产品资料需要有来源
围绕具体商品组织企业确认过的产品知识，避免把未经确认的内容包装成结论。
先看什么 / 03
从一个真实问题，找到商品身份的起点
大健康产品通常需要较强的身份、资料和渠道管理能力。识界不替企业直接做合规判断，而是帮助把业务对象、事件、资料和权限边界整理清楚。
“消费者正在查看的商品，哪些资料可以被准确、合适地解释？”
渠道与验证要可复核
验证行为、流转节点和风险线索需要回到具体身份，而不是只显示一个状态。
服务表达需要有边界
消费者 AI 可以讲产品和服务，但不应越过企业规定的知识与权限范围。
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
建立产品、规格、批次、包装和身份状态之间的明确关系。
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、出库、渠道、验证和服务相关事件，形成可回溯的生命周期视图。
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
将数字身份、资料来源、验证行为和可选视觉证据作为不同层次的依据。
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
围绕经企业审核的产品知识、使用说明和官方服务，提供受控的商品对话。
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
在权限范围内查询批次、渠道、验证和消费者关注趋势，支持团队复盘。
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
先定义可公开的知识
把产品资料、服务规则和消费者可见范围先梳理出来。
02 / STEP
再连接商品身份
让每次扫码、验证和服务请求都能对应到具体产品或批次。
03 / STEP
最后扩展经营分析
在数据边界稳定后，再围绕渠道、验证和消费者问题形成分析入口。
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
在企业确认的知识范围内，帮助消费者理解商品信息、使用方式、服务规则和官方渠道。
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
支持企业查询批次、验证、渠道和消费者问题，并说明回答所依据的数据范围。
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
识界会替企业自动生成医疗或功效结论吗？+
不会。消费者 AI 的知识范围应以企业审核并允许公开的资料为基础，具体合规表达仍由企业负责确认。
大健康产品适合做视觉防伪吗？+
可以评估，但要结合包装材质、拍摄条件、样本管理和人工复核机制，视觉证据不能脱离商品身份单独下结论。