财务系统FIN / ERP
Pawvis / Embedded AI Engineering
复杂系统需要清楚的答案。
Pawvis 是嵌入式 AI 工程团队。我们会进入企业现有系统和业务现场，把人工拼表、核对和追踪的工作，理成可以运行、检查和维护的流程。
先理解现场
在现有系统里工作
每个结果都有依据
经营数据OPS / BI
资产台账ASSET / XLS
协作记录TEAM / LOG
Unified business truth
可信业务事实
01 / The actual problem
数据散在各处。
答案必须一致。
企业数据分散在不同系统。订单、回款、成本、资产状态分散在各处。要回答一个经营问题，得先把这些信息拼起来。
经营分析从导出表格开始，异常靠人盯，月结靠熟悉流程的人推。工作能完成，但慢、难复查、依赖个人经验。
01经营分析导出，拼表
02异常处理靠人发现和判断
03跨系统核对一个事实多个版本
04月结步骤多，难定位错误
我们不替换系统。把已有数据、规则和人工判断接成清楚的流程，按时运行，结果可追溯。
02 / Forward deployed
让流程回到
日常工作里。
FDE（Forward Deployed Engineer）的意思很简单：我们不站在业务之外谈方案。我们和一线人员一起把事情从头走一遍，在现有系统里完成连接、实现和验证。流程跑稳后，再交回团队日常使用。
统一数据口径
确认每个字段的来源、业务期间、负责人、计算方式。
明确处理规则
把判断标准、异常条件、失败处理写进流程。
建立执行链路
连接现有系统和工具，固定步骤按顺序运行。
保留人工复核
需要判断或授权的地方由人处理。系统记录输入、结果、交接。
固定重复的步骤交给 AI，需要判断和承担责任的步骤仍留给人。
方法可以简单，结果必须稳定和可检查。
03 / Work in the field
从一件具体的事
开始。
CASE / 01生产型企业 · 经营事实
经营与资金分析
经营分析需分别从多系统导出收入、成本、回款、资产占用等数据，再人工拼表、统一口径，效率低且易出错。
项目建立统一的经营与资金分析平台，规范业务期间和计算口径，构建标准化数据模型、分析接口和管理页面，并内置对账规则与自动稽核机制。实现一键生成多维度经营分析报告。
交付结果结果全程可追溯至业务期间与原始明细。
CASE / 02物流运输企业 · 履约信号
AI生产异常智能感知与诊断中枢
产线异常依赖人工巡检发现滞后，根因分析需专家会诊，停线和质量损失难以避免。
项目构建AI生产异常智能感知与诊断中枢，融合IoT传感器、AI视觉与时序模型实时采集数据，打通MES、ERP、SCM、PLC等系统，建立知识图谱与多模态AI引擎，实现秒级发现 + 分钟级智能根因诊断的闭环处理。
交付结果异常当天完成检测、诊断与工单推送。
CASE / 03车辆出租公司 · 资产事实
AI智能行政办公中枢
行政事务分散在多个系统和人工环节，信息不互通、处理效率低、异常响应慢。
项目打造AI智能行政办公中枢（全域AI行政大脑），为人员、资产、流程、知识、任务建立统一数字化标识和智能关联，实现多系统实时打通。AI代理自主执行常规事务，每天自动更新状态并智能推送异常。
交付结果同一事项仅保留唯一当前状态。
CASE / 04零售公司 · 可审计月结
财务月结自动化
项目构建财务月结自动化平台，将全流程固化，为失败、差异及人工确认设置标准化处理规则，每次运行完整保留输入输出及交接记录。
交付结果月结按同一套标准步骤自动运行并留痕。
04 / The team
团队成员。
Pawvis 成员有财务、SAP 实施、数据建模、AI 工程经验。项目由同一批人完成调研、设计、开发、上线，不在环节间转交。
V
MEMBER / 01
Victor Wang
埃森哲资深项目经理 · 多年国企财务数字化转型经验
拥有多年国企财务数字化转型经验，负责从业务梳理到落地推进的项目管理。
R
MEMBER / 02
Ryan Liu
工信部认证高级 AI 应用工程师 · AI 工作流实践者
负责数据建模与 AI 工作流的设计和运营，让自动执行与人工复核在同一套流程里持续协作。
05 / Start with one workflow
有些工作，不该总靠人来回核对。
如果你愿意，我们就从一项常常出错、又不得不反复做的工作开始。一起看清它现在如何运转：该由 AI 接手的，让它接手；该由人判断的，仍由人决定。