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面临的挑战 组织图谱架构 覆盖业务域 核心能力 适用角色 常见问题
CoMi OG 组织图谱

CoMi OG 组织图谱是致远互联打造的智能体统一数据语义层:把组织、角色、权限、流程、规则、制度与关系沉淀为统一语义,让 AI 在授权范围内按真实业务上下文理解、推理与访问企业数据。

CoMi OG 组织图谱是致远互联打造的智能体统一数据语义层:把组织、角色、权限、流程、规则、制度与关系沉淀为统一语义,让 AI 在授权范围内按真实业务上下文理解、推理与访问企业数据。

面临的挑战

AI 要真正用起来,先得让它看懂你的企业数据

数据看得见,AI 读不懂

同一个客户、同一份合同,在不同系统里叫法不一样、口径不一样,AI 拿到数据却理解不了业务含义。

让 AI 用数,心里没底

智能体没有明确的身份与权限边界,谁来定它能看什么、能做什么?一旦越权,责任归属也说不清楚。

经验散在文档与制度里

制度条款、办事规则、历史决策大多躺在文档和老师傅的经验里,AI 用不上,新人也要重新摸索一遍。

AI 给了结论,说不清依据

业务人员不敢采信、审计部门也无法核对——结论从哪来、依据是哪条制度,如果说不清,AI 就只能停在试用阶段。

组织图谱架构

自下而上五层能力,让 AI 每一次取数与推理都有据可依、有边界可循

CoMi OG 组织图谱
覆盖业务域

企业的数据在哪里,组织图谱就覆盖到哪里

公文管理
流程审批
合同管理
人事管理
费用管理
项目管理
客户管理
公文管理

发文、收文、交换、批示之间的关联关系被梳理清楚,AI 回答「这份文件的办理进展」时,知道该沿着哪条关系去查。

公文语义 收发文关系 批示链路 制度关联
公文管理
流程审批

流程节点、审批规则、流转条件不再是难懂的配置,AI 能按业务含义理解流程走向,也能说清某一步为什么卡住。

流程语义 规则校验 审批链路 效率分析
流程审批
合同管理

合同主体、标的金额、付款进度、关联单位之间的关系被统一梳理,AI 汇总「某供应商的合同与付款情况」时能一次取准。

合同主体 付款关系 风险规则 履约跟踪
合同管理
人事管理

汇报关系、岗位角色、组织归属被梳理为可推理的关系网络,AI 判断「这件事该找谁」时,依据的是组织关系而不是猜测。

组织关系 岗位角色 汇报链路 人员检索
人事管理
费用管理

差旅标准、报销制度、单据之间的关系被统一沉淀,AI 审核或答疑时直接引用制度条款,不用再翻文件找依据。

费用标准 制度约束 单据关系 合规校验
费用管理
项目管理

项目、任务、资源、成本之间的关系被统一组织,AI 汇总项目进展时能穿透到具体任务与责任人,而不只是报个百分比。

项目对象 任务关系 资源关联 进度穿透
项目管理
客户管理

客户主体、往来记录、服务过程之间的关系被沉淀下来,AI 整理「这家客户的历史往来」时,能沿着关系把材料收齐。

客户主体 往来关系 服务记录 资料归集
客户管理
核心能力

七大组织图谱要素 + 五项底座能力,构成 AI 理解企业数据的基础

组织

把组织架构沉淀为 AI 可识别的业务对象,谁属于哪个体系、上下级如何对应,一目了然。

角色

每个角色能看什么、能办什么,在语义层就定义清楚,AI 服务不同岗位时有明确边界。

权限

权限模型被编译为系统运行时的强制规则,AI 取数与动作都在授权范围之内,不靠事后检查。

流程

流程节点与流转规则成为 AI 能理解的业务路径,而不是一串只有开发看得懂的配置。

规则

业务规则与校验条件统一沉淀,AI 办事时自动遵循,不用每次都重新交代一遍要求。

制度

制度条款被编译为机器可读的知识,AI 引用有出处,业务人员也能顺着条款核对。

关系

组织、流程、合同、人员之间的关系连成网络,AI 沿着关系去查,而不是靠关键词撞。

语义对齐

统一跨系统的概念语义,把不同系统里说法不一的业务对象对齐成同一套语言。

知识结构化

把非规范文档、制度条款、业务对象编译为机器可消费、可推理的结构化知识。

决策追溯

捕获每一次行动和每一次决策,建立完整的审计与决策图谱,结论能回到依据。

治理嵌入

把权限模型与制度校验写进系统运行规则——设计时内建、运行时强制,规范运营不靠人盯。

持续生长

新知识不断沉淀、旧知识持续更新,用得越久,AI 对这家企业的理解越准确。

可信数据源

统一接入A9领航版、A8远航版、A6启航版和政务系列协同产品数据与三方系统、主数据、文档、制度、历史记录,不用先做一轮数据搬家。

执行与日志

持续监控智能体的行为、失败、采纳率与业务影响,支持审计与回退,出了问题查得到、退得回。

适用角色

同一份企业数据,不同岗位看到各自该看的那部分

企业管理者
企业管理者
企业管理者
企业管理者

看到的每个结论都能追到数据和制度依据,交给班子的材料心里有底,不必再让下属反复核数。

业务与职能人员
业务与职能人员
业务与职能人员
业务与职能人员

问数、找资料、对制度,AI 给出的内容和本人权限范围一致,不用再逐个系统翻找、反复求人。

IT 与信息安全负责人
IT 与信息安全负责人
IT 与信息安全负责人
IT 与信息安全负责人

权限、脱敏、审计在一层统一管理,AI 用数全程可控可查,信创与合规要求都有对应方案。

常见问题
CoMi OG与传统AI产品的知识库相比,核心区别是什么?
传统知识库多为非结构化文本堆砌。CoMi OG将组织、权限、流程等编译为机器可推演的结构化语义网络,让AI基于真实业务上下文推理,而非盲目搜索。
CoMi OG如何实现企业数据的“一体化”统管?
它作为统一语义层,自下而上连接模型层与数据底座。统一了跨系统概念与业务对象关系,将散落的数据治理为统一语义的企业长期记忆,作为AI访问企业数据的唯一统一入口。
CoMi OG在保障数据安全方面有哪些独特优势?
具备身份与权限过滤,用户和Agent只能读取被授权数据;内置人工确认边界,高风险动作交由人确认;并有Agent执行日志持续监控,支持审计与回退。
CoMi OG适用于哪些类型的客户群体?
适用于对数据合规性要求高、业务系统繁杂、权限体系严格的大中型企业及集团客户,尤其是需要跨系统协同、强调组织架构与业务逻辑深度绑定的政企客户。
什么是CoMi OG的“五层能力架构”?
自底向上包含:可信数据源、语义知识图谱、身份与权限过滤、人工确认边界、Agent执行/日志。这五层构筑了企业级认知底座,确保智能体安全运行。
在CoMi AI Platform的一体化闭环中,OG处于什么位置?
OG是闭环的“中枢语义层”。向下治理数据,向上支撑Fabric编排智能体,最终收敛于Work入口。没有OG,智能体就缺乏统一数据语义,无法实现规模化。
注:该网页部分图片由AI生成
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