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AI 落地服务

四个可以单独购买的模块。每个都写清楚了你会拿到什么、过程是怎样的， 以及什么情况下不必做。

  1. 01

    企业 AI 场景与项目诊断

    我们有几十个 AI 想法，哪一个值得先做？

    诊断解决的是「先做哪个、能不能做、怎么算成功」这三个问题。我们进入你的业务现场，把候选场景按价值与可行性排序，抽样评估真实数据的准备度，识别权限与合规风险，最后给出 1–3 个优先 PoC、对应的技术路线、验收指标和 30/60/90 天行动建议。输出不是一份分析报告，而是一组可以直接决定投入的判断。

    周期：典型范围 1–2 周，实际以场景数量和数据规模为准
  2. 02

    企业 AI 落地工作坊

    团队想做 AI，但不知道该怎么把业务问题变成 AI 项目

    工作坊围绕你自己的业务问题展开，而不是讲通用课程。采用 Forward Deployed Engineer（FDE）方法——工程师和你的团队坐在一起，把真实业务场景拆解成可实现的技术方案，现场盘点数据、系统和流程，产出 RAG / Agent 架构草案、PoC 待办清单和风险权限清单。结束时团队带走的是一份可以立刻开始执行的计划，以及一套自己能复用的拆解方法。

    周期：典型 2–3 天集中进行，可按需拆分
  3. 03

    AI PoC / FDE 共创

    怎么在几周内把第一个 AI 场景真正做出来？

    不是交一份 PPT，而是和你的团队一起把第一个可验证的 AI 场景做出来。工程师进入你的环境，完成需求澄清、原型实现、数据接入、RAG / Agent 构建、评估集设计与实测、安全与权限设计、用户验证，最后给出生产化建议。典型小范围 PoC 可按 2–4 周规划，实际以范围为准。PoC 结束时你拿到的是可运行的代码、可复现的评估结果，以及一份诚实的边界说明。

    周期：典型小范围 PoC 可按 2–4 周规划，实际以范围为准
  4. 04

    AI 数据安全体检

    让 AI 访问企业数据之前，哪些数据、权限和流程存在风险？

    体检回答一个问题：哪些数据现在就可以给 AI 用，哪些必须先处理。我们抽样发现非结构化数据的实际状况，识别敏感数据与分类分级现状，核查共享权限的真实配置（而不是设计文档上写的配置），评估 AI / RAG 的数据准入规则、Agent 的数据访问与工具权限，以及数据外发风险。产出是一份带优先级的判断和整改建议，不是一份问题清单。

    周期：典型 2–3 周，实际以数据规模为准

这四个模块可以按顺序走，也可以只做其中一个。 如果你已经明确了场景、也确认过数据条件，可以直接从 PoC 开始，不必先做诊断。

正在规划企业 AI 相关项目？

建议从真实业务场景切入，优先完成项目诊断：评估业务价值、核查数据基础、识别安全与权限风险，审慎评估之后，再决定是否启动 PoC 原型建设，避免无效投入。

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