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？
周期：典型范围 1–2 周，实际以场景数量和数据规模为准
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。
你会拿到什么
- ▪AI 场景清单（按业务条线梳理，含提出人与诉求原文）
- ▪价值 / 可行性矩阵，每个场景标注排序依据
- ▪数据准备度评估（基于真实数据抽样，不看文档说明）
- ▪风险与权限问题清单
- ▪Top 1–3 优先 PoC 及其范围界定
- ▪技术路线建议（RAG / Agent / 传统工作流的选择依据）
- ▪验收指标定义——什么算成功，由谁判定
- ▪30 / 60 / 90 天行动建议
过程
- 1 场景收集
与业务、科技、数据安全三方访谈，把「想做 AI」的模糊诉求还原成具体场景。
- 2 数据抽样
从生产环境抽取真实样本做实测，而不是看数据字典和文档说明。
- 3 可行性评估
逐场景评估价值、技术可行性、数据条件、权限复杂度与合规约束。
- 4 排序与界定
给出优先级排序和排序依据，把 Top 场景的 PoC 范围收敛到可验证的大小。
- 5 指标定义
和业务方共同定义验收指标——用哪些真实问题验证、达到多少算通过、由谁判定。
- 6 结论汇报
向决策层说明判断依据，包括建议不做的场景和不做的理由。
适合什么情况
- ●已经有 AI 预算和若干候选场景，但不确定从哪里下手
- ●做过 Demo 或 PoC，但一直没能推进到生产
- ●业务方在推，科技和安全部门有顾虑，需要一个共同的判断依据
什么情况下不必做
如果你已经明确了场景、也确认过数据条件，那么直接进入 PoC 更划算，不必先做诊断。
常见问题
诊断和售前调研有什么区别？
+
售前调研的目的是确认能不能卖，诊断的目的是确认值不值得做——包括给出「这个场景建议不做」的结论和理由。诊断会实际抽取生产数据做实测，而不是听描述；会明确定义验收指标，而不是留模糊空间。这两件事售前调研通常都不做。
为什么一定要看真实数据？
+
因为 PoC 阶段和生产阶段最大的落差就在数据上。文档说明里的数据总是干净的，真实数据里有重复版本、扫描件、混合主题的文件、失传的命名规范。在一个真实项目中，一份看起来很健康的语料，实际有六成是导出工具产生的垃圾——这类问题在任何文档描述里都看不到。
诊断之后一定要继续合作吗？
+
不需要。诊断的输出是可独立使用的判断——场景排序、数据准备度、验收指标定义，你拿去自己做或者找别人做都成立。
相关案例
预约诊断
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。
预约诊断