Opportunity Cockpit: from field problem to operating system.

商机驾驶舱系统是 OPUS AI 的重点企业实践案例。它不是单纯做一个漂亮报表，而是把商机、商品、区域、负责人、行动项和周会复盘连接成可运行、可验收、可持续迭代的业务系统。

Scenario 销售与经营管理

System 商机池、SKU 穿透、周会驾驶舱

Method 业务 FDE + 技术交付双打

Outcome 从页面展示进入复盘动作

01 / Problem

商机管理真正缺的不是一张新报表。

传统报表往往只能回答“发生了什么”，但经营现场还需要回答“谁负责、下一步做什么、商品能不能穿透、区域之间为什么不同、会议上应该追哪件事”。商机驾驶舱的目标，是把这些追问变成系统里的默认路径。

02 / System

系统围绕商机池、商品 SKU、客户、区域、负责人和行动项构建视图。全局管理者首页先看大区、趋势和责任，再进入具体商机；SKU 穿透让商品问题可以直接落到机会判断；周会驾驶舱把经营复盘与异常追问放在同一条链路里。

Layer 01 管理者首页

优先呈现区域、负责人、行动和异常，服务管理判断。

Layer 02 商机池

把机会状态、推进节奏和责任关系变成可筛选对象。

Layer 03 SKU 穿透

从商品直接打到商机，避免经营分析停留在总量层。

Layer 04 周会复盘

把会议要追的问题、动作和异常集中在同一视图。

Layer 05 角色化视图

不同管理范围看到不同对象，减少无效信息噪音。

Layer 06 持续迭代

页面、数据口径、上传刷新和验证链路一起迭代。

03 / AI Native

这个案例体现了 AI 原生交付方式：业务一线可以更直接地描述系统目标、校准字段口径、提出交互判断；技术侧把数据治理、接口、权限、日志、构建和验收链路补齐。最终交付不是“AI 写了多少代码”，而是业务问题被推到了可运行系统。

04 / Reusable Pattern

商机驾驶舱的经验可以复用到采购、供应商、商品池、经营复盘、管理者评分和 FDE 项目追踪等场景。只要存在清晰的业务对象、反复发生的管理动作和可验证的数据链路，就可以从一个小系统开始，逐步沉淀为组织级 AI 工作资产。