行业不同，
章法亦不同。
每个行业的日常都不一样：数据从哪里来，流程卡在哪里，岗位反复做什么，管理层真正想看什么。TWO TWO 不用同一套话术解释所有行业 —— 我们贴着行业看清企业如何运转，再决定是理系统、接数据、补灾备、做出海 IT，还是从轻量 AI 场景切入。
按行业看，卡在业务哪一处。
每个行业下面写的不是能力关键词，而是我们对这个行业的判断，以及"可以先落地"的具体场景。
金融服务
金融行业先谈边界，再谈效率。
金融服务最先要回答的不是 AI 能做什么，而是数据能否被正确访问、记录能否追溯、审批能否解释。客户资料、交易记录、合规报表、内部审批、客服对话与灾备记录，都需要在清楚权限内使用。
- 合规知识库
- 客服与 RM 辅助
- 审批摘要
- 审计材料整理
- 灾备演练记录
制造与建筑
订单、物料、图纸、设备与现场，必须接得上。
制造与建筑项目的数据常在 ERP、采购、库存、图纸、质检、现场记录、设备维护与售后系统之间来回流转。AI 的第一步不一定是预测未来，而是让团队更快找到订单、物料、图纸、异常记录与维修经验。
- 图纸与文件检索
- 采购与库存问答
- 质检异常记录
- 设备维护知识库
- 项目报表整理
零售与餐饮
门店每天都在产生数据，但总部未必看得清。
零售与餐饮的数据分散在 POS、会员、电商、外卖平台、库存、客服与门店日报里。真正的问题不是有没有数据，而是总部、门店、财务与运营看到的口径常常不一样。
- 会员分层
- 商品问答
- 补货建议
- 门店日报
- 客服知识库
- 促销复盘
物流与供应链
节点越多，越需要看清责任和状态。
物流与供应链的难处在于节点多、系统多、责任多。订单、仓储、运输、清关、签收、异常与账单常常分散在不同系统。AI 应先帮助团队查状态、找异常、理单据、回客户，而不是只做漂亮看板。
- 订单状态问答
- 异常归因
- 单据整理
- ETA 查询
- 供应商沟通
- 仓储报表
政府与公共部门
公共服务要提效，也要可解释、可审计、可持续维护。
公共部门项目不能只追求自动化。权限、留痕、审计、数据边界、服务连续性与长期维护都必须先说清楚。AI 可以进入文档、问答、内部流程与资料整理，但每一步都要留下可复核的记录。
- 政策与文档检索
- 公众问答
- 内部流程辅助
- 资料整理
- 合规报告
- 服务台知识库
能源与公用事业
连续运行、现场安全与恢复能力，比演示更重要。
能源与公用事业看重连续运行、现场安全与故障响应。AI 的价值不在炫技，而在帮助团队更快查找设备记录、巡检历史、维护规程、故障案例与恢复流程。
- 设备维护知识库
- 巡检记录检索
- 故障响应流程
- 算力平台托管
- 灾备演练
- 运营报表
房地产与 PropTech
租赁、物业、合同、账单与工单，先要能互相看见。
房地产项目的数据来自租赁、销售、物业、客户服务、合同、账单、能耗与现场工单。AI 可以先帮团队查合同、分工单、回租户、整理报表，而不是一开始就重建整套平台。
- 租户问答
- 合同资料检索
- 工单分类
- 物业服务知识库
- 能耗报表
- 经营数据整理
先谈问题，再谈方案。
30 分钟需求沟通，由方案架构师参与。您不需要先准备完整需求书，只需说明企业现在卡在哪里：系统太散、数据难用、海外现场没人接、灾备说不清，还是想先用一个 AI 场景试出结果。如果适合，我们会给出下一步路径；如果暂时不适合，我们也会直接说明原因。