Layer Logic
先分清 skill 的能力边界
再进入场景与治理。
Skill Layers
企业 skill 是分层能力结构
先把能力边界拆清楚。
01
知识 Skill
把标准条款、制度文件、案例经验、模板资产与企业知识库组织成有边界的知识调用技能。
02
规则 Skill
把整改规则、评估逻辑、认证标准、风控条件和判断口径沉淀成结构化规则技能。
03
流程 Skill
把评估、整改、培训、认证和复评等任务链路包装成可组合、可触发、可审计的流程技能。
04
协同 Skill
让 AI 能参与提醒、归因、总结、建议和角色间协同，而不是只做静态回复。
Governance
典型场景与治理方式
场景与治理一起看。
Scenario Fit
企业真正愿意接入的，是能接上现有工作链路的 skill
场景表达要尽量具体，回到已有业务里。
01
评估后自动生成整改建议、责任分派与复评检查项
02
根据培训制度、岗位要求与考试结果生成能力补强建议
03
基于企业知识库和项目案例给出标准化输出与风险提示
04
在管理驾驶舱中对异常项进行 AI 归因、摘要与下一步建议
05
在门户内调用组合 skill，完成专题任务链而不是单次问答
Governance Model
企业接入 skill 的前提，是可授权、可追溯、可复盘
强调企业级治理，而不是单次生成。
01
权限边界
不同角色只调用与其职责匹配的 skill 与知识范围，避免越权访问和泛化输出。
02
版本管理
skill 与知识规则支持版本迭代，保证企业在策略调整时仍能追溯历史口径。
03
结果审计
所有 AI 调用结果保留上下文、输入来源与输出记录，满足治理和复盘要求。
04
技能编排
支持把多个 skill、知识源、人工审批与系统接口组成企业级工作流。
Next Step
企业 AI 能力的关键，是 skill 是否真正接上业务。
Axivo 智域会把 skill 设计成平台能力的一部分，让企业既能接入 AI，又能保持方法、流程、知识与治理的一致性。
info@axivo.cn