明确经营结果
定义要改善的指标、当前基线、目标范围和最终业务负责人。
Service 03 · Deliver
围绕一个经营结果，
交付一项真正能运行的 AI 能力
近道不从“做一个聊天机器人”开始，而是先定义结果、流程、上下文、权限和异常处理机制，再连接系统完成真实业务动作，用后续经营结果验证价值。
What is delivered
交付的不是 AI 功能，而是一项业务能力
只有同时具备结果、流程、上下文、人机分工、系统动作和评估机制，AI 才能从个人工具变成企业能力。
重构目标流程
重新划分员工、AI 与业务系统的职责、决策权和异常升级方式。
连接企业上下文
让 AI 获得任务需要的 ERP 数据、状态、知识、规则和历史案例。
调用真实系统动作
在授权范围内完成查询、创建、更新、通知、审批或任务触发。
处理风险与异常
设定置信度、权限边界、人工审批、失败回退与审计记录。
持续评估效果
同时观察经营结果、AI 质量、使用、成本和风险，而不是只看 Demo。
Typical directions
典型共创方向
方向可以参考，方案不能预制。每个项目都要回到企业自身流程、数据、权限和经营目标。
AI 获客与线索识别识别意向、补充信息、评分、触达和跟进
商品内容与素材生产Listing、多语言内容、图片、短视频和审核
广告分析与优化建议连接广告、销量、利润、库存和历史策略
客服、售后与知识协同检索、建议、自动处理、升级和经验沉淀
库存、采购与供应链异常预警、原因判断、建议、审批与任务协同
经营分析与老板助手可信口径、主动异常、利润诊断和行动建议
企业知识与 SOP 执行从找到答案走向按规则执行工作
岗位智能体与工作台围绕角色任务组织上下文、工具和评估
研发与内部流程自动化需求、开发、测试、文档和任务协同闭环
Delivery process
从业务现场到系统上线
设计和开发交错推进，用真实数据与业务反馈逐步收敛，而不是在会议室里一次性写完需求。
01 / 结果
定义指标、基线和负责人
明确项目为什么存在、成功如何判断、谁对业务结果负责。
02 / 现场
观察现状流程与异常
跟随工作发生，识别信息断点、重复劳动、经验判断与风险节点。
03 / 设计
重构人机协作与目标流程
明确 AI 提示、建议、判断或执行到什么程度，谁审批和兜底。
04 / 上下文
连接必要数据、知识与工具
只补齐当前闭环真正需要的 ERP、SaaS、知识、规则、接口和权限。
05 / 交付
构建并验证最小完整闭环
使用真实样本完成开发、评估、集成、异常与审计机制。
06 / 上线
培训、灰度并记录结果
从受控范围开始运行，让业务反馈和经营结果进入后续迭代。
Project outputs
一项完整交付应留下什么
除上线应用外，项目还应为下一项能力留下可复用资产，而不是一套只有原开发人员能维护的黑盒。
- 目标流程与角色责任：员工、AI、系统与审批人的职责清晰可执行。
- 数据与知识资产：来源、口径、更新责任和质量要求得到定义。
- 系统接口与工具：真实业务动作可以在权限与审计范围内调用。
- 评估数据集与指标：有可重复的质量评估、业务指标和上线门槛。
- 运营与异常机制：明确监控、反馈、失败回退、人工升级和复盘方式。
- 可复用公共能力：将接口、知识、流程组件和治理规则用于后续场景。
一个能够回答问题的 AI，不等于一个能够在企业里承担工作的 AI。
真正的差距往往不在模型，而在流程、上下文、权限、系统动作、异常处理与持续评估。
Common questions
关于共创交付
项目是否必须先建设完整数据平台？
不需要。近道只补齐当前能力真正需要的数据与接口；如果关键数据无法获得或不可信，才会把必要底座拆成先行阶段。
可以使用企业现有 ERP 和 SaaS 吗？
可以。优先复用现有系统与供应商能力，通过接口、自动化或轻量扩展完成闭环，避免重复建设。
如何避免 AI 做错高风险动作？
通过权限分级、置信度阈值、人工审批、操作审计、失败回退和上线前评估共同控制，而不是依赖一句提示词。
Build one real capability
先选对一个经营问题，再跑通完整闭环
不需要先列出五十个场景。一次初诊可以帮助判断哪项业务能力最值得成为第一项试点。