企業人工智慧（AI）在理解複雜的商業邏輯與營運脈絡上，經常面臨挑戰。由於缺乏一套統一的語義層（semantic layer），AI往往難以掌握企業內部隱含的知識與情境，進而影響其決策分析的深度與廣度。
根據知名策略諮詢公司 Strategy 的一份分析指出，企業內部許多寶貴的機構知識，通常未被文件化，而僅存於經驗豐富的人員腦海中。這使得企業AI在處理數據時，難以理解諸如「營收」等複雜指標背後的具體定義、特定交易條件、產品線區隔，乃至於歷史遺留的特例等細節。許多企業領導者也擔憂，如何在賦予AI存取商業數據的權限後，仍能確保其運作不失控。
為了解決此一困境，Strategy 公司開發了一套名為 Strategy Mosaic 的解決方案，旨在創建企業的「數位分身」（digital twin）。這個數位分身能夠全面建模企業的指標、關係、規則、層級結構、工作流程與情境，進而建立一個統一的數據框架（unified data fabric）。透過 Strategy Mosaic，企業能將關鍵的商業定義、指標和彼此關係一次性定義，確保知識的可擴展性。
Strategy Mosaic 的模型連結（Model Linking）功能，能將企業內部的銷售、財務、行銷等模型整合至一個受治理的企業級框架中。這不僅能讓AI代理程式（AI agents）透過豐富且受控的語義模型，實現大規模的商業情境理解，還能避免其產生邏輯上的「幻覺」（hallucinating logic）。舉例來說，AI能理解第四季財報中季節性調整的意義，或跨部門間「客戶」與「帳戶」等不同術語的對應關係，而無需人工介入。
Strategy 的產品管理資深副總裁兼產品長 Saurabh Abhyankar 擁有二十年在分析領域的創新經驗，並持有自助分析、語義圖譜等多項專利。他表示，Strategy Mosaic 將這些隱性知識顯性化、版本化並可傳輸，確保商業邏輯不會隨著人員、工具或技術更迭而流失。該平台同時提供治理層（governance layer），涵蓋風險管理、稽核、合規性與成本智慧，確保AI代理程式在商業規則內運作，不會憑空創造指標或規避存取控制。這使得企業在部署AI時，能更有效地應用，提升決策品質與營運效率。
