AI 应用工程
业务挑战业务有明确需求,原型也能演示,但团队还需要把数据、交互和稳定性补齐,才能真正上线。
我们如何支持我们构建完整应用与工作台,接入模型、数据和人工审核,把功能推进到团队每天能够使用的状态。
从 AI 应用到销售、营销、运营与企业集成。
选择最需要改善的环节,了解我们能够构建什么。
业务有明确需求,原型也能演示,但团队还需要把数据、交互和稳定性补齐,才能真正上线。
我们如何支持我们构建完整应用与工作台,接入模型、数据和人工审核,把功能推进到团队每天能够使用的状态。
询盘和跟进记录分散在邮箱与表格中,客户研究又需要反复查资料。哪些线索值得推进、为什么采纳或拒绝,往往只留在个人经验里。
我们如何支持将询盘处理与客户研究接起来:从已有客户记录梳理方向,在线索池核查与处理候选,把业务判断留进经验池,供团队复盘。
多平台、多语言和持续上新的需求,让内容制作、素材流转与运营执行越来越依赖重复劳动。
我们如何支持围绕产品与销售目标完成创意、图片、视频和音频制作,将品牌规范、版本适配与人工审稿放进同一条交付流程。
团队反复查找文件、整理清单、逐项比对;信息在多个岗位之间流转,处理状态很难及时看清。
我们如何支持我们把流程拆成明确任务,构建信息处理与审核工作台,记录输入、结果和下一步责任人。
系统里的信息不少,客户、型号和单据却对不上;查到资料之后,还要再确认由谁判断、在哪处理。
我们如何支持从具体业务流程出发,梳理资料来源、统一对象与字段,明确读取和执行范围,再把接口、岗位助手与人工确认接起来。
需要检查的信息增长很快,人工巡查与逐项复核难以持续覆盖;异常缺少统一的处理和追溯记录。
我们如何支持我们构建信号采集、规则比对与分级审核系统,为每项判断保留来源,按业务职责设置确认与处置环节。
统一模型接入,管好调用与费用。让销售应用、知识系统和内容工作流共用一套清楚的模型接入方式。
所有解决方案都围绕明确的业务范围、可运行的交付物和可验证的结果推进。
访谈业务与技术负责人,梳理岗位、流程和数据条件;按需要安排认知工作坊与行业专家参与。
确定试点范围、分工、系统接入、交付节奏和验收方式,把投入与需要验证的事项写入实施计划。
工程团队分阶段开发、演示与集成,一线人员参与试用,业务规则和反馈持续进入下一轮构建。
用约定测试集检查正常、边界与异常情况,组织业务负责人评审,再在限定人员和流程中试运行。
在约定周期与范围内跟进使用,处理异常、优化流程、开展岗位培训,并复盘使用情况与业务效果。
按约定场景完成验收,交接代码、配置、文档和操作方法,并确认后续维护与迭代安排。