AI 应用落地 · KEEPCOMPANY

Pain Points

为什么 AI 项目容易烂尾

技术已经不是瓶颈，瓶颈在场景选择和运营。

POC 坟场

POC 做了一堆，演示效果惊艳，但没有一个能过得了安全评审、权限体系和真实数据这道关，最终无一下线。

为技术找场景

大模型很热，于是到处找"哪里能套一下"。从能力出发找需求，找到的往往是伪需求，用三次就没人再打开。

一线不买账

员工觉得 AI 是来替代自己的，训练数据时敷衍、使用时不配合。没有运营设计的 AI 项目，死于 adoption。

Approach

四步，从痛点到可用

先证明"值得做"，再证明"做得出"，最后证明"有人用"。

01

痛点扫描

深入一线访谈 + 工时数据分析，盘点高频、高耗时、高情绪消耗的环节。只记录真实发生的痛点，不脑补"AI 能做什么"。

《AI 场景清单》：痛点 / 发生频次 / 耗时估算 / 涉及角色

02

场景分级

用"业务价值 × 数据可行性"矩阵给场景打分，选定 1–2 个首发场景。首发的标准不是炫技，是 90 天内能看到使用率和收益。

《场景优先级矩阵》：首发场景及量化目标

03

最小可用应用 · 4–8 周

按首发场景构建可上线的应用：接真实数据、过安全评审、进现有权限体系。不做 Demo，做系统。

可运行的 AI 应用：准确率 / 覆盖率 / 响应速度基线

04

运营与推广

SOP、培训、异常处理通道、反馈闭环——让一线敢用、用了有反馈、反馈能改进。使用率是运营出来的，不是发邮件发出来的。

《运营手册》+ 效果看板：使用率 / 准确率 / 满意度

ROUTE 01

行业大模型微调

用企业语料微调，让模型懂行业黑话与业务语境。

ROUTE 02

RAG 知识库

接内部文档与制度，答案可溯源，幻觉可控。

ROUTE 03

数字员工 · 多智能体

多个智能体分工协作，承接完整业务流程。

ROUTE 04

边缘 AI 部署

敏感场景本地推理，数据不出厂区。

Deliverables

交付什么，如何验收

所有指标在启动时约定基线，上线 30 天内对照验收。

交付物

内容

验收标准

AI 场景清单

一线痛点盘点：发生频次、单次耗时、涉及角色、现有替代方案。

清单覆盖约定的一线部门；每个痛点有数据或访谈依据。

可上线的 AI 应用

接入真实数据与权限体系的可运行系统，含监控与日志。

通过安全与合规评审；准确率 / 响应速度达到启动时约定的基线。

运营手册

使用 SOP、异常处理流程、反馈通道与培训材料。

对应角色完成培训；异常有明确处理时限与责任人。

效果度量看板

使用率、准确率、满意度、节省工时的持续追踪。

上线 30 天内达到约定使用率目标（如目标角色周活跃 ≥ 60%）。

Scenarios

真实陪跑场景

来自项目脱敏还原，细节有调整，逻辑是真实的。

客服 · 知识助手

背景客服团队 60 人，新员工上手要三个月，高峰期响应超时严重，知识库文档散落在五个系统。

动作痛点扫描选定"首次响应慢"为首发；6 周交付 RAG 知识助手，接统一知识库，答案逐条溯源。

结果上线 30 天客服周活跃 82%，首次响应时间下降 47%，新员工培训周期缩短至六周。

制造 · 供应链预测

背景计划员靠 Excel 经验做需求预测，紧急插单频繁，产线切换成本高企。

动作场景分级选定"预测辅助"而非"自动决策"——AI 出建议、人做拍板；8 周交付预测工作台，接 ERP 历史数据。

结果预测采纳率 71%，紧急插单下降 23%；计划员从"做表"转向"审建议"。

Capabilities

五项能力，自由组合

AI 落地通常不是起点：战略帮你选对首发场景，工程备好数据底座。点击可切换查看其他能力。

FAQ

常见问题

数据安全怎么保证？

按数据敏感度分级处理：公开与内部数据可走云端模型，敏感数据采用私有化部署或边缘推理（数据不出厂区），应用层做权限与脱敏。安全评审是上线的前置条件，不是上线后再补。

没有现成的结构化数据能做吗？

能，但要选对场景。文档散落、知识在老师傅脑子里，恰恰是 RAG 知识库类应用的典型场景——先建最小数据回路，应用上线后边用边积累，数据质量随使用次数提升。

为什么不一次做多几个场景？

因为组织的信任额度有限。一个场景做透、做出可度量的收益，换来的是下一个场景的绿灯和一线的真实配合。多场景铺开通常换来的是多个半吊子项目——这是 POC 坟场的标准死法。