方法论 · FDE
你的第一个AI用例，数周内上线
我们把工程师放进你的业务现场，而不是把一份需求文档丢给外包。模型、对接、值守，由同一支团队全包。这样你的第一个真实用例几周内就能跑进生产，而不是攒成一份等下季度才给董事会看的PPT。
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
六大原则
01
在你的车间里干活
我们的工程师坐进你的业务例会，打开你的真实数据，用你内部那套工具。需求不是从你嘴里问出来的，是在现场看出来的，看它实际长什么样。
02
动手前先把用例排个序
每个候选用例都按价值、上线难度、可能出什么岔子三件事打分排序。然后我们只做那个上线后你的人会一直用下去的。
03
每周都有能跑的东西
没有几个月不见成果的黑箱。每周你都能看到一个在跑的版本。哪里不对，你当场说，你押下去的赌注始终是小的。
04
评估跟着系统一起交付
上线不等于活儿干完了。每个系统交到你手上时，评估基准和监控已经在跑。你靠数据管质量，而不是靠祈祷它别出事。
05
经得起一次审计
答案带出处，流程留痕迹，模型配卡片。在受监管的工厂里，审计员读不懂的AI，就是你不敢上的AI。
06
能力留在你的团队里
交付本身就是培训。项目一结束，你的团队自己能跑、能改、能去定下一个用例，不用再回头找我们。我们一起做的东西，归你。
从一次会议，到一套跑在生产里的系统
阶段0 · 1次会议
用例工作坊
一次会议里，我们梳理你的流程和数据，给候选用例排序，把成功长什么样定下来。会开完，你就知道第一个用例是哪个、它值多少、几周能上线。
阶段1 · 2-6周
我们嵌进来一起建
工程师在你的环境里干活，每周交给你一个能跑的版本。数据管道、评估、界面一起往前长，全程摆在明面上，你的相关方随时能看。
阶段2 · 第6周起
先上线，再铺开
监控和治理都已经就位，我们把它推上量，再把跑通的那套搬到下一个流程、下一个团队。你的概念验证，不再死在实验室里。
