集团在长期运作中，物料与供应商主数据分散在各家酒店各自的系统里，
主要面临五个突出问题：
不同酒店未使用同一套标准录入和维护主数据（物料、供应商），同一件物品在不同酒店有不同叫法与编码。
各酒店间主数据不联通，集团侧看不到全局，无法对物料与供应商进行有效、全面的管控。
酒店之间存在大量交叉重复的物料和供应商数据，必须先清洗和统一，才能基于标准数据开展集中采购。
需要尽快建立物料主数据、供应商主数据标准，并对多年积累的历史数据做一次彻底的清洗与编码。
期望使用 AI 等先进手段，对未来新纳入集采系统的酒店，将其历史物料、供应商主数据智能分词，与标准主数据关联匹配。解决方案：摸底定标 → AI 清洗 → 智能匹配
数聚以「一次清洗、长期复用」为目标，把治理动作沉淀为可复用的标准与 AI 流程，
而不是一次性的人工整理。
各酒店历史物料 / 供应商数据
唯一编码 · 统一口径
全流程由 AI 驱动，适配未来上千家酒店的数据导入项目成果：一套标准，支撑上千家酒店
主数据从「各说各话」变为「一个口径」，集团第一次拥有了可全局管控的数据底座。
存量 3 万条，去重合并后压缩至 2.5 万条
全 AI 流程适配未来上千家酒店数据导入
六个环节全由 AI 自动完成
物料 + 供应商，统一标准与统一口径
形成品类、物料、供应商的字段标准、值域范围与校验规则，主数据从此有章可循。
新增与变更数据在录入环节即按规则校验，问题数据在被写入系统之前就被拦截。
上千家酒店共用一套主数据语言，集团可全面管控、横向对比与集中分析。
新纳入集采系统的酒店数据由 AI 先行分词与匹配，人工只做确认，效率大幅提升。
清洗统一后的标准主数据，让洲际酒店集团第一次具备跨酒店比价与集中采购的数据前提： 同一物料、同一供应商在全集团只有一个身份，采购规模得以汇总，议价能力与合规管控同步提升。
而对数聚而言，这套「标准 + AI 流程」不是一次性的清洗服务，而是可以反复复用在上千家新店接入上的能力资产。
400 6220 270
