SERVICE 01
平台规划、建设与部署
把客户业务目标转化为明确的平台边界、行业应用、数据条件、系统接口、技术架构和实施计划。
业务场景诊断数据系统盘点平台架构部署与上线
什么时候需要AI规划
- 内部资料很多，但不知道哪些场景适合先做AI。
- 已经采购模型或平台，但缺少业务落地路径。
- 多个部门分别试点，数据、权限和标准难以统一。
- 需要为招标、立项、预算或建设方案形成专业依据。
核心工作
业务场景建模
梳理用户、任务、输入、规则、输出和责任边界，识别价值与风险。
资产与条件评估
盘点数据、文件、系统接口、专家资源、权限要求和更新机制。
技术与产品设计
确定知识工程、RAG、智能体、模型调用、评估与系统架构。
实施路线图
形成试点范围、里程碑、验收指标、运营角色和扩展路径。
典型交付成果
- 行业AI建设规划或专项咨询报告
- 场景优先级矩阵与试点建议
- 数据和知识资产清单
- 产品原型、技术架构与接口边界
- 实施计划、质量指标和持续运营方案
实施阶段与阶段退出条件
- 场景判断：确认目标用户、真实任务、现状成本、输出责任和不做什么。
- 项目基线：完成Must/Should/Could、知识数据、系统接口、角色权限、风险与开放问题。
- 样本验证：用代表性资料和高风险问题验证解析、检索、规则、模型和交互路径。
- 实施设计：形成平台、行业配置、客户参数、部署、运营及分阶段预算边界。
- 只有关键依赖、验收方式和责任人可确认时，才进入正式范围、周期和服务等级承诺。
如何验收规划成果
业务可执行
每个优先场景具有用户、触发、输入、处理、输出、审核和业务去向。
事实可验证
资料规模、接口条件、权限、部署和关键假设有来源，不把待确认写成承诺。
技术可落地
架构与组件由真实规模、质量、隔离和运维触发，不堆叠非必要复杂度。
运营有责任
知识、模型、流程、审核、告警、成本、备份和成效均明确维护主体。