行业背景与痛点 - 传统供应链面临需求预测偏差导致库存失衡、各环节数据割裂形成信息孤岛、核心环节人力依赖度高、AI技术落地门槛高难以规模化应用等瓶颈 [1] 公司产品与解决方案 - 公司基于"AI for Process"理念自主研发了企业级供应链智能体"小金"，其核心创新在于以AI原生思维重构业务流程，让AI成为流程内在驱动者，实现从被动响应到主动智能协同的范式转变 [1] - "小金"依托供应链垂类大模型"KingKoo-智链"、科捷20余年行业知识库、实时数据集成与决策式AI算法积累，构建了独特的"3+N"智能体架构 [1] - "3+N"架构包括3个核心智能体（数据助手、决策助手、客户助手）满足企业通用性高频需求，以及N个岗位智能体针对特定工作场景深度定制 [1] - 产品落地遵循"需求调研-方案定制-部署上线-数据回灌-持续优化"的闭环模式 [1] 产品应用成效 - 在2025年"双11"大促极限场景中，预测备货环节单量预测准确率达96%，实现"单未下、货先行"的前置预包 [1] - 订单处理环节每秒峰值接单量同比提升280%，制单岗位效率提升3倍 [1] - 仓储作业环节复杂单据拣选分拣效率总体提升20%，打包人效提升15% [1] - 出库交接环节支揽时效缩短1.4小时，包裹滞留时长减少1小时，全链路异常发现与响应时长控制在5分钟内 [1] - 日常运营中，数据助手将日常数据查询效率提升90%，决策助手使复杂数据分析效率提升50%-70%，客户助手通过7×24小时智能应答减少客服50%工作量 [1] - 在昆山数智化旗舰仓的实践中，实现订单准点完成率与仓库管理效能双提升，客户投诉率显著下降 [1] 产品价值与行业影响 - "小金"的成功落地破解了AI技术在供应链领域的落地难题，构建了全链路智能协同新模式，创造了可量化的商业价值 [2] - 产品推动供应链从"成本中心"向"价值中心"、从"被动响应链条"向"主动预判智慧网络"转型 [2] 公司战略与愿景 - 公司未来将持续深化"AI全栈技术+价值场景赋能"模式，构建百量级供应链垂直智能体集群，联合生态伙伴扩大智能体生态，让AI原生思维贯穿供应链全链条 [2] - 公司以"数字中国"为初心使命，秉持"成就客户、创造价值"的核心价值观 [2] - 依托在大数据和人工智能领域的先发优势，公司持续推进"Data x AI"战略升维，构建了覆盖算力层、数据层和决策层的"燕云Infinity平台" [2] - 公司将AI全栈技术与行业运营经验深度结合，为政企业务、消费电子、金融、快消零售等众多行业头部客户提供端到端数据智能解决方案，驱动产业链价值重构 [2]