AI机会诊断
梳理价值链、岗位任务、数据流和决策点，评估收入增量、效率提升、风险降低与知识复利，形成优先级明确的机会地图。
- 业务与流程访谈
- AI适配度和数据可用性评估
- 价值、风险、难度三维排序
- 首个验证场景与指标设计
FROM PROBLEM TO OPERATING SYSTEM
不是把AI接进来，而是让业务重新长一遍。
AI原生服务的目标不是多一个工具，而是重构企业获取信息、形成判断、推动行动和积累能力的方式。
流程与智能体建设
把模糊工作拆成输入、证据、规则、判断、动作、审批和反馈，构建能与员工、系统共同工作的智能体。
- AI工作流与人机边界设计
- Agent、工具和业务系统连接
- 审核、授权与异常升级机制
- 评测集、日志与可追溯设计
知识与数据底座
让分散在文档、邮件、表格和员工经验里的知识成为可检索、可引用、可更新、可治理的企业资产。
- 知识结构与证据分级
- 文档、数据库与业务接口治理
- 检索增强、事实核验和权限隔离
- 知识更新与失效管理
行业SaaS共创
当一个流程已经被真实业务验证，我们将共性规则、角色、数据结构和评测方法沉淀为可复制的行业产品。
- 领域模型与产品边界
- 多租户、权限和审计设计
- 行业模板与配置体系
- 试点客户到标准产品
AI运营服务
AI系统上线只是开始。我们持续观察准确率、采纳率、单位成本、失败类型与业务结果，让能力随使用迭代。
- 模型与工作流质量监测
- 提示、知识与规则迭代
- 安全、隐私与合规复核
- 月度效果与经营复盘
合作方式
从验证，到建设，再到长期运营。
不是所有客户都需要一次走完整条路径。我们根据问题成熟度选择最短闭环。
诊断与方案
适合尚未确定从哪里开始的企业，交付机会地图、首场景和实施边界。
场景共创
围绕一个真实流程完成设计、建设、运行和验收，以业务指标决定下一步。
产品与运营
适合已经验证价值的场景，进入系统化、产品化和持续运营阶段。
先定义结果，再选择技术。
一次有效的讨论，应该从问题、损失和责任人开始。