常见问题
- 同一指标在不同部门和报表中口径不一致
- 资料与业务数据缺失、重复、过期或无法追溯
- 字段能读取但没有明确使用权限和责任人
- AI 输出错误后无法定位是数据、规则还是模型问题
核心业务
企业 AI 数据治理与质量体系
AI 不是把脏数据变正确的魔法。字段、口径、来源和责任人没有说清，模型只会更快地传播错误。
WHAT IT SOLVES
先解决业务链，再选择模型和工具
麒典从一个真实业务任务需要哪些数据开始，逐项核对字段含义、系统来源、更新时间、缺失重复、编码映射、使用权限和具名责任人。先形成可执行的质量画像和整改清单，再决定哪些数据可以进入知识库、智能体、分析或自动化流程。数据治理用于支撑项目，不冒充替代企业全域数据治理工程。
交付内容
- 业务数据与指标字典
- 来源、版本、刷新周期和责任矩阵
- 完整性、一致性、时效性和唯一性质量画像
- 问题分级、整改责任与关闭证据台账
- 权限、脱敏、保留周期和使用审计规则
DELIVERY PATH
从一个真实任务开始推进
每个项目都先确认问题、样本、责任和验收，受控验证通过后再增加系统、数据和使用范围。
选择一个高价值业务任务
本阶段完成后留下可复核产物、责任人和继续条件，不用口头判断替代验收。
盘点所需字段、资料和系统来源
本阶段完成后留下可复核产物、责任人和继续条件，不用口头判断替代验收。
用历史样本完成质量画像与规则验证
本阶段完成后留下可复核产物、责任人和继续条件，不用口头判断替代验收。
按整改结果决定试点和持续监测范围
本阶段完成后留下可复核产物、责任人和继续条件，不用口头判断替代验收。
ACCEPTANCE
交付必须能被企业复查
麒典使用真入口、真输入、真流程、真异常和真责任完成验收。资料不足、接口失败、权限越界或结果不确定时，系统必须停下、降级或转人工；不能把一次顺利演示写成长期稳定运行。
公开事实边界
页面描述的是麒典可提供的服务、方法与当前公开证据。专项方案、受控 Demo、在建项目和已交付成果分别标注；没有合同、上线、验收和公开授权的内容，不提前包装成客户结果。