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。
展开能力说明
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。
展开能力说明
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。
展开能力说明
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。
展开能力说明
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。
展开能力说明
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。