SERVICE · SCENARIO DESIGN

AI 场景落地方案设计

把"我想做 AI"翻译成可落地的具体方案——目标、流程、数据、评估指标一次给清楚,不让 POC 永远停在 demo 阶段。

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PAIN POINTS

我们帮你解决什么

大多数 AI 项目不是死在模型上,而是死在场景设计与数据准备阶段。

PAIN · 01
场景看起来都行,做起来都不行
头脑风暴出 20 个 AI 应用点子,深入盘点后发现一个都落不了地——数据缺失、流程不闭环、价值含糊。
PAIN · 02
业务侧和技术侧鸡同鸭讲
业务要的是"智能",技术问要什么数据、什么准确率、什么 SLA,双方语言对不齐,需求文档反复改。
PAIN · 03
数据准备低估 70%
模型只是 30% 的工作,剩下 70% 在数据梳理、清洗、标注、对齐,但项目计划经常只给 2 周。
PAIN · 04
验收标准模糊
上线后业务说"不好用",开发说"准确率 95%",没人能裁决——根因是验收指标没定清楚。
METHODOLOGY

服务方法论

五个阶段,3-5 周完成。每个场景的方案输出可以直接作为 POC 立项依据。

PHASE 01

场景需求拆解

把模糊业务诉求拆成可量化的输入、输出与约束。

PHASE 02

数据可行性评估

盘点现有数据资产,识别空白与采集成本,预判数据风险。

PHASE 03

技术方案设计

模型选型、Pipeline、与现有系统集成方式,含降级路径。

PHASE 04

评估指标定义

业务 KPI + 技术 metric 双层定义,含明确的验收门槛。

PHASE 05

POC 计划

时间表、里程碑、退出条件——避免无止境延期。

DELIVERABLES

你会拿到什么

输出都是可执行级别的工程文档,不是高高在上的"建议"。

场景落地方案文档含场景定义、价值评估、技术方案、风险与应对。
数据资产盘点报告覆盖现有数据资产清单、质量评估、缺口分析与采集方案。
技术架构图与集成方案含与你现有 ERP / CRM / 数据中台的对接接口与时序。
评估指标体系业务指标 + 技术指标双层定义,含 baseline / 目标 / 验收三档。
POC 项目计划含周期、人员、里程碑、退出条件,可直接进 PMO。
WHO IT'S FOR

这项服务适合谁

战略已定,要把蓝图翻译成具体可立项的项目。

规模 中型企业 / 头部业务部门
阶段 战略方向已明确,需要落到具体项目
驱动方 业务一号位 + 技术负责人协同
预期 6-12 个月内交付首个生产可用应用
ENGAGEMENT

典型周期与投入

周期:3-5 周。单场景方案设计约 3 周,多场景对比与排序约 5 周。

协作方式:需要业务与技术双方深度参与,我们以工作坊形式驱动需求挖掘与方案对齐。

投入:按场景数量与业务复杂度评估,单场景与多场景套餐价位区分明显。

* 我们不接"先签合同再聊场景"的项目——没看清场景的报价对双方都是赌博。

把场景说给我们听

30 分钟免费沟通:先听你描述业务场景与困惑,再判断是否需要正式立项做方案。

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