始于一个流程，
做到长期可用
先判断价值，再完成实施，最后用评测与运营维持效果。
先判断
AI 场景诊断与快速验证
从一个具体流程开始，梳理现状、数据、收益和风险，用小型原型回答“值不值得继续投入”。
适用场景
不知道从哪里开始、已有 Demo 但无法判断价值、需要为投入做决策
— 能力
- 访谈并还原当前流程与人工成本
- 筛选高频、可衡量、可人工接管的场景
- 评估数据、系统接入与安全边界
- 制作原型并定义验收指标
— 交付物
- 流程诊断简报
- 场景优先级判断
- 可运行原型
- 投入与验收建议
查看能力与交付物
能力
- 访谈并还原当前流程与人工成本
- 筛选高频、可衡量、可人工接管的场景
- 评估数据、系统接入与安全边界
- 制作原型并定义验收指标
交付物
- 流程诊断简报
- 场景优先级判断
- 可运行原型
- 投入与验收建议
- 典型周期
- 通常 2–3 周
- 需要客户提供
- 流程负责人访谈、脱敏样例、现状工作量与约束
- 验收方向
- 用真实样例验证价值、风险与下一阶段投入边界
再落地
企业 AI 工作流实施
把企业知识、现有系统和人工判断节点连接起来，让 AI 真正参与一段日常业务，而不只是提供聊天窗口。
适用场景
内部知识检索、文档提取与初审、客服工单、销售研究、经营报告
— 能力
- 文档、知识库与业务数据接入
- 连接 OA / CRM / ERP / 工单等现有系统
- 工具调用、审批确认与人工兜底
- 回归评测、权限审计与云端 / 私有化部署
— 交付物
- 可运行工作流与源码
- 数据及系统连接配置
- 评测用例集
- 部署与使用文档
查看能力与交付物
能力
- 文档、知识库与业务数据接入
- 连接 OA / CRM / ERP / 工单等现有系统
- 工具调用、审批确认与人工兜底
- 回归评测、权限审计与云端 / 私有化部署
交付物
- 可运行工作流与源码
- 数据及系统连接配置
- 评测用例集
- 部署与使用文档
- 典型周期
- 通常 4–8 周
- 需要客户提供
- 业务负责人、系统接口、权限规则与验收样例
- 验收方向
- 工作流进入真实业务，质量、时效和人工介入达到约定标准
后运营
AI 系统治理与持续优化
系统上线不是终点。持续跟踪质量、成本、知识和异常，让已投入的 AI 工作流保持稳定并持续改进。
适用场景
已经上线的知识库、智能体或自动化流程，需要稳定性、质量和成本保障
— 能力
- 真实业务用例与自动化回归评测
- 调用成本、延迟、失败与人工介入监控
- 知识增量更新与模型 / 工作流迭代
- 权限复核、安全审计与运营复盘
— 交付物
- 质量与成本监控
- 问题回归清单
- 知识更新机制
- 月度优化建议
查看能力与交付物
能力
- 真实业务用例与自动化回归评测
- 调用成本、延迟、失败与人工介入监控
- 知识增量更新与模型 / 工作流迭代
- 权限复核、安全审计与运营复盘
交付物
- 质量与成本监控
- 问题回归清单
- 知识更新机制
- 月度优化建议
- 典型周期
- 通常按月合作
- 需要客户提供
- 运行日志、反馈样例、知识更新与问题负责人
- 验收方向
- 质量、成本和异常可追踪，问题进入持续回归与优化闭环
什么样的流程值得先做？
不需要一开始就规划一套庞大的 AI 平台。满足这三个条件，就值得进入验证。
高频重复
持续占用人工时间，而不是偶尔发生一次。
结果可量化
能衡量时间、质量、成本或人工介入比例。
风险可接管
AI 出错时可以由人工确认、修正或回退。
合作前常见问题
先把数据、模型、交付与维护边界说清楚，再决定是否开始。
数据一定要离开企业环境吗？
不一定。我们会先确认数据敏感级别、模型调用边界和部署条件，再选择云端 API、专有网络或私有化方案。高风险数据默认不直接进入外部模型。
必须先选定模型或采购平台吗？
不需要。先定义流程、指标和风险，再比较模型与平台。架构尽量保留替换空间，避免把业务流程锁死在单一模型上。
项目结束后会交付源码和文档吗？
实施项目默认交付约定范围内的源码、配置、评测用例和部署使用文档，并完成必要的知识转移。第三方产品授权不包含在源码交付中。
上线后由谁维护？
可以由客户团队接手，也可以转入按月治理与优化。双方会在上线前明确监控、知识更新、故障响应和版本迭代的责任边界。