JEHub AI Console
经营智能驾驶舱
Live Context
今日经营摘要
自动生成实时
营业额
实时
订单
实时
会员复购
AI Copilot 示例
“解释今天晚高峰客单价下降，并给出调整方案。”
基于授权经营数据解释异常，并生成可执行动作交由管理链确认。
Platform thesis
下一代入口不是菜单，而是能理解业务的模型。
LLM 原生工作流
AI 嵌入业务核心链路，而非外部插件，实现深度协同。
从数据到动作
围绕经营对象建模，让 AI 理解上下文并执行业务动作。
企业级确定性
内置权限、审计与数据隔离，确保系统安全、合规运行。
What we build
从门店 SaaS 到 AI 执行层，贯穿经营现场。
面向真实经营场景，让 AI 能够读取结构化数据并调用受控业务动作，而非停留在对话。
多门店角色权限管理
POS、会员、库存一体化
实时经营报表与洞察
AI 助手接入业务工具
垂直场景设计与配置生成
链接统计与营销触达
Scenarios
服务经营现场，重塑软件流程。
优先落地具有真实数据与操作边界的业务场景，让 AI 进入核心流程。
零售与餐饮
统一收银、会员与营销系统，大幅减少对账与重复录入。
连锁经营
总部全局管控，门店高效处理日常，数据按业务边界拆分。
AI 运营助手
模型直接理解业务对象，查询数据、解释异常并提供建议。
链接与触达
通过可统计、可管理的链接承接活动、素材与客户触达。
Operating model
All in LLM，不牺牲确定性。
01
对象结构化
将订单、会员、支付等经营对象整理成稳定的结构化模型。
02
工具 Action 化
将业务工具以 Action 形式暴露给 LLM，实现端到端执行。
03
人机协同闭环
关键环节保留人工确认边界，让 AI 提效且不脱离业务规则。