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零售大脑

让 AI 读懂你的企业

企业不缺 AI 模型,缺的是让 AI 看懂自己业务的方式。

圆周率用本体论,把业务和数据变成 AI 能读懂的语言——零售大脑,一条对话,把数据问成生意。

与 ERP 完成深度测试

Fable5 评估达到 世界前 5%

本体建模 自动完成

BEYOND A SINGLE ANSWER

不止回答问题,
更能把问题查清楚。

把零散数据、业务规则与分析过程连起来,
让 AI 从“能对话”,走向“懂经营”。

为真实的经营问题而工作

读懂业务

理解指标、口径与业务关系,
不只识别表里的字段。

自主调查

拆解问题,持续取证与追问,
寻找变化背后的原因。

证据可追溯

结论有依据,过程可回看,
已验证与待确认清楚呈现。

经验可积累

让验证过的规则和分析经验,
成为下一次调查的起点。

 

跳转至主要内容

像 Coding Agent 一样,把分析做完整

先理解,再调查,最后验证。不把一次生成,当成最终答案。

01

理解与计划

明确业务目标和分析口径,拆解问题,
规划一条可执行的调查路径。

02

执行与求证

调用数据与工具,交叉验证假设,
沿着线索持续追问,而非浅尝辄止。

03

复盘与记忆

区分事实与推测,保留调查过程,
让有效的分析经验持续积累。

一次分析,一份可以复用的企业经验

不只关注这一次“答对了没有”,更关注经验有没有被留下来。

发现验证沉淀复用

高价值场景,从问题走向行动

不是只给一张报表,而是把变化、原因和下一步连接起来。

01 / 03经营归因

销售下滑,
究竟问题在哪?

从区域、门店到商品逐层拆解,识别影响因素,给出需要进一步验证的线索。

发现异常拆解原因行动建议
AI 经营调查报告交互示意 · 非实时结果
“本月华东销售为什么下降?”
销售同比−12.6%
重点排查华东区域
下一步验证缺货因素
销售趋势示意数据
销售趋势示意图,非真实业务数据
调查线索
区域 → 门店 → 商品
库存与销售交叉验证
区分事实与待证假设
示例建议:核对核心 SKU 缺货与门店转化变化,再验证影响。

页面中的场景、数值与报告为设计示例,用于说明分析方式,不代表真实业务结果。

BUSINESS CONTEXT · GOVERNANCE

不动现有系统,让 AI 在边界内工作

不让 AI 随意写 SQL,让它沿着受治理的业务路径完成分析。

把验证过的经验,留给下一次分析将已确认的规则、业务知识与分析经验持续沉淀,而非重复从零开始。

经营管理业务分析门店运营
πAI 经营分析 Agent
理解问题制定计划调查验证输出建议
企业业务语义
指标口径业务对象关系与规则已验证经验
受治理的数据服务
访问边界调用记录过程留痕
ERP
POS
CRM
BI / 数据仓库

既有业务系统及接入路径示意。具体接入方式、治理策略与可用能力,以实际配置为准。

一个故事,三个切面

公司、产品、技术,本质是同一件事:把企业的业务变成 AI 能理解的语言。

圆周率

pient · 公司

以本体论为基座的 AI 公司——让 AI 读懂你的企业。

零售大脑

Retail Brain · 产品

一支为你工作的分析团队——洞察归你,苦工归它。

π本体

π Ontology · 技术

可执行企业本体——让 AI 用企业认可的对象与关系,理解、分析并证明经营结论。

产品客户案例

国民运动品牌,国潮设计,覆盖运动服饰全品类。
美式复古运动鞋,百搭耐看,日常穿搭经典款。
标志性羊毛雪地靴,保暖柔软,秋冬热门休闲鞋款。
主打天然面料极简通勤,质感高级,简约实穿。
国内知名女鞋品牌,款式多样,兼顾通勤日常各类鞋款。
本土文艺女装,自然松弛设计,面料舒适独具东方质感。
美国轻奢服饰品牌,经典红白蓝标,主打学院休闲风,款式百搭日常。
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