01
AI 方向和优先级不清
大模型技术演进迅猛，但企业面对内部众多业务环节，无法准确甄别哪些场景真正具备高投资回报比（ROI），容易陷入盲目铺开或无从下手的困境。
缺乏系统性场景识别与量化筛选矩阵业务编号 01 / SERVICES / AI-DIAGNOSIS
企业 AI 诊断与规划
从业务问题出发，找到适合企业的 AI 起点
立足企业实际业务痛点与技术边界，拒绝盲目跟风与概念炒作，输出具备落地可行性、风险可控的工程级 AI 演进路线。
CUSTOMER PAIN POINTS / 业务痛点
企业在迈向智能化时常遇到的关键阻碍
02
投入与效果难判断
缺乏针对算力资源、工程改造复杂度与业务增益的量化评估标准，难以预估前期试错成本与落地确定性，缺乏决策依据。
算力成本与工程复杂度不可预见03
缺少清晰的建设路线
缺乏分阶段演进规划，容易被“推倒重来”式改造裹挟，缺乏兼顾数据安全、现有业务系统（ERP/CRM/OA）平稳运行与渐进式落地的工程方案。
现有遗留系统架构与安全隔离风险SERVICE CAPABILITIES / 核心服务能力
端到端工程级诊断与系统化规划能力
基于三维决策矩阵，提供严谨可推演的规划输出物
01
AI 机会诊断
全面调研业务全链条，筛查高频、低容错、重复性业务环节，评估大模型与传统算法融合的切入可行性。
阶段输出物：✓ 《全链条业务 AI 契合度调研报告》02
业务场景梳理
深入业务现场与部门流程，绘制清晰的场景痛点与数据输入输出拓扑图，界定模型边界与工程边界。
阶段输出物：✓ 《场景痛点与数据输入输出拓扑图》03
优先级评估
基于“落地确定性”、“业务价值深度”与“实施风险”三维矩阵，科学排序候选场景实施梯队，锁定最小切入点。
阶段输出物：✓ 《三维场景优先级量化矩阵看板》04
PoC 规划
针对首选高价值场景制定轻量验证指标、技术架构验证范围与脱敏数据集要求，明确 PoC 边界。
阶段输出物：✓ 《PoC 轻量指标与工程边界方案》05
AI 建设路线
输出分阶段演进蓝图，规划从最小可用原型（PoC）、非侵入式对接、系统隔离到持续运营的长效演进路径。
阶段输出物：✓ 《企业级 AI 长期演进蓝图与系统隔离规划》TARGET AUDIENCE / 适用对象
谁适合开启企业 AI 诊断与规划？
主要面向正在探索 AI 应用、需要清晰判断方向与业务优先级的中大型企业决策者、数字化转型负责人和技术架构师：
评估方向未立项
正在评估是否引入大模型，但尚未形成明确立项依据、担心投资回报率不明确的企业。
拥有复杂数字化底座
已有成熟数字化系统（ERP/CRM/OA），希望在不破坏核心主干系统稳定性的前提下平稳探索智能化的企业。
流程冗长数据分散
业务流程繁琐、数据分散在异构数据库中，希望快速寻找最具突破价值的轻量验证切入点的企业。
COOPERATION ROADMAP / 合作路径
严谨、受控、渐进式的合作路径
STEP 01▱
第 1 步：业务交流
资深架构师一对一深度沟通，理解企业现有系统现状、业务痛点与合规要求。
前置沟通与对齐STEP 02☷
第 2 步：梳理候选场景
现场调研与业务流程摸底，提炼高价值候选场景清单与技术边界。
现场摸底与边界收敛STEP 03▥
第 3 步：形成评估与规划
输出详尽的《企业 AI 落地可行性与优先级规划建议》，明确技术路线与风险规避方案。
方案交付与架构对齐STEP 04✿
第 4 步：决定是否进入 PoC 验证
基于规划结论，由企业自主决断是否开展最小原型验证，把控整体节奏。
客户自主决策闭环注：PoC 是下一步的可行性与效果验证，不等于正式工程建设，亦不设定固化不可变周期，一切以指标验证为准。
FAQ / 常见问题
常见问题解答
企业准备应用 AI，第一步应该先做什么？
第一步不是立即采购模型或开发系统，而是明确业务问题、目标用户、现有流程、数据条件和预期收益。我们通常从业务访谈与现场调研开始，识别高频、重复、规则相对明确且结果可验证的环节，再从业务价值、数据成熟度、技术可行性和实施风险等维度评估优先级，形成分阶段建设路线。
AI 诊断与普通的信息化咨询有什么区别？
AI 诊断除了梳理业务流程，还需要判断哪些任务适合确定性规则处理，哪些任务可以由大模型辅助，哪些关键决策必须保留人工审核。同时还会评估数据质量、系统接口、权限隔离、模型幻觉、运行成本和后续维护条件，避免方案停留在概念层面。
问题：完成 AI 诊断后，企业可以获得哪些成果？
回答： 根据项目范围，通常会形成业务现状与痛点分析、候选场景清单、场景优先级矩阵、数据与系统条件评估、PoC 验证建议、技术边界说明、风险控制方案以及分阶段建设路线图。诊断结论用于帮助企业决定先做什么、暂缓什么，以及是否进入原型验证或正式建设阶段。
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♙ 双方签署保密协议（NDA），保障企业商业机密与业务数据安全