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Capabilities · Business Ontology & Delivery

从业务问题出发,
把处理方法固化成结果

先从四类高频问题找到对应的处理方法,再用本体论与 DSL 统一业务对象、指标、规则与执行边界,让结果可运行、可复核、可交接。

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。

业务本体拆解示意业务流转口径依赖人工确认
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
拖动节点 · 点击节点查看属性与实例 · 点击空白恢复全图

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。

  • 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
审计报告 / 期货研报 / 预算说明
  • 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
考勤工时核算 / 交付计划计算
  • 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
质量监控智能专家组 / 合规校验
  • 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
财务问数 / 金融数据查询
同一套交付能力,不需要把不同的问题塞进同一种处理方式。
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。

笔记本电脑、纸质计划表和手写笔记组成的业务材料工作台
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。

工程师不止交付系统,也把工具、规则与维护能力留在团队中。

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。

Product Consultation

让 AI 产品进入真实工作流程

带着一项真实工作来聊,确认适合优先落地的能力与实施路径。