01
企业 AI 解决方案咨询
先判断该做什么，再决定投入什么。
适用情况
- 还没确定 AI 应该从哪里切入
- 做过一次尝试，但效果不理想
- 需要向管理层说明投入与产出的对应关系
交付内容
- 现场调研记录
- 场景优先级清单
- AI 落地实施路线图
- 数据与系统准备事项
四段能力
每一段都能单独交付
不必一次性投入全部环节。多数企业会先做诊断确定方向，再从最容易见效的一段开始落地。
02
垂直领域模型训练
让模型懂你们行业的说法与标准。
适用情况
- 通用模型在专业问题上回答不准
- 需要统一的专业判断口径与表达风格
- 已积累可用的业务数据与历史资料
交付内容
- 数据整理与标注方案
- 专属模型微调
- 评测集与效果对比
- 模型使用说明
03
AI 智能体应用定制开发
按你们的业务流程，做一个真正能用的智能体。
适用情况
- 有明确的业务流程需要自动化
- 需要与现有业务系统打通
- 任务需要多步骤协作，而不是单次问答
交付内容
- 智能体应用软件
- 企业知识库接入
- 业务系统对接
- 上线与调优
04
企业 AI 数字员工系统
一次上线，覆盖多个岗位的重复工作。
适用情况
- 招聘、营销、销售、客服有大量重复沟通
- 希望较快看到可评估的效果
- 需要多个岗位共用同一份知识与口径
交付内容
- 数字员工配置与定制
- 企业知识库管理
- 企业数字资产管理
- 办公平台集成
交付流程
分阶段推进，每一步都有可验证的结果
先诊断、再试点、跑通后扩展。每个阶段的产出都是可检查的交付物，而不是等最后才验收。
-
01
需求调研
入驻现场了解业务问题、数据现状与使用岗位，明确成功标准。
-
02
方案设计
确定技术路线、系统对接方式与实施优先级，输出落地路线图。
-
03
数据与模型
整理企业知识与业务数据，按需训练垂直领域专属模型。
-
04
应用开发
定制开发智能体应用或配置数字员工，并对接现有办公与业务系统。
-
05
上线运营
收集真实使用反馈，持续调整知识与流程，再扩展到更多场景。
交付物与配合
每个阶段，双方各做什么
企业 AI 落地需要双方配合。提前把分工说清楚，项目推进才会顺。
| 阶段 | 我们做什么 | 需要企业配合 | 主要产出 |
|---|---|---|---|
| 需求调研 | 现场调研业务需求，梳理数据与系统现状 | 业务负责人参与、提供现有资料 | 调研结论与问题清单 |
| 方案设计 | 确定技术路线与实施优先级 | 确认目标与边界条件 | AI 落地实施路线图 |
| 数据与模型 | 整理企业知识与数据，按需训练专属模型 | 提供数据、指定对接人 | 企业知识库与专属模型 |
| 应用开发 | 定制开发智能体应用或配置数字员工 | 确认流程细节、配合系统联调 | 可运行的 AI 应用 |
| 上线运营 | 收集真实反馈并持续调整 | 组织内部使用与反馈 | 运营优化建议与迭代 |
各阶段的具体周期取决于数据与系统现状，会在诊断阶段给出明确的时间安排。
关联产品
数字员工系统里已上线的岗位
如果你更想先看到能直接用的东西，可以从这四类预置数字员工开始，也支持按业务定制开发。
相关阅读
选方案前，先看这两篇
常见问题
关于方案选择
四个方案必须都做吗？
不需要。四段能力可以单独交付，多数企业会先做一次诊断确定方向，再从最容易见效的一段开始。如果已经有明确目标，也可以直接进入开发或系统部署。
怎么判断我们该选哪个方案？
先判断瓶颈在哪：如果是"不知道该做什么"，从咨询诊断开始；如果是"模型不懂我们的业务"，考虑模型训练；如果需要贴合自己的流程，选择智能体定制；如果想让多个岗位同时受益，用数字员工系统。
交付之后谁来维护？
企业知识库与数字资产由企业自己管理，日常更新只需维护资料，不需要重新训练模型。上线后我们仍会跟进真实使用反馈，持续调整知识与流程。
数据安全怎么保证？
数据范围、访问权限与部署方式会在方案设计阶段明确并写入实施方案。涉及核心工艺或客户信息的场景，我们会先确认边界，再决定技术路线。