅ 飞搭自带“防呆机制”，大幅甩掉测试包袱在飞搭里，AI只是给原本就经过千锤百炼的成熟数字输入组件下发了一条配置指令。组件本身的安全性和准确性，底座早就把好关了。一旦AI试图生成越界的合规逻辑，引擎瞬间拦截，根本不会让错误流到测试环节。结果是：开发和测试人员只需要确认核心业务逻辑对不对，系统测试工作量呈指数级下降，让“快速生成”真正转化为“快速上线”。滑动查看下一张图片核心对标AI原生高代码 vs 飞搭AI低代码有了AI生成低代码AI Coding就没有意义了吗？当然不是。在真实复杂的企业级业务中，我们始终强调“高低融合的协同模式”：低代码主导提效绝大多数的常规业务场景、标准组件，直接交给AI生成低代码来调用。既快，又安全合规。高代码插件兜底任何低代码都有边界。当遇到对页面样式、极端个性化交互有苛刻要求，或者需要特殊的行业算法时，AI Coding生成的高代码插件就成了最强的后盾，无缝无缝扩展并接入飞搭底座。“低代码主导提效 + 高代码兜底扩展”，两者强强联手，才是企业数字化建设的最优解。面对AI，飞搭的态度不是竞争，而是融合。飞搭正在引入AI能力，但核心目的绝不是和外部的独立工具比拼生成代码的速度。飞搭的目标，是让AI这辆智能列车，在帮助飞搭削平低代码配置门槛的基础上，持续提升应用搭建的效率。在底座的规范内，让AI去生成安全、合规、可被100%强校验的企业语义资产。当纯粹的“代码生成效率红利”被拉平之后，企业级底座的真正价值，才是我们需要认真考量的重要数字化基础。携手汉得，共铸硬核竞争力！