- 识别随数据变化的长文档结构
- 逐项核对数字与跨表勾稽关系
- 按原编号、格式与分页写回
本体论 · Semantic Layer
让业务经验可以被执行,也可以被复核
本体论回答“业务里有什么、彼此如何关联”,DSL 回答“如何读取、判断、计算、暂停和交付”。两者共同把复杂工作从个人经验变成受控定义。
Business Decomposition
Domus 如何拆解一项复杂业务
从目标、对象、材料与口径开始,把复杂业务拆成可管理的关系;数字员工只在确认过的边界内执行。
03 / 执行数字员工只在已经确认的材料、规则和权限范围内执行这段工作。
虚线表示业务口径依赖,点线表示必须经过人工确认,不代表自动业务因果。
Financial Ontology Example
以财务域为例,展示本体论如何连接报表与指标
报告、主体、分部、子公司、报表、会计期间与指标共同组成可追溯的业务关系。
财务域本体示意实线 / 业务关系 虚线 / 受控关系
示意案例采用匿名化主体、报告与实例,不包含客户名称、真实数值或原始文件路径。
Four Delivery Patterns
处理四类高频业务问题
文档、数据、规则和问数,以各自适合的方式进入业务。
- 对齐多个系统的字段与时间范围
- 按规则完成滚动计算和缺口预警
- 保留计算链路与结果依据
- 把经验、阈值和例外写成规则
- 从抽样检查扩展到全量检测
- 异常命中可解释、可追溯
- 自然语言提出业务数据问题
- 按角色、主体和范围控制访问
- 结果与指标口径、来源一起返回
FDE · 前置部署工程师模式
工程师是你的同事,而非承包商
FDE 与团队共同定义、构建、复核并交接能力。

FDE共同构建
从材料与判断出发,把真实工作推进到可用状态。
嵌入式专业能力
与业务、产品和开发并肩工作,理解真实目标。
交付代码,而非幻灯片
以生产就绪的系统和可复核结果衡量交付。
快速迭代
围绕真实反馈缩短从试点到上线的周期。
知识转移
把工具、规则与维护能力留在客户团队。
FDE vs. Traditional AI
交付方式决定 AI 能否进入业务
| 对比维度 | Domus · FDE | 常见 AI 外包方式 |
|---|---|---|
| 团队 | 嵌入式工程师并肩构建 | 外部顾问短期交付 |
| 交付物 | 生产就绪系统与业务结果 | 文档、原型或局部修补 |
| 价值衡量 | 业务 KPI 与可复核成果 | 功能完成度 |
| 知识归属 | 转移给客户团队 | 长期依赖供应商 |
可量化的交付成果
每个项目都从具体痛点开始,以实际交付的效率、时长和覆盖结果衡量。
80%+
机械取数自动化
7 天 → 20 分钟
考勤工时核算
3 天 → 秒级
财务智能问数
5+ 品种
期货研报配置化模板
为什么选择 Domus
速度
分阶段推进,路径更短、节奏更可控。
影响力
聚焦营收、效率与客户满意度等业务成果。
专业能力
FDE 与模型能力结合,构建可扩展方案。
伙伴关系
共建内部 AI 能力,确保长期成功。