我们的交付方式
一支团队，
从战略到生产全程负责
01 · STRATEGY
用例先评分、排序，最后真的上线
战略顾问、机器学习工程师、平台运维跟着同一个节奏走，中间没有供应商之间的交接。给你定用例的那批人，就是把它推上生产的那批人。
用例已上线
贷款审查助手现已投入生产运行
第10周
试点已启动
两家工厂产线的缺陷质检已上线
第5周
模型已评估
分诊AI助手通过临床验收测试
第7周
区域推广
欧洲及亚太新增3种本地语言
第14周
- 用例评分与优先级排序
- 工作量估算与ROI界定
- 10-12周交付路线图
02 · ENGINEERING
你拿到的是一套跑着的系统，不是一个notebook
模型卡片、评估套件、值班轮班随系统一起交付。每个答案是怎么得出来的，凌晨两点出问题时谁在线，你都能查到。
system:loan-review-assist-v3
示例 · 文档智能
-96%
处理周期
98.4%
召回率
稳定
漂移状态
- 完整的模型卡片
- 评估套件与基准测试
- 漂移监控
03 · SCOPE
每个工作流都带着一份实时交付简报上线
输入、防护边界和目标在第一周就白纸黑字写下来。你的相关方哪天想看范围和进度都行，不用等季度报告。
医疗健康 / 分诊
示例 · 医疗分诊
- 输入：病历摘要、入院表格、语音备忘
- 防护措施：医师全程参与，完整审计轨迹
- 目标：分诊时间从18分钟降至4分钟
- 清晰的输入与防护边界
- 设计上就有人工参与
- 可衡量的目标
04 · DEPLOYMENT
概念验证、试点、生产，然后规模化
每个阶段都有验收标准和明确日期。第8到12周你就在生产环境上了，第13周起开始区域和语言扩展。
第1-3周
概念验证
确定用例并梳理数据范围
第4-7周
试点
构建、评估、集成并验证
第8-12周
生产上线
推广部署，建立监控和值班机制
第13周+
规模化
拓展至新地区和新语言
- 分阶段验收标准
- 监控与值班机制
- 区域与语言扩展
数周内上线，
而不是卡在试点里。
一支团队给你的用例评分、排序，然后把第一个一路推到生产环境，中途没有供应商交接。
12周
MVP平均上线时间
15+年
持续交付数字产品
600+
跨行业项目
「我们找过只给建议的咨询公司，也找过做完就交接的供应商。Tenten 完全是另一种模式——同一个团队把模型、集成、上线后的值班全部扛下来，十二周内就把我们的第一个用例送上了生产环境。」
核心能力
我们送上生产的四类AI能力，
由同一支团队交付
01
AI助手落地
员工上班真的会打开来用的助手，接进你的内部知识和工具，给出的答案都查得到来源。
02
智能体工作流
把跨部门的审核流程从几天压到几分钟，每个工作流都配一份实时交付简报。
03
RAG知识系统
在你的文档和数据里做检索，每个答案都标出处，团队动手之前能先核一遍。
04
预测与决策模型
运营团队信得过的预测，从需求规划到质量检测，几周内就上线运行。
交付成果
上线之后，有什么不一样。
以下是典型项目的代表性成果，并非承诺数字。你的实际数据取决于用例本身和你手里的数据。
首个AI用例上线所需时间（周）
传统咨询公司
32 周
内部自研
24 周
Tenten AI交付
12 周
40%
目标流程平均降本幅度
10倍
AI辅助分析决策提速
24/7
人工参与的自动化运营
<12周
从启动到首个生产用例
CIO和运营团队怎么说
AI几周内上线生产，团队上线之后还长期值班。
「Tenten是唯一一个在需求调研阶段就派工程师到场的供应商，而不只是来展示PPT。十二周后，我们的试点已在生产环境运行。」
集团CTO
上市半导体集团
「他们的MLOps才是真正的差异所在。模型卡片、评估套件、值班轮换——全部完备，而不是最后把一个notebook扔给你了事。」
数据平台负责人
工业物联网设备商
「视觉质检在十二周内覆盖两家工厂——逐厂推进，统一控制台。我们没有内部ML团队，也不需要提前组建一个。」
运营副总裁
上市精密制造商
「三个季度后，原本被告知要花一年的路线图已经上线——而且节奏稳得住，因为做规划的人就是动手实现的人。」
首席转型官
全渠道零售集团
「从第一天起，医生把关就摆在系统设计的正中间。正因为这样，我们的合规团队才能在90天内批下分诊方案。」
首席医疗信息官
医院网络
「打动我们的不是提案，而是负责立项的那批人，自己把东西做出来、推上线——没有把项目转交给我们素未谋面的另一组人。」
AI战略总监
上市电子制造商
行业洞察
企业AI最新动态。
