Enterprise Intelligent Data Assistant – Product Overview & Pricing

Enterprise Intelligent Data Assistant – Product Overview & Pricing

I. Core Product Positioning

The Enterprise Intelligent Data Assistant is an AI-driven digital tool deeply integrated with your business databases. It is unlike any single product on the market – it is neither a general-purpose chatbot, nor a traditional BI tool that requires modeling and training, nor a custom development project with months of implementation.

One‑sentence definition: Ask questions in natural language, and automatically complete the full closed loop from data understanding → SQL generation → result presentation → business execution.

Three core genes:

• Natural Language Understanding – Ask questions as if talking to an analyst
• Autonomous Reasoning – Automatically understands table structures, infers relationships, and generates queries
• Secure Execution – Parameterized injection prevention, read‑only / read‑write separation, permission auditing

II. Comprehensive Comparison with Alternative Products

2.1 Comparison Overview Table

2.2 Compared to Traditional BI (Power BI / Tableau)

The typical workflow for traditional BI tools is: business user requests → data engineer interprets → build data model → write DAX/SQL → create visual report → deliver. This chain takes hours to days, and every new question repeats the process.

Our product’s breakthrough is skipping modeling and coding. Users describe questions in natural language, and the AI instantly understands table structures, infers JOIN relationships, generates and executes SQL. From “Show me the top 5 products by gross margin last month” to seeing results – less than 5 seconds.

More importantly, traditional BI only lets you view data. Our product lets you act on data – create sales orders, update inventory, manage users, bulk import CSV. BI’s end point is often “finding a problem”; our product’s end point can be “solving the problem.”

2.3 Compared to General‑Purpose AI Chat (ChatGPT / Claude)

The fatal flaw of general LLMs is that they cannot connect to your database. When you ask “What was our company’s sales revenue last month?” ChatGPT either refuses to answer or fabricates a number (hallucination). Without your data, it cannot give a true answer.

Furthermore, conversation data sent to public clouds is an unacceptable risk for consulting and investment firms where client business data must not leak. Our product runs inside your corporate network – your data never leaves your servers.

Finally, general AI can only “give advice”, while our product can “do things” – create orders, generate report pages, deploy APIs, manage user permissions. This is a qualitative leap from the information layer to the action layer.

2.4 Compared to Low‑Code Platforms

Low‑code platforms are essentially drag‑and‑drop tools for forms and workflows. They excel at building fixed business forms and processes, but when you need ad‑hoc data analysis – e.g., “What is the repurchase rate trend per customer over the last three months?” – low‑code platforms cannot help, because they don’t understand natural language and cannot auto‑generate SQL.

Our product and low‑code platforms are not substitutes but complements. Low‑code fits standardized business processes; our product handles non‑standardized, exploratory data analysis – which is exactly the daily core work of consulting and investment firms.

2.5 Compared to ERP Systems

ERP systems (Kingdee, Yonyou, etc.) are the “systems of record” that standardize each transaction. But ERP reports are fixed and pre‑defined – any question outside those definitions requires custom development.

Our product can be seen as an intelligent analytics layer on top of your existing ERP. It does not replace the ERP; it unlocks the data inside the ERP for free exploration and analysis. ERP handles standardized recording; our product handles flexible insight.

2.6 Compared to Custom Development

To implement the capabilities of our product (natural language query + automation + dynamic pages + FaaS + permission management) through custom development, a team of three would need at least 6–12 months, costing between RMB 900,000 and 1,800,000. Every subsequent change would require additional development.

Our product is ready to use immediately – from deployment to generating value takes minutes. The annual Enterprise Edition fee is only RMB 303,960, which is about 17%–34% of a custom development budget.

III. Five Core Capabilities in Detail

Capability 1: Intelligent Data Query & Analysis

• Natural Language → SQL: Users describe business questions in Chinese, and the AI automatically generates and executes SQL queries. Supports JOINs, aggregations, subqueries, time‑range filters, and other complex operations.
• Multi‑Table Join Analysis: Automatically understands relationships between tables like products, sales_orders, entities (customers/suppliers), purchases – no manual modeling required.
• Real‑Time Reporting: Query results displayed as Markdown tables, one‑click CSV export, and optional ECharts visualizations.
• Trend Analysis: Time‑series support to automatically discover sales trends, inventory changes, customer behavior patterns.

Capability 2: Business Action Automation

• Sales Orders: Specify customer and products – automatically create sales orders, with batch creation support.
• Purchase Orders: Specify supplier and products – create purchase orders, track delivery and payment status.
• Product & Inventory: Bulk import product information, manage specifications, prices, stock levels, batch policies.
• Customer/Supplier Management: Bulk create and manage business entities (CUSTOMER / SUPPLIER / PARTNER).
• Smart Validation: Automatically verify foreign keys, data types, required fields before executing operations – prevents dirty data.

Capability 3: Programmable Extension Platform (FaaS + Dynamic Pages)

• FaaS (Function as a Service): Users describe business logic in natural language, and AI automatically writes and deploys server‑side JavaScript functions. Example: “Create a function that takes a minimum price and returns all products above that price.” Functions are written and deployed in seconds, with parameterized queries to prevent SQL injection.
• Dynamic Page Generation: Generate a complete Vue 3 data management page from one sentence – includes data table, search/filters, ECharts statistics, AI analysis panel. Example: “Help me generate a sales dashboard with monthly sales trend chart and customer ranking.”
• SignalR Real‑time Push: WebSocket support for real‑time data monitoring and instant notifications.

Capability 4: User & Permission Management

• User Lifecycle: Create, disable, delete users; reset passwords.
• Fine‑grained Permissions: Grant permissions by module (Products, Purchases, Sales, etc.) and operation (Create / Read / Update / Delete) – 15 permission combinations supported.
• Permission Auditing: View any user’s permissions at any time to ensure compliance.

Capability 5: Multimodal & File Processing

• Smart CSV Import: Upload a CSV file – AI automatically parses fields and bulk creates products, orders, or entities.
• Image OCR: Upload invoices, contracts, form images – AI extracts structured data.
• One‑Click Export: Export any SQL query result directly to CSV for further analysis in Excel.

IV. Value for Consulting Firms

Typical ROI scenario: A data analyst with an annual salary of RMB 200,000 can have 60‑80% of their reporting work replaced by the Professional Edition (RMB 9,800/month) – net annual saving of ~RMB 82,400. Even more importantly, partners’ time is freed up for higher‑value client engagement and strategy.

V. Value for Investment Firms

Typical ROI scenario: A typical due diligence data analysis outsourced costs RMB 30,000–80,000. With the Enterprise Edition (RMB 29,800/month), just 1–2 projects per month cover the cost – all subsequent projects are pure savings. Annualized savings can reach RMB 500,000–1,000,000.

VI. Pricing Structure

6.1 Monthly Subscription Pricing

6.2 Annual Subscription Discount (prepay 12 months → 15% off)

VII. Pricing Rationale – Why Is It Worth This Price?

7.1 Labor Cost Replacement

A junior data analyst’s annual salary is roughly RMB 150,000–250,000, with only about 5–6 effective working hours per day. Our Professional Edition costs only RMB 99,960/year, works 7×24, and answers queries hundreds of times faster than a human.

7.2 Quantified Time Value

A consulting partner’s hourly rate is typically RMB 2,000–5,000. A single data query following the traditional process (waiting for an analyst to produce a table) takes 30–60 minutes on average. If a partner has 3 queries per day, the annual time cost is roughly RMB 1.5 million–3.75 million. Our product reduces waiting time to under 5 seconds – nearly zero delay.

7.3 Decision Quality Premium

A wrong decision based on bad data or intuition can cost hundreds of thousands or even millions. Our product ensures every decision is supported by real‑time, accurate data – dramatically reducing the probability of decision errors. This single benefit far exceeds the price.

7.4 Competitor Pricing Reference

• Power BI Premium: From $20/user/month → 10‑person team = $2,400/year ≈ RMB 17,280. Requires additional data engineers for modeling.
• Tableau Creator: $75/user/month → 10 persons = $9,000/year ≈ RMB 64,800. Visualizations only, no business operations.
• Our Product: Enterprise Edition RMB 357,600/year, unlimited users, includes query + action + extension + permissions.

7.5 Custom Development Cost Reference

To implement equivalent capabilities (natural language query + automation + dynamic pages + FaaS + permissions) via custom development, a conservative estimate is 3 persons × 8 months = 24 person‑months. At RMB 40,000 per person‑month, total cost ~RMB 960,000. Our Enterprise Edition’s first‑year fee is only 37% of that, with zero maintenance cost.

7.6 Knowledge Asset Accumulation

FaaS functions and dynamic pages accumulate over time, forming an enterprise‑specific analytics methodology and tool library. This is a platform that grows in value – not a one‑time consumable.

VIII. Conclusion

The Enterprise Intelligent Data Assistant is not a single‑function tool – it is a four‑in‑one platform:

AI Reasoning + Database Querying + Business Automation + Visual Presentation

For consulting firms, its core value is giving every consultant the data capability of a top analyst.
For investment firms, its core value is putting real‑time data power behind every investment decision.

One sentence to sum it up: Let data speak, and let decisions stand on evidence.

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Product: Enterprise Intelligent Data Assistant
Tagline: Let data speak, let decisions stand on evidence.

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Our product is not just another BI tool or chatbot. It is an AI‑powered data agent that:

• 🔍 Understands natural language questions
• ⚙️ Automatically generates SQL and executes queries
• 📊 Visualizes results instantly (ECharts + tables)
• ✍️ Creates sales orders, updates inventory, manages users
• 🧩 Extends via FaaS (functions described in plain English)
• 🖼️ Reads CSV and OCR images
• 🔐 Runs inside your network – data never leaves your server

Why partner with us?

• ✅ Zero‑learning‑curve for users – any business person can ask and act.
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مساعد البيانات الذكي للمؤسسات – نظرة عامة على المنتج ونظام التسعير

1. الموقع الأساسي للمنتج

مساعد البيانات الذكي للمؤسسات هو أداة رقمية تعمل بالذكاء الاصطناعي ومتكاملة بعمق مع قواعد بيانات الأعمال الخاصة بك. يختلف عن أي منتج آخر في السوق – فهو ليس مجرد روبوت محادثة عام، ولا أداة BI تقليدية تتطلب نمذجة وتدريباً، ولا مشروع تطوير مخصص يستغرق أشهراً للتنفيذ.

تعريف بجملة واحدة: اطرح سؤالاً باللغة الطبيعية، وتلقائياً يكتمل الحلقة المغلقة من: فهم البيانات ← توليد SQL ← عرض النتائج ← تنفيذ الإجراءات التجارية.

السمات الأساسية الثلاث:

• فهم اللغة الطبيعية – تحدث كما لو كنت تحاور محللاً بيانات
• الاستدلال الذاتي – يفهم هيكل الجداول تلقائياً، ويستنتج العلاقات، ويولد الاستعلامات
• تنفيذ آمن – منع الحقن باستخدام وسيطات محمية، فصل القراءة/الكتابة، تدقيق الصلاحيات

2. مقارنة شاملة مع المنتجات المشابهة

2.1 جدول المقارنة العام

2.2 مقارنة مع أدوات BI التقليدية (Power BI / Tableau)

سير العمل النموذجي لأدوات BI التقليدية هو: طلب من مستخدم الأعمال ← مهندس بيانات يفهم الطلب ← بناء نموذج بيانات ← كتابة DAX/SQL ← إنشاء تقرير مرئي ← تسليم. تستغرق هذه الحلقة من ساعات إلى أيام، وكل سؤال جديد يكرر العملية.

يكسر منتجنا هذه الحلقة بتخطي النمذجة والبرمجة. يصف المستخدم المشكلة باللغة الطبيعية، ثم يفهم الذكاء الاصطناعي فوراً هياكل الجداول ويستنتج علاقات JOIN ويولد SQL وينفذها. من "أرني أعلى 5 منتجات من حيث هامش الربح الإجمالي الشهر الماضي" إلى رؤية النتائج – أقل من 5 ثوانٍ.

الأهم من ذلك، أن أدوات BI التقليدية تسمح لك فقط برؤية البيانات، بينما منتجنا يسمح لك بالعمل على البيانات – إنشاء أوامر مبيعات، تحديث المخزون، إدارة المستخدمين، استيراد CSV بشكل جماعي. نهاية أدوات BI غالباً هي "اكتشاف المشكلة"، بينما نهاية منتجنا يمكن أن تكون "حل المشكلة".

2.3 مقارنة مع روبوتات المحادثة العامة (ChatGPT / Claude)

الخلل القاتل في نماذج اللغة الكبيرة العامة هو عدم قدرتها على الاتصال بقاعدة البيانات الخاصة بك. عندما تسأل "كم كانت إيرادات شركتنا الشهر الماضي؟"، إما أن ترفض ChatGPT الإجابة أو تختلق رقماً (هلوسة). بدون بياناتك، لا يمكنها إعطاء إجابة حقيقية.

علاوة على ذلك، فإن إرسال بيانات المحادثة إلى السحابة العامة يمثل خطراً غير مقبول لشركات الاستشارات والاستثمار، حيث لا يمكن تسرب بيانات العملاء. منتجنا يعمل داخل شبكة مؤسستك – بياناتك لا تغادر خوادمك أبداً.

وأخيراً، الذكاء الاصطناعي العام يمكنه فقط "تقديم نصيحة"، بينما منتجنا يمكنه "تنفيذ مهام" – إنشاء أوامر، توليد صفحات تقارير، نشر واجهات API، إدارة صلاحيات المستخدمين. هذه قفزة نوعية من طبقة المعلومات إلى طبقة الفعل.

2.4 مقارنة مع منصات منخفضة البرمجة

منصات low-code هي في الأساس أدوات سحب وإفلات للنماذج وسير العمل. تتفوق في بناء نماذج وعمليات تجارية ثابتة، لكن عندما تحتاج إلى تحليل بيانات مخصص (ad‑hoc) – مثلاً "ما هو اتجاه معدل إعادة الشراء لكل عميل خلال الأشهر الثلاثة الماضية؟" – فإن منصات low-code لا تستطيع المساعدة، لأنها لا تفهم اللغة الطبيعية ولا تولد SQL تلقائياً.

منتجنا ومنصات low-code ليسا بديلين بل مكملان. low-code مناسب للعمليات الموحدة، ومنتجنا مناسب للتحليلات الاستكشافية غير الموحدة – وهذا هو بالضبط جوهر العمل اليومي لشركات الاستشارات والاستثمار.

2.5 مقارنة مع أنظمة ERP

أنظمة ERP (مثل Kingdee و Yonyou) هي "أنظمة التسجيل" التي توحد كل معاملة. لكن تقارير ERP ثابتة ومحددة مسبقاً – أي سؤال خارج هذه التعريفات يحتاج إلى تطوير مخصص.

يمكن اعتبار منتجنا طبقة تحليل ذكية فوق نظام ERP الحالي لديك. لا يحل محل ERP، بل يفتح البيانات داخل ERP لاستكشاف وتحليل مرن. ERP يتعامل مع التسجيل الموحد، ومنتجنا يتعامل مع الرؤى المرنة.

2.6 مقارنة مع التطوير الم

企业智能数据助手 —— 产品介绍与定价体系

一、产品核心定位

企业智能数据助手是一款深度融合企业业务数据库的 AI 驱动型数字化工具。它不同于市面上的任何单一产品——既不是一个仅能聊天的通用 AI，也不是一个需要建模培训的传统 BI 工具，更不是一个动辄数月实施周期的定制开发项目。

一句话定义：用自然语言提问，自动完成从数据理解 → SQL 生成 → 结果呈现 → 业务执行的全链路闭环。

三大核心基因：

1. 自然语言理解 —— 像与分析师对话一样提问
2. 自主推理 —— 自动理解表结构、推断关联关系、生成查询
3. 安全执行 —— 参数化防注入、只读/读写分离、权限稽核

二、与同类产品全面对比

2.1 对比总览表

2.2 相较于传统 BI（Power BI / Tableau）

传统 BI 工具的典型工作流是：业务人员提需求 → 数据工程师理解需求 → 建立数据模型 → 编写 DAX/SQL → 制作可视化报表 → 交付。这个链路短则数小时，长则数天，且每个新问题都需要重复此流程。

本产品的核心突破在于跳过了建模和编码环节。用户直接用自然语言描述问题，AI 实时理解表结构、推断 JOIN 关系、生成并执行 SQL。从"我想知道上月毛利率最高的 5 个产品"到看到结果，全程不超过 5 秒。

更关键的是，传统 BI 只能"看"数据。本产品可以"动"数据——直接创建销售订单、更新库存、管理用户、批量导入 CSV。BI 工具的终点往往只是"发现问题"，而本产品的终点可以是"解决问题"。

2.3 相较于通用 AI 聊天（ChatGPT / Claude）

通用大语言模型的致命缺陷在于无法连接你的数据库。当你问"公司上月销售额是多少"，ChatGPT 要么拒绝回答，要么编造一个数字（幻觉）。它没有你的数据，就不可能给出真实答案。

此外，通用 AI 的对话数据会发送到公有云，对于咨询公司和投资公司而言，客户经营数据外泄是不可接受的风险。本产品在企业内网运行，数据永不离开你的服务器。

最后，通用 AI 只能"给建议"，而本产品可以"做事情"——创建订单、生成报表页面、部署 API、管理用户权限。这是从"信息层"到"行动层"的质变。

2.4 相较于低代码平台

低代码平台本质上是一个表单和流程的拖拽工具。它擅长的是构建固定的业务表单和工作流，但当你需要即席数据分析时——比如临时问"最近三个月每个客户的复购率变化趋势"——低代码平台无能为力，因为它不理解自然语言，也不会自动生成 SQL。

本产品与低代码平台并非替代关系，而是互补关系。低代码适合构建标准化的业务流程，本产品适合处理非标准化的、探索性的数据分析需求——而这恰恰是咨询公司和投资公司日常工作的核心。

2.5 相较于 ERP 系统

ERP 系统（金蝶、用友等）是企业的"记录系统"，负责标准化地记录每一笔交易。但 ERP 的报表是固定的、预设的，任何一个超出预设范围的问题都需要定制开发。

本产品可以理解为你现有 ERP 之上的智能分析层。它不替代 ERP，而是让 ERP 里的数据可以被自由探索和分析。ERP 负责规范化记录，本产品负责灵活化洞察。

2.6 相较于定制开发

如果要通过定制开发实现本产品的能力（自然语言查询 + 自动化操作 + 动态页面 + FaaS + 权限管理），一个 3 人团队至少需要 6-12 个月，成本在 90 万到 180 万之间，且后续每次需求变更都需要追加开发。

本产品即开即用，从部署到产生价值以分钟计。企业版年费仅 ¥303,960，约为定制开发成本的 17%-34%。

三、五大核心能力详述

能力一：智能数据查询与分析

• 自然语言 → SQL：用户用中文描述业务问题，AI 自动生成并执行 SQL 查询。支持 JOIN、聚合函数、子查询、时间范围筛选等复杂操作。
• 多表关联分析：自动理解 products（产品）、sales_orders（销售）、entities（客户/供应商）、purchases（采购）等表之间的关系，无需手动建模。
• 实时报表：查询结果以 Markdown 表格呈现，支持一键导出 CSV，也可以嵌入 ECharts 可视化图表。
• 历史趋势：支持时间序列分析，自动发现销售趋势、库存变化、客户行为模式。

能力二：业务操作自动化

• 销售订单：指定客户和产品，自动创建销售订单，支持批量创建。
• 采购订单：指定供应商和产品，创建采购订单，跟踪交货和付款状态。
• 产品与库存：批量导入产品信息，管理规格、价格、库存量、批次策略。
• 客户/供应商管理：批量创建和管理商业实体（CUSTOMER / SUPPLIER / PARTNER）。
• 智能校验：操作前自动验证外键引用、数据类型、必填字段，防止脏数据入库。

能力三：可编程扩展平台（FaaS + 动态页面）

• FaaS（函数即服务）：用户可以用自然语言描述业务逻辑，AI 自动编写、部署服务端 JavaScript 函数。例如："创建一个函数，输入最低价格，返回所有高于该价格的产品"。函数即写即用，秒级部署，支持参数化查询防 SQL 注入。
• 动态页面生成：一句话生成完整的 Vue 3 数据管理页面，包含数据表格、搜索筛选、ECharts 统计图表、AI 分析面板。例如："帮我生成一个销售仪表盘，包含月度销售趋势图和客户排行榜"。
• SignalR 实时推送：支持 WebSocket 实时通信，可用于实时数据监控和即时通知。

能力四：用户与权限管理

• 用户生命周期：创建、禁用、删除用户，重置密码。
• 细粒度权限：按模块（Products / Purchases / Sales 等）和操作（Create / Read / Update / Delete）精确授权，支持 15 种权限组合。
• 权限审计：随时查看任意用户的权限配置，确保合规。

能力五：多模态与文件处理

• CSV 智能导入：上传 CSV 文件，AI 自动解析字段并批量创建产品、订单或实体。
• 图像 OCR：上传发票、合同、表格等图片，AI 提取结构化数据。
• 一键导出：任意 SQL 查询结果直接导出为 CSV 文件，供 Excel 进一步分析。

四、对咨询公司的价值

典型 ROI 场景：一名年薪 20 万的数据分析师，使用专业版（¥9,800/月）后可被替代 60%-80% 的制表工作，年净节省约 ¥82,400。更重要的是，合伙人的时间被释放出来用于更高价值的客户沟通和策略制定。

五、对投资公司的价值

典型 ROI 场景：一次常规尽调的外包数据分析费用约 ¥30,000-¥80,000。使用企业版（¥29,800/月），每月只需执行 1-2 个项目即可回本，后续项目均为纯节省。年化节省可达 ¥50 万-¥100 万。

六、定价体系

6.1 月度订阅定价

6.2 年度订阅优惠（预付 12 个月，享 85 折）

七、定价依据：为什么值这个价格？

7.1 人力成本替代

一名初级数据分析师年薪约 ¥150,000-¥250,000，且每天有效工作时间约 5-6 小时。本产品专业版仅需 ¥117,600/年，7×24 小时无休，查询响应速度是人工的 数百倍。

7.2 时间价值量化

咨询公司合伙人的时薪通常在 ¥2,000-¥5,000 之间。每次数据查询如果走传统流程（等待分析师出表），平均耗时 30-60 分钟。如果合伙人每天有 3 次查询需求，年时间成本约为 ¥150 万-¥375 万。本产品将等待时间压缩到 5 秒以内，几乎零延时。

7.3 决策质量溢价

一个基于错误数据或直觉的决策，其代价可能是数十万甚至数百万。本产品让每一次决策都有实时、准确的数据支撑，显著降低决策失误概率。仅此一项，其价值就远超定价。

7.4 竞品价格参照

• Power BI Premium：每人 $20/月起，10 人团队 = $2,400/年 ≈ ¥17,280。但需要额外配备数据工程师建模。
• Tableau Creator：每人 $75/月，10 人 = $9,000/年 ≈ ¥64,800。仅包含可视化，不含业务操作。
• 本产品：企业版 ¥357,600/年，不限人数，包含查询+操作+扩展+权限。

7.5 定制开发成本参照

实现同等能力（自然语言查询 + 自动化 + 动态页面 + FaaS + 权限）的定制开发，保守估计需要 3 人 × 8 个月 = 24 人月，按 ¥40,000/人月计算，总成本约 ¥96 万。企业版首年费用仅为这个数字的 37%，且无需维护成本。

7.6 知识资产沉淀

FaaS 函数和动态页面会随着使用不断积累，形成企业专属的分析方法论和工具库。这是一个价值递增的平台，而非一次性消费品。

八、总结

企业智能数据助手不是一个单一功能的工具，而是一个四位一体的平台：

AI 推理 + 数据库查询 + 业务自动化 + 可视化呈现

它对咨询公司的核心价值是让每个顾问都拥有顶级分析师的数据能力；对投资公司的核心价值是让每个投资决策都有实时数据的强力支撑。

一句话总结：让数据开口说话，让决策有据可依

全球合作伙伴招募 – AI编程数据智能体

产品名称： 企业智能数据助手
一句话定位： 让数据开口说话，让决策有据可依。

我们正在寻找全球合作伙伴/代理，帮助世界各地的企业更快、更智能地做出数据驱动的决策。

本产品不是又一个BI工具或聊天机器人。它是一个由AI驱动的数据智能体，能够：

• 🔍 理解自然语言提问
• ⚙️ 自动生成并执行SQL
• 📊 即时可视化（图表+表格）
• ✍️ 创建销售订单、更新库存、管理用户
• 🧩 通过FaaS扩展（用大白话描述函数逻辑）
• 🖼️ 处理CSV文件和图像OCR
• 🔐 运行在企业内部网络，数据永不离开您的服务器

为什么选择与我们合作？

• ✅ 用户零学习成本 – 业务人员直接提问和执行
• ✅ 市场巨大 – 咨询公司、投资机构、零售、制造、物流、医疗
• ✅ 高ROI – 替代昂贵的数据分析师和定制开发
• ✅ 灵活部署 – 云版或私有化部署
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我们期望的合作伙伴：

• 拥有企业客户资源（咨询、投资、B2B SaaS、ERP代理商等）
• 了解数据分析或企业软件销售
• 可提供本地支持与培训（非必需）
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合作伙伴权益：

• 有竞争力的佣金/分销折扣
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