AI Brain 中枢决策层
把 GEO、LTC、AICS 的数据和你自己的系统放进同一个前台：看得见、有建议，判断仍在你手里。
- 数据看板GEO、LTC、AICS 的运营过程与结果，统一呈现给你。
- 系统集成界面你自有的 CRM、ERP 与砚佐提供的系统，一个入口。
- 嵌入式决策 Agent给出依据与选项——辅助决策，不替你决策。
对应数字员工 · 佐枢
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AI 驱动企业范式重构
买工具、加人手，增长却卡在原地？
AI 时代，大多数企业陷入变革困境。
01
入口变了
客户在 AI 里问「哪家好」，答案里没有我们。
AI 正在成为新的第一入口——它引用谁，取决于公开内容里有什么。
02
闭环难了
工具逐件引入，各司其职，却难以基于业务形成闭环。
获客、成交、履约、结算、复购，分属不同系统。
03
经验散了
人的能力难以转化为公司资产，经验随人走。
经验停在个人手里，换人即归零。
04
人力涨了
产能只能随人头同步增长，规模越大越重。
人的边际成本，不随规模下降。
产品生态
一座金字塔，从决策到地基
AI Brain 决策层统揽全局，GEO / LTC / AICS 三段成链跑运营，AI Infra数字基建托住整座塔。
点击具体模块，查看产品信息
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GEO 品牌提升
客户已经在 AI 里问「哪家好」。GEO 让答案里有你，而且说的是你想说的那句。
- AI 可见度诊断先看清 AI 现在怎么描述你、引用了谁、与谁同框。
- 信源构建与内容分发从可见度缺口倒推选题，做成 AI 愿意引用的形态，铺到该在的位置。
- 效果分析与舆情预警AI 的回答每天都在变，变化与风险有人盯。
对应数字员工 · 佐见
进入 GEO
LTC 获客转化
线索不漏不重，赢率与风险看得见——从线索到合同，跑在系统里而不是表格里。
- 线索评分与分配进来先评分再分配，不躺在池子里，也不会两人跟同一条。
- 商机预测与预警每个商机卡在哪、下一步是什么，一屏尽览。
- 报价合同与赢率报价、条款、审批与签单串成一条线，赢率与卡点可核对。
对应数字员工 · 佐单
进入 LTC
AICS 智能客服
咨询随时有人答：常规问题系统答，情绪与例外转给人，知识留在系统里。
- 全渠道接待官网、公众号、企业微信、邮件统一接待，不让客户来回找入口。
- 工单与一线问答答案来自你自己的口径；不满与紧急优先处理。
- 客户成功健康度、续约与满意度有据可查，关系不靠人记。
对应数字员工 · 佐心
进入 AICS
AI Infra数字基建 数据底座
金字塔的塔底：素材进来，知识沉淀，能力长出来——上层的一切都踩在这块地基上。
- 信息库原始素材与信息资源：报道、报表、台账，收进同一处。
- 知识库结构化、可检索、可审计的条目——Agent 检索（RAG）的依据。
- 工具库驱动 Agent 的文档与企业 SOP：Skills、MCP、作业规范。
- 智慧库决策经历与价值观沉淀为 AI 基模，判断越来越像你。
对应数字员工 · 佐务
进入 AI Infra数字基建
LOOP 增长模型
四段成环，越转越强
四段在一套系统里首尾相接——上一圈的痕迹，就是下一圈的起点。
鼠标悬停环上端点，查看对应环节
双螺旋
双螺旋多场景验证，共创共生
一条母螺旋，三重场景验证——企业 → 行业 → 全球，复制 · 沉淀 · 进化，经验有效回流。
FAQ
常见问题
工具给你一件件能力，代运营替你干一段时间。砚佐交付的是一个跑在系统里的循环——承接整圈执行，同时把能力和数据沉淀在系统里。人退出后，循环继续跑。
从获客到复购的五个环节：可见度与内容、线索与商机、履约与交付、结算与复购。执行由系统与数字员工承接，口径确认与例外判断留在你手里。
不会。初期是人机协作——数字员工承接重复执行，判断与例外交给你们。随着系统自进化，人的参与逐圈递减，团队从执行转向决策。
支持私有化部署与数据隔离，数据归属客户。模型与集成方式可按合规要求选择，具体方案在评估阶段逐项确认。
通常先做 GEO——它最不依赖既有数据，也最快能看到「AI 里有没有你」。随后按你的节奏接入 LTC 与 AICS，一段一段跑起来。
让认真做事的企业，
不再困于工具，而是赢在循环
预约咨询，体验 AI 原生商业操作系统 LoopOS，让业务闭环有序，增长循环不息。