产品与批次信息多
不同规格、套装、批次和渠道需要被统一识别，避免服务内容跟错商品。
先看什么 / 04
从一个真实问题，找到商品身份的起点
美妆日化的商品体验往往延伸到内容、渠道、会员和售后。识界把商品身份作为入口，让查验、产品讲解和服务承接围绕同一件商品协同。
“消费者查验之后，如何继续理解产品并进入官方服务？”
渠道验证需要更细
扫码、授权渠道、门店和售后记录可以作为不同事实层，支持企业进一步核对。
互动不应脱离商品
活动、会员和产品问答应当知道消费者正在看哪一件商品，并使用合适的公开资料。
商品全生命周期 / 五层能力
围绕同一件商品，逐层建立能力
行业不同，能力组合不同；共同的底座仍然是商品身份、业务事实、可信依据、角色服务与经营理解。
01
商品数字身份让商品拥有身份
把单品、套装、批次和公开产品资料连接到同一个商品身份。
把单品、SKU、批次与包装关系放进同一个可识别的身份模型。
02
生命周期追溯让商品留下轨迹
记录生产、包装、渠道、门店、验证和售后等与商品相关的关键事件。
记录生产、包装、仓储、物流、渠道和验证等关键业务事件。
03
商品可信让商品可以被验证
结合码状态、流转行为和可选视觉特征，支持验证提示与人工复核。
综合数字身份、生命周期、渠道行为和可选视觉证据，解释验证风险。
04
商品营销与服务让商品连接品牌与消费者
让消费者 AI 围绕产品特点、使用场景、活动互动和售后入口进行服务。
让扫码从一次查询，延伸为产品讲解、互动推广、售后和品牌服务入口。
05
企业经营智能让经营数据被理解
帮助团队分析不同产品、渠道和服务问题的变化，形成下一步运营线索。
在真实业务数据接入后，用查询、分析和洞察支持团队做判断。
01 / STEP
从产品身份与资料开始
确定单品、套装、批次和可以公开展示的产品知识。
02 / STEP
把渠道触点接入身份
让门店、官方渠道、验证和售后行为能够回到具体商品。
03 / STEP
让扫码成为服务入口
将内容、互动、会员或售后按权限组合到商品服务路径中。
IDENTITY / DATA / SERVICEAI 不脱离商品，
AI 不脱离商品，
而是进入具体业务。
同一套商品身份，连接企业经营与消费者服务。不同角色看到不同内容，回答始终受企业知识、权限和数据边界约束。
CONSUMER AI
商品营销与服务 AI
围绕消费者当前查看的商品进行产品讲解、使用场景说明、活动引导和官方售后承接。
围绕消费者正在查看的具体商品
ENTERPRISE AI
企业经营 AI 与数据分析
按产品、批次、渠道和服务问题查询经营事实，帮助团队理解哪些环节值得继续优化。
查询、比较、解释与持续复盘
数据边界
企业内部数据与消费者可见内容分开管理。
事实依据
回答建立在已接入并允许使用的商品事实之上。
项目边界
具体数据源、权限和接口范围以项目评估为准。
常见问题 / FAQ
把边界先讲清楚，再开始建设
消费者 AI 是不是普通客服机器人？+
它更适合被理解为围绕具体商品工作的服务入口。回答范围应绑定企业批准的产品资料、品牌知识和服务规则。
美妆产品需要同时做数字防伪和视觉防伪吗？+
不一定。应根据包装材质、验证场景和风险问题评估，数字身份、生命周期和视觉证据可以按阶段组合。