企业 AI 咨询与规划
企业想使用 AI,但不确定哪些场景值得投入,也缺少清晰的实施顺序和风险判断。
现状诊断、场景清单、工具建议、分阶段路线、风险清单与验收指标。
从 AI 咨询培训、工具选型和企业知识库,到智能体、业务系统、官网和长期运维,按企业真实需要确定建设范围。
AI 新业务
先建立管理共识、岗位方法和安全规范,再从可验证的小场景开始,明确数据来源、人工复核、权限和日志。
企业想使用 AI,但不确定哪些场景值得投入,也缺少清晰的实施顺序和风险判断。
现状诊断、场景清单、工具建议、分阶段路线、风险清单与验收指标。
老板和管理层需要理解 AI 的能力、成本和边界,才能决定先做什么、怎样控制风险。
企业定制课程、管理层工作坊、场景讨论、工具演示与落地建议。
员工已经零散使用 AI,但缺少岗位方法、答案核验、数据边界和统一使用规范。
岗位课程、实操练习、提示词模板、工作流设计与企业使用规范。
技术团队希望使用 AI 辅助开发,但缺少项目上下文、验证流程和代码安全规范。
Codex、Claude Code、代码生成、测试排错、代码审查与团队协作培训。
面对 ChatGPT、DeepSeek、豆包、Kimi 等工具,企业难以判断账号、API、知识库和私有化方案。
岗位需求梳理、产品比较、账号与权限方案、数据边界及导入计划。
Word、PDF、表格和网页资料分散,员工难以快速找到可信、最新且有权限的信息。
资料盘点、知识整理、检索问答、来源引用、权限控制和质量监测。
当客户开始向 AI 提问,企业官网和品牌信息需要被准确理解、验证与引用。
实体信息整理、官网内容优化、结构化数据、AI 搜索监测与持续改进。
客户问题重复、资料分散、人工响应不及时,业务术语难以被通用机器人理解。
企业知识库、多轮问答、人工转接、权限控制、网页与业务渠道接入。
线索多但优先级不清、客户资料难整理、跟进内容重复、销售过程缺少记录。
线索整理、客户画像、话术草稿、跟进提醒,并由业务人员确认关键结果。
大模型只停留在演示环境,无法读取企业资料、调用业务系统或执行实际流程。
面向审批、报表、巡检、调度等场景的智能体、系统集成与权限审计。
经典业务
官方网站、管理系统、移动应用和网站运维仍然是企业数字化的基础,也是 AI 能否真正接入业务的前提。
流程靠 Excel、数据分散、重复录入、审批慢。
CRM、ERP、进销存、OA、报表和业务管理系统。
旧站模板化、打开慢、不可维护、SEO/GEO 基础薄弱。
响应式官网、内容结构、表单转化、安全备份和旧站迁移。
客户触达弱、订单和服务流程缺少移动端闭环。
用户端、管理端、接口服务、登录支付消息等功能模块。
服务器、域名、证书和备份无人维护,旧站存在异常脚本或长期不更新。
云服务器部署、安全检查、备份恢复、可用性监测和内容维护。
交付流程
无论是系统、官网、移动应用还是 AI 项目,先把目标、范围、验收标准和上线方式说清楚。
确认业务目标、现有问题、使用人员、预算边界和上线时间。
拆分功能、内容、数据、接口、技术交付和维护责任。
确认关键页面、业务流程、权限边界和验收标准。
完成前后端、数据库、接口、内容和阶段性演示。
检查关键流程、异常情况和多端体验,完成部署与培训。
按项目范围处理运行问题、备份、内容更新和功能调整。
开始沟通
先说清业务问题、使用人员和期望结果,我们再一起确认合适的建设范围。