需要回答的管理问题
下一步最值得了解业务的什么？哪项已授权来源或工具最能消除这个决策未知？
Polarstar 能力详情
让可执行操作的 AI FDE 深入调查业务。
用自然语言引导一场受治理的现场调查，覆盖证据、组织、数据库 Schema 与第三方系统。
解决方案
AI 原生业务调查
FDE 会调查什么
业务文档、访谈、组织结构、数据库元数据、Schema 关系、API、系统事件和外部流程行为。
哪些内容会变得可计算
来源、断言、冲突、未知问题、业务对象、系统记录、流程状态和精确模型版本引用。
从模糊问题到责任明确的改变
留下一个可工作的模型，而不是再增加一层评论。
每个项目都会把运营现实连接到可审查模型、获授权操作，以及对真实变化的观测证据。
Polarstar 可以做什么
规划调查、检查已授权元数据、分析流程、提出针对性问题，并准备只读待审的模型变更提案。
客户会获得什么
透明调查轨迹、来源图、Schema 与流程分析、待确认问题和模型修改建议。
怎样保证结论诚实
助手会展示用了什么、推断了什么、还不知道什么；来源内容不能暗中改变它的指令或授权。
交互示例
用业务语言提问，得到结构化工作成果。
这是运行方式示例，不是客户结果或业绩声明。
AI-native FDE 工作模式
对话是交互界面，商业模型才是共享状态。
FDE 可以从问题进入调查和受治理操作，同时不隐藏证据、计算或授权。
- 01
理解意图
澄清业务决策、负责人、边界和成功标准。
- 02
深入现场
只使用获授权的证据、系统、Schema 和流程上下文。
- 03
建模与计算
提出业务对象、追踪依赖并运行确定性计算引擎。
- 04
预览与授权
执行前展示精确变化、限制和所需授权。
- 05
衡量与学习
把运行观测带回原始假设，再决定下一步改变什么。
授权始终显式存在
FDE 继承当前用户身份与权限；完成调查不等于获得批准。
数值始终来自确定性计算
LLM 帮助理解和解释，带版本的公式与约束负责计算结果。
每项结论都可追溯
来源、假设、推断、提案、决定和观测始终保持不同状态。