场景组合与价值排序
围绕客服、销售、采购、研发和内部服务梳理任务，评估频率、人工耗时、数据可得性和错误成本，区分知识问答、辅助决策与业务执行。
企业 AI 建设
让 AI 进入业务流程，
让企业保有管理能力。
从知识检索、任务助手到受控执行的智能体，建设企业可以管理、评估和持续运营的 AI 基础设施。把模型能力连接到真实数据、工作岗位与业务系统。
什么情况下，需要这项服务
企业需要的不是另一个聊天窗口，而是能回答有依据、操作有权限、效果可衡量的业务能力。
- 试用了多个 AI 工具，知识与权限仍然分散
- 已有知识库，却很难判断回答是否可靠
- 希望让 AI 处理任务，但需要审批、审计和成本控制
服务范围
围绕业务需要组合专业能力，明确建设边界与双方职责。
模型接入与运行底座
统一模型接口、密钥、配额和用量核算，按任务选择模型；对外部模型与私有部署分别评估数据边界、网络可用性、响应时延和单位任务成本。
可追溯的企业知识
连接企业文档、业务知识与结构化记录，保留来源、版本、有效期和访问权限。通过分块、检索、重排和引用验证，减少过期资料进入回答。
可控制的智能体执行
把业务动作封装成明确输入输出的工具，设置读写权限、参数检查、人工审批和重试边界；付款、删改主数据等关键动作进入确认流程。
评测与发布体系
建立真实问题、无答案问题、越权问题及复杂任务的评测集，记录检索命中、引用有效性、任务完成率、时延和成本；新版本对照基线后发布。
运营与持续优化
追踪调用链、失败原因、用户反馈和知识缺口，将问题分派给知识负责人或应用负责人；通过版本回滚、流量切换与预算告警维持运行质量。
先建立评测依据，再扩大 AI 的职责。
每个阶段都明确工作责任、交付成果与推进条件，让双方拥有一致的判断依据。
任务与风险分级
业务负责人 · AI 产品顾问拆解代表性任务，识别需要查询的信息、执行的动作与人工判断环节。
- 阶段成果
- 场景优先级、任务清单、数据边界
- 确认条件
- 首期场景具有可取得数据和可验证结果。
数据与评测准备
知识负责人 · 数据工程师采集真实问题并制作参考答案，盘点知识版本和权限，建立无答案与越权测试样本。
- 阶段成果
- 评测集、数据目录、权限映射
- 确认条件
- 样本覆盖正常、模糊、过期与异常情形。
基线验证与方案选型
AI 工程师 · 业务评审组比较检索策略、模型、工具调用方式与部署选项，以业务质量和总成本做选择。
- 阶段成果
- 评测报告、技术选型、成本测算
- 确认条件
- 质量、响应与成本达到约定的试点条件。
受控试点与系统接入
系统负责人 · 试点团队接入企业身份和工具接口，从只读或需人工确认的任务开始，小范围观察完整调用链。
- 阶段成果
- 可用应用、操作审计、失败转人工流程
- 确认条件
- 验证权限、审批、超时及失败恢复。
发布运营与持续评测
应用负责人 · 运维团队固化应用负责人、知识更新责任和发布节奏，跟踪实际任务成功率而非单纯问答次数。
- 阶段成果
- 运营看板、版本基线、知识更新计划
- 确认条件
- 迭代前后可比较，异常版本可回退。
与现有资源协同，减少重复建设
先明确数据与系统的责任边界，再设计稳定的连接方式。
企业身份与组织
SSO、组织架构、角色权限与离职停用同步，调用时继承业务身份。
企业知识与数据
文档库、文件存储、数据库和业务接口，按来源独立管理更新与撤回。
业务操作与协作
CRM、ERP、工单与企业协作工具，通过受控连接器执行查询或提交审批。
专业服务，落实在每个可检查的细节
把双方关心的交付要求，提前写入工作与验收方式。
每个答案有依据
回答关联可访问的来源；无充分依据时给出明确的下一步查询或人工处理入口。
每次执行有边界
工具最小权限、敏感操作确认、幂等键与状态核对同时设计。
每次迭代有比较
保留模型、提示词、知识与工作流版本，使用固定评测集对照验证。
合作前的关键问题
已有模型或知识库，是否需要全部重建？
不必。先检查现有接口、权限同步、检索质量与运维能力。可保留已有模型和知识资源，优先补齐统一访问、评测、应用编排与业务连接。
首期通常选择什么场景？
优先选择任务边界清楚、问题频率高、知识来源稳定且结果可复核的场景，例如产品知识助手、内部制度检索、工单分流和销售资料生成；高风险业务执行放在审批与审计机制成熟之后。
结合您的业务现状，评估合适的服务范围。
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