10 年企业系统经验，长期处理强合规、多系统集成和稳定交付问题。
AI落地内参AI落地内参
让 AI 进入真实业务流程，而不是停在演示里。
AI落地内参服务有真实业务痛点的中小企业，从场景诊断、技术路线设计、系统交付到持续迭代，帮助 LLM 能力接入真正运行的业务流程。
提交 AI 落地需求由有 10 年企业系统经验的技术顾问创建
项目背景覆盖金融监管、头部券商、医疗健康系统等高合规企业系统，公开表达均保持脱敏。
重点使用 Python 与 LLM 应用栈，包括 RAG、Agent 工作流、API 集成、数据脱敏、权限控制、私有或混合部署规划和既有系统集成。
问题不在演示，而在业务接入
企业不是因为不会调用模型 API 才失败，而是因为演示没有进入现有 OA、CRM、ERP、知识库和业务流程，缺少数据、权限、流程设计，也缺少上线后的持续迭代。
落地方法
- 01业务诊断
- 02场景选择
- 03技术路线设计
- 04快速原型验证
- 05系统交付与持续迭代
适合合作
- 业务稳定、有真实流程、有明确业务负责人。
- 存在文档、客服、销售、审计、报表、知识库等可重复工作。
- 有合理预算，并愿意提供流程、数据和样本共同验证。
不适合合作
- 只是追 AI 热点，没有明确业务痛点或业务负责人。
- 不愿提供工作流、数据或样本，却期待深度定制交付。
- 低价外包预期、期待自动收入翻倍、要求固定商业结果保证，或涉及不合规数据、隐私和风险用途。
公开服务路径
L1 AI 诊断与可行性评估
先判断业务问题、流程、数据和组织协作是否适合进入 AI 落地。
L2 技术架构与实施路线图
把模型能力、RAG、Agent 工作流、权限、集成方式和迭代节奏设计成可执行方案。
L3 端到端交付与持续迭代
交付可运行系统、文档和可衡量迭代路径，让结果进入真实业务。
合作边界
AI 效果取决于工作流、数据质量、人员配合和技术系统。服务承诺交付约定的工作系统、文档和可衡量迭代路径，但不承诺固定收入增长、固定成本下降或绝对商业结果。