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大模型很聪明，但看不懂你的 ERP——什么是语义鸿沟
语义鸿沟是大模型与企业系统间的坎：不懂字段定义与业务逻辑，跨它靠本体语义模型。
数据都汇到一个库了，为什么 AI 还是查不准业务
数据汇到一个库只是物理打通，AI查准需要应用打通：字段对应与对象关联的语义层。
为什么建了 AI 知识库，AI 还是答不准业务问题
知识库装的是文档知识，业务问题要查系统知识；答不准的根因是缺了本体语义层。
新员工能不能像老财务一样懂全公司的数据
新员工懂全公司数据缺的三样：数在哪、口径、可信度，都可被系统外化，提问即学习。
AI 问数为什么答得准——数据关系网是地图，统一口径是导航
AI问数答得准靠三层工程：数据关系网是地图，统一口径是导航，AI只是司机。
报表永远是昨天的——AI 问数的数据时效怎么回事
AI问数实时连接业务系统，当场问当场出当场追问，告别T+1报表的数据滞后。
跨系统查数据，不想再导表拼 Excel——有办法吗
跨系统查数据不必再导表拼Excel：对象关系建到网上，一句话直接问，答案带出处。
什么是企业大脑
企业大脑把对象、关系、口径、规则组织成机器可读的认知中枢，让AI直接懂这家企业。
AI 问数能不能跳过 BI、不建传统数据中台直接上
AI问数能跳过传统BI直接上：数据接进来直接问，口径边用边治，当场出数当场追问。
本体语义平台要建多久——实施周期与节奏
平台实施周期取决于路径：从最痛问题切入几周问上数，全景图先行以年计未必能用。