企业 AI 咨询与落地
从业务现场，到系统上线以后。
项目通常始于一项具体工作。
我和团队会先跟着一线人员，把这项工作从头到尾走一遍。谁发起，交到谁手里，哪一步要等客户或供应商回复？弄清楚这些，才能判断哪里值得引入 AI，哪里只需调整协作方式。
方向确定后，我们负责设计方案、开发系统，和实际使用者一起验证。上线后继续回到现场，看哪些任务仍要靠人补做，再决定下一版先改什么。
项目如何推进
现场调研
和业务负责人、一线使用者各走一遍近期办过的任务，对照原始材料和处理记录，确定最值得解决的问题，以及如何判断它有了改善。
实施与交付范围
企业引入 AI，需要回答一组具体问题：哪些任务适合交给 AI，哪些判断必须由人负责，现有数据能否支撑，系统如何接入日常工作，以及投入之后怎样评估价值。
- 业务诊断与机会识别
- 梳理关键任务、人员分工、信息流转和决策节点，识别重复投入、协作断点与响应瓶颈，判断改造价值和实施优先级。
- AI 原生流程设计
- 根据业务目标组织任务，明确 AI、人员和既有系统各自承担的工作，设计审核、异常处理及人工接管机制。
- 数据与知识组织
- 梳理业务资料、知识来源、数据质量和访问权限，让系统在具体业务背景下理解问题、调用信息并形成有依据的结果。
- 智能体与业务系统构建
- 围绕明确任务组织分析、判断与执行能力，连接所需工具、业务规则和操作界面。
- 既有软件与工具集成
- 通过可用 API 等接口连接办公软件和业务系统，衔接数据输入、任务执行、结果交付及状态反馈。
- 现场验证与持续优化
- 使用真实任务检查准确性、稳定性、处理效率和使用成本，跟踪失败与例外，根据反馈调整流程、知识和系统行为。
交付内容
按项目范围交付流程图、实施方案、可运行的系统、验证记录和使用说明，并约定上线后的反馈渠道与迭代安排。
完整流程
- 现场调研
- 和业务负责人、一线使用者各走一遍近期办过的任务，对照原始材料和处理记录，确定最值得解决的问题，以及如何判断它有了改善。
- 内外部流程梳理
- 沿一笔业务画出现状流程，标出部门之间、企业与客户或供应商之间的交接。把重复录入、等待反馈和例外审批落到具体节点，排出改造顺序。
- 方案设计
- 画出新的工作流程，明确 AI 处理什么、哪些判断由人确认、异常交给谁。用有代表性的业务样本验证关键环节，再定首期范围和验收标准。
- 开发与交付
- 把验证过的方案接入现有数据和业务系统。由实际使用者带着日常任务试跑，覆盖正常与例外情况，按约定标准验收，并完成使用和运维交接。
- 上线陪跑与迭代
- 跟踪人工接管、退回重做和使用者反馈，找出系统在哪一步没能接住任务。和业务团队定下修订优先级，用同类任务复测，再决定是否扩大使用范围。