01
企业知识库与 RAG 问答
把文档、制度与工单统一为可检索的知识库，答案带引用、权限与版本。
RAG引用权限
让 AI 成为
业务的一部分
不是演示，也不是试点报告。我们把 AI 接入 ERP、供应链与电商系统里已有的数据、流程与权限，交付一线真正会用、管理层可以衡量的智能应用。
AI 就绪度 · 四个维度
数据基础系统在线、记录可追溯
场景清晰度目标可量化、边界清楚
工程能力可集成、可持续迭代
治理机制权限、审计与合规
首次工作坊中我们会与团队逐项对齐这四个维度，再给出起点场景建议。
Enterprise AI / 企业 AI 化
企业 AI 化
不是买一个模型
它是一场涉及数据、流程、组织与治理的运营变革。我们把它拆成四个阶段，每个阶段都有明确产出、时间盒与决策点。
STAGE 01
认知对齐
对齐管理层对 AI 能力边界的认知，识别价值高地，明确不可妥协的治理原则。
产出：机会清单 + 共识工作坊
STAGE 02
场景试点
选择一个价值高、数据可获得的场景，做出可运行的 MVP，而不是一份方案 PPT。
产出：可用 MVP + 评测基线
STAGE 03
规模化
接入核心系统，落实权限与审计，把 AI 嵌入真实团队的日常工作流。
产出：生产级应用 + 推广手册
STAGE 04
运营治理
持续监控质量与成本，运行评测、按需迭代模型，并保留清晰的审计轨迹。
产出：AI 运营看板 + 月度复盘
AI 应用开发
从“知道”
到“做到”
多数企业 AI 都始于一个问题：答案在哪、谁批准的、下一步做什么？我们构建的助手不仅给出有依据的答案，还能在系统中执行下一步。
- ✓答案基于企业文档，并附引用来源
- ✓权限继承自现有系统，不越权访问
- ✓通过 API 执行动作，关键节点保留人工审批
- ✓从第一版起就内置评测与反馈机制
企业知识助手
这款设备的保修期和上门服务怎么算？
回答 · 有据可依
整机保修 24 个月，核心部件 36 个月。保修期内每年前 2 次上门服务免费，第 3 次起按区域标准收取差旅费。
[1] 售后服务政策 v3.2 · P.4[2] 服务价目表 2026 · 区域 A
02
智能客服与销售助手
意图识别、回复建议、客户摘要与工单自动流转，缩短响应时间。
Copilot工单CRM
03
智能画像与营销
基于订单与行为数据构建客户画像并预测意向，自动生成分群建议与营销文案。
画像意向预测营销
04
智能运营分析与报表
在 ERP 指标之上用自然语言取数，自动解释波动，并按日/周生成运营报表。
NL2SQLBI报表
05
需求预测与智能采购
结合销量与季节性预测需求，在交期、起订量与现金流的约束下自动生成采购建议。
预测采购库存
06
AI 智能工作流
定位流程卡点，把跨系统多步骤任务串成工作流，具备工具调用、护栏与人工审批节点。
Agent工作流审批
Vertical AI / 行业垂直方案
围绕行业的真实运转
设计 AI
同一个模型，在工厂、银行与医院里的表现完全不同。我们补齐行业上下文、数据规则与评测标准。
智能制造
- 设备手册与工程师经验 → 现场排障助手
- 视觉缺陷检测与人工复核闭环
- 基于传感信号的维保排程
可预期效果：现场问题更快闭环
零售消费
- 跨渠道统一会员画像
- 实时推荐与权益匹配
- 导购助手与商品知识问答
可预期效果：复购与会员运营更精准
金融保险
- 条款抽取与制度比对
- 风险提示与完整审计轨迹
- 带版本来源的合规问答
可预期效果：审阅效率明显提升
跨境电商
- 按平台规则生成多语言刊登文案
- 评论与退货原因聚类分析
- 销量预测与补货建议
可预期效果：刊登时间大幅缩短
物流供应链
- 订单与报关单据识别
- 异常检测与路线建议
- 供应商风险摘要
可预期效果：人工处理量下降
教育培训
- 基于教材的课程问答
- 个性化练习推荐
- 招生与服务助手
可预期效果：响应速度更快
Architecture / 安全内建
一套真正能跑起来的
企业 AI 架构
模型无关、权限内建、全程可观测。可部署在私有云、混合环境或合规的托管云中。
体验层Experience
Web 门户企业微信 / 钉钉移动端开放 API语音入口
应用层Application
知识助手客服助手智能画像分析 CopilotAgent 编排
智能层Intelligence
模型路由RAG微调模型评测与护栏提示词注册
数据层Data
向量库文档解析业务数据库指标层数据目录
基础设施Infrastructure
私有云 / 混合云GPU 推理监控告警密钥管理审计日志
SEC 01
数据不出域
支持私有化部署，不使用客户数据训练公共模型，并为每个场景明确数据流向。
SEC 02
权限与检索一致
检索严格遵循现有角色与数据域，模型不会看到用户无权访问的内容。
SEC 03
用评测说话
每次发布前运行黄金集、回归测试与红队提示词，避免“感觉还行”。
SEC 04
成本可控制
通过模型路由、缓存与提示词优化，让规模化后的推理成本可预测。
Delivery / 从试点到生产
六周做出一个
可以被检验的试点
第一阶段严格限定时间盒。结束时你会得到可运行的系统、一份评测报告，以及明确的继续或停止建议。
01
诊断与场景
访谈关键角色、审计数据，并按价值与可行性排出场景优先级。
Week 1
02
数据与知识
文档解析、切片、权限梳理，并与业务专家共建首批评测集。
Week 2
03
原型与评测
做出可运行的 RAG 或 Agent 应用，对照基线评测并每周迭代。
Week 3–4
04
上线与推广
接入 SSO 与业务系统，培训首批用户，并埋点跟踪采用情况。
Week 5–6
05
运营与规模化
月度质量复盘、成本调优，以及下一批场景的扩展路线图。
Ongoing
希望上线后由团队自主运营？可以搭配我们的 AI 培训课程，一起完成能力转移。
了解 AI 培训FAQ / 开始之前
每个 AI 项目开始前
都会被问到的问题
我们应该从哪个 AI 场景开始？
看四个信号：高频、知识密集、结果可衡量、数据可获得。通常更适合作为第一个项目的是内部知识助手、文档审阅或销售 / 客服助手，而不是宏大的“全公司 AI 平台”。写代码之前，我们会用价值 × 可行性矩阵对候选场景排序。
私有化部署需要什么条件？
取决于模型规模与并发量。使用托管模型的 RAG 应用对基础设施要求很低；本地部署模型则需要 GPU 资源、网络隔离与推理网关。我们支持私有化、混合云与合规托管云，会在诊断阶段给出环境规格建议。
如何证明 AI 真的有效？
上线前先定义基线，与业务专家共建黄金评测集，并同时跟踪质量与业务指标：答案准确率、引用正确性、处理时长、解决率与单任务成本。没有基线的试点，本质上仍然是演示。
周期和预算大概是多少？
诊断通常 1–2 周，试点 4–6 周，生产化加固 8–12 周（取决于集成范围）。预算与数据准备度、集成复杂度和部署方式有关。我们会提供固定范围的试点方案与里程碑，便于你在投入更大规模前做出判断。
如果员工不愿意用怎么办？
采用率是设计问题。我们把 AI 嵌入员工本来就在用的工作流（邮件、IM、CRM），高风险动作保留人工确认，在每个团队培养种子用户，并把反馈闭环进产品。管理层支持很重要，但一个每天能省五分钟的工具，会自己传播。
你们会绑定某个模型厂商吗？
不会。我们采用模型无关的网关，按质量、延迟、成本与合规要求路由请求。通用任务可使用商业 API，敏感数据可走私有模型，未来切换厂商时不需要重写应用。