信息四处散落
聊天、邮件、表格和系统之间反复查找、复制和确认。
AI BUSINESS TRANSFORMATION
从一个真实问题开始，诊断、设计、交付并持续优化。
不是给你更多工具，而是让业务跑得更好。
已从 27 封询价邮件中整理出 8 个待确认项。
3 个异常价格需要负责人复核后再生成报价。
START WITH THE PROBLEM
先识别一条值得改变的流程，再讨论模型、工具和软件。
聊天、邮件、表格和系统之间反复查找、复制和确认。
整理、归类、写报告等工作消耗大量时间，却没有形成资产。
流程写不清、经验难复制，换一个人结果就不一样。
工具很多，真实业务流程、责任边界和验收标准仍然缺失。
FOUR WAYS TO START
不必一次买齐。根据问题成熟度从任意一层进入，每一步都有明确产物。
围绕岗位和真实任务设计训练，不讲脱离业务的工具清单。
通常为 0.5–2 天；定制课程需要提前完成需求访谈。 · 查看详情 ↗拆解流程、数据、风险与投入，判断哪里适合 AI，哪里必须由人负责。
单流程通常为 1–2 周，取决于访谈、样本和参与角色数量。 · 查看详情 ↗把模型、知识、现有系统和人工审核连接成可执行、可追溯的业务流程。
最小闭环通常为 2–6 周，取决于系统连接、数据质量和审核规则。 · 查看详情 ↗把已经验证的业务能力建设成可长期运行、可被 AI 调用、可治理并持续改进的专用系统。
首个可用版本通常为 4–12 周；现有系统改造按接口和风险单独评估，复杂项目分阶段交付。 · 查看详情 ↗CASES BY BUSINESS PROBLEM
按要解决的业务问题查看精选案例。行业只是背景，真正决定改造方式的是流程、数据、责任和验收条件。
浏览完整案例与解决方案库 ↗FEATURED AI-NATIVE SOFTWARE
询价、运价、报价、委托和异常分别散落在微信、邮件、表格和个人经验中；即使单点使用 AI，员工仍要手工衔接每一个业务节点。
AI Native 软件
Agent 更新频繁，但效果判断依赖零散体验，版本间缺少统一数据集、指标、Bad Case 和回归证据。
AI Native 软件
选题、素材、观点、脚本、拍摄、发布和数据复盘分散在多个工具里；AI 可以生成文本，却不知道本期观点、证据边界和历史表现。
WHY YICHENG
专业性来自明确的输入、责任、证据和边界，而不是堆叠模型名称。
先理解真实执行现场，不从购买工具或预设方案开始。
AI 可以理解、检索和生成，关键授权与业务判断必须有人负责。
不以演示代替结果，用双方确认的真实脱敏样本测试。
保留输入来源、运行记录、人工修改和验收依据。
先证明一条流程值得投入，再扩展系统、角色和自动化范围。
提前明确账号、数据、交付物、支持期和项目结束后的处理方式。
DATA & ACCOUNTABILITY
FREQUENTLY ASKED
把范围、数据、责任和验收提前说清，合作才不会从模糊期待开始。
不一定。目标、范围和验收条件已经明确时，可以直接评估工作流或软件交付；范围不清时，建议先诊断，避免过早开发。
不是。低频、没有稳定输入、错误代价极高且无法人工复核的流程，通常不适合作为第一批改造对象。
初期通常只需要少量、合法取得并完成脱敏的代表性样本。数量根据流程复杂度确定，不建议一开始上传全部历史数据。
交付目标通常是减少重复劳动、提高信息质量和辅助判断，而不是默认取消岗位。关键责任和授权节点会保留人工。
培训按场次与定制程度；诊断优先固定范围；工作流和软件按复杂度分阶段报价。每个项目在开始前约定样本、功能、责任边界和通过条件。
交付时明确账号、文档、支持期和问题处理方式。持续运维、模型费用及第三方服务费用会单独约定。
HOW WE WORK
先做最小闭环，再决定是否扩张。每一步都有输入、责任人、产物和通过条件。
访谈执行者，收集少量脱敏样本，记录现在如何完成。
流程地图 / 基线判断价值、数据条件与风险，只选一条最值得验证的流程。
机会评估 / 范围连接 AI、工具和人工判断，用真实样本测试。
工作流 / 测试证据上线最小系统，保留修改、授权、验收与复盘记录。
系统 / 手册 / 迭代机制START WITH REALITY
填写后会进入统一业务工作台。只有流程重复发生、结果可以验收、数据边界清楚，才继续创建Case。
“每周我们要从几十封邮件里整理报价，需要两个人半天，还经常漏掉附件。”
还不确定怎么描述？建议先完成 2 分钟流程闪卡，系统会自动整理当前投入、机会点和风险边界。
先生成 AI 机会快照 ↗