科蓝软件推进GEO平台化运营：自研“魔聚”实现多模型、多平台环境下的一致性治理与可度量监测

科蓝软件围绕“数据库/数据治理能力迁移、知识资产工程化与平台化运营”持续完善系统能力建设，逐步形成覆盖数据到知识、知识到应用的端到端能力体系，为GEO相关场景的规模化落地提供支撑，并进一步拓展业务增长空间。与此同时，科蓝公司依托自研“魔聚”大模型聚合平台，已与智谱AI、DeepSeek、阿里通义千问、华为盘古等主流大模型厂商开展生态合作，完成多模型能力接入与接口适配，并在统一的规则与治理框架下推进策略优化与平台算法迭代，持续为客户提供可演进、可迭代的能力支持。

当前，科蓝软件已在加速推进GEO业务，并以“知识资产化、系统平台化、运营可度量”为方向持续投入。科蓝公司以数据与知识底座为抓手，帮助企业在生成式AI成为主要信息入口的时代，建立可被引用、可被信任、可被持续迭代的“企业护城河”。

科蓝软件 GEO：以工程化体系建设打造企业知识可用资产，赋能 AI 可信规模化落地

科蓝软件GEO更偏重工程与体系建设，而非单纯内容制作或投放。核心目标是把企业知识变成可被模型稳定调用的“可用资产”，并在企业级要求下实现可控、可审计、可追溯。为此，需要具备结构化知识组织、元数据与标签体系、版本管理、一致性控制、权限管理、引用证据链、审计留痕与安全合规等关键能力。这些能力与数据库与数据治理体系高度同构，也是科蓝的强项所在。科蓝公司能够将分散在官网、产品手册、解决方案、案例与培训材料等多源内容，按统一标准沉淀为可被RAG（检索增强生成）调用的知识单元，并通过治理机制保障多渠道输出一致、事实来源可追溯、敏感信息可控可审计，从而提升企业在AI答案中的稳定呈现与可信引用，避免停留在低门槛的内容代工模式，更容易走向产品化与规模化。

科蓝软件 GEO：三步走工程闭环，以可度量交付实现企业知识资产化落地

在推进GEO业务过程中，科蓝软件强调工程闭环与可度量交付，整体路径分为三步。第一步是评估与对标：围绕行业高频问题构建“问题场景库”，对企业在关键问题下的答案呈现与覆盖情况进行诊断，识别缺位点与优先级，形成清晰的实施路线图。第二步是知识中台建设：以数据治理方法论为底座，将知识资产结构化为可引用单元，配套标签、版本、权限、证据链与审计机制，支撑多模型、多平台环境下的稳定一致输出。第三步是运营与监测：围绕引用率、答案占位、主题覆盖、一致性，以及从答案到线索/咨询的转化路径建立监测指标体系，通过数据反馈持续迭代知识库与内容库，形成长期复利。

在GEO业务的商业模式上，科蓝公司将采取“项目交付平台订阅/年费持续运营服务”的组合：前期以评估诊断与中台建设完成快速切入与标准化交付，后续以平台能力与持续运营推动效果提升，形成可持续收入，并进一步延展至智能客服、知识助手、营销自动化等相邻场景，拓展科蓝长期盈利增长空间。

同时，科蓝软件GEO平台化运营可深度赋能自研的智能高柜机器人“小蓝”。依托“魔聚”多模型聚合能力与RAG技术，“小蓝”能整合金融知识资产形成结构化知识库，实现业务咨询精准应答，且保障输出一致、可追溯。搭配可度量运营体系，持续迭代服务能力，让“小蓝”在现金业务、跨境转账等场景中更智能可信，升级智慧金融服务体验。