企业数据平台
AWS 上的 Lakehouse，以 SAP Datasphere 和 BW 为受治理的数据源，由最懂您 SAP 数据的团队构建。
数据与 AI 业务实践
SAP 基因与应用 AI 的交汇点。
企业数据平台、文档 AI、GenAI 副驾驶与行业应用 AI：构建于 AWS 之上，扎根于我们运行了 13 年以上的 SAP 数据。
企业不需要再多一个许诺 GenAI 的供应商。它们需要的是能落地数据底座、把文档变成结构化记录、让副驾驶基于事实源头工作、并交付能体现回报的应用产品的人。这正是 Phoenix 所做的：AWS 作为平台，SAP 作为数据基因，以及将客户从 PoC 幻灯片带入生产环境的良好记录。
- SAP 归档项目的存储占用削减
- 70%+
- SAP 归档项目的存储占用削减
- 个在生产环境运行的产品：Smart OCR 与 EstateEdge
- 2
- 个在生产环境运行的产品：Smart OCR 与 EstateEdge
- RAG、智能体与企业副驾驶的首选平台
- Bedrock
- RAG、智能体与企业副驾驶的首选平台
- 高级层级合作伙伴，迁移可享 MAP 资格
- AWS
- 高级层级合作伙伴，迁移可享 MAP 资格
四项服务，一个数据与 AI 业务实践。
建立在 13 年以上 SAP 数据背景之上的 AWS 优先的数据与 AI。我们投入的前沿领域，已有实证落地：存储削减 70%+ 的 Lakehouse 实践、上架 AWS Marketplace 的 Smart OCR、投入生产的 AI 房地产产品。
文档 AI · Smart OCR
从身份证件、发票、合同和手写体中提取阿拉伯语和英语内容：结构化 JSON 存入 S3，供给 Bedrock 知识库。已部署，上架 AWS Marketplace。
GenAI、RAG 与智能体
基于 Amazon Bedrock 的 RAG 知识库与企业副驾驶；数据在 SAP 中时启用 SAP Joule。
应用与行业 AI
行业调优的 AI 产品：定价智能（EstateEdge、零售比价）以及用于路径规划、车队和司机绩效的物流 AI。
AI 落地实战，跨越职能与行业。
Phoenix 在数据与 AI 业务实践下交付成果的横截面。每一个都运行在客户自己的 AWS 环境中，与已在运行业务的系统集成。
投标智能
几分钟内将招标文件变为排序后的商机。对话式 AI 读取收到的标书包，提取要求、标记风险并生成评估备忘录。
HR AI 助手
入职、招聘和政策咨询统一由一个智能体处理，基于 HR 政策构建并与 HRIS 集成。
营销智能
竞品 listing、营销活动和市场信号的流式采集；为快速变化的行业自动生成内容草稿和 campaign 洞察。
高管报告生成
从原始运营数据到叙事式战略报告：分析师级别的报告按计划几分钟生成，并附源数据引用。
基于 RAG 的家具设计
基于客户自有设计语料的行业调优生成式 AI：参考增强的创意构思，产出可用于生产的设计。
Phoenix MCP
连接客户 CRM（及邻近系统）与前沿模型界面的 Model Context Protocol 层。副驾驶读取权威的实时数据，而非过时的导出文件。
已在生产环境运行的成果。
- Smart OCR：上架 AWS Marketplace。阿拉伯语和英语内容提取为 S3 中的结构化 JSON，部署在客户自己的 AWS 账户上。
- EstateEdge：投入生产的定价智能。AWS 原生的房地产定价产品，被本地区的开发商和经纪人使用。
- SAP 归档与迁移：存储占用削减 70%+。历史数据迁移到 Amazon S3 分层存储，热数据保留在 HANA，应用体验不变。
常见问题
Phoenix 的数据与 AI 业务只用 AWS 吗？
AWS 是我们的记录平台：GenAI 用 Bedrock，Lakehouse 用 S3/Redshift，产品化解决方案走 Marketplace。工作负载在 SAP 中时直接启用 SAP Joule。当客户标准要求时，非 AWS 云按个案支持。
SAP 基因对数据与 AI 项目有何意义？
大多数数据底座失败在混乱的源系统集成上。十三年端到端运行 SAP 的经验意味着 Phoenix 将 S/4HANA、BW 和 Datasphere 作为一等数据源来读取：数据抽取干净到达，语义得以保留，下游 ML 模型基于业务真正信任的数据训练。
目前真正在生产环境运行的有什么？
Smart OCR：上架 AWS Marketplace 的文档 AI 产品，将阿拉伯语和英语内容提取为结构化 JSON。EstateEdge：被开发商和经纪人使用的 AWS 原生房地产定价产品。已将存储占用削减 70%+ 的 SAP 归档项目。
你们能在我们现有文档库上构建 RAG 副驾驶吗？
可以，这正是常见模式。Smart OCR 将语料库摄取为 S3 中的结构化 JSON，Bedrock Knowledge Bases 为其加上检索层，副驾驶层在其上运行，配有护栏、引用和访问控制。有据可依，而非凭空编造。
你们如何将 EstateEdge 这类应用 AI 产品商业化？
每个应用 AI 产品都作为按客户调优的实例部署：相同的核心引擎，客户特定的数据接入、KPI 和界面。以订阅方式销售，锚定明确的业务 KPI，而非许可费。
