赋智 AI-fozi

全周期陪跑
企业 AI 落地

从需求诊断到 MVP 验证,从系统交付到持续陪跑,一支团队负责 AI 落地全链路。

团队共同梳理企业业务流程
需求诊断MVP 验证持续陪跑

真实数据完成内部核验后在此公开

企业 AI 落地,常卡在三个地方。

不知道从哪下手AI 很火,但不知道公司能用在哪里。
做了却用不起来系统上线后员工不用,数据也不稳定。
找不到靠谱团队技术团队不懂业务,咨询方案又难落地。

先找到最值得验证的场景。

回答 5 个问题,获得企业 AI 落地成熟度与场景优先级建议。Demo 不会保存答案。

判断原则

先做高频、稳定、可校验的步骤,关键判断继续由人负责。

问题 1 / 520%
哪一类工作占用团队最多时间?
这项工作每周大约发生多少次?
它需要在多少个工具之间搬运信息?
这项工作的规则能否被清楚说明?
哪一类节点最需要由人确认?

从技术底座,到业务结果。

首页只展示三层能力摘要,详细技术与产品目录进入产品服务页查看。

底层能力

模型、知识与 Agent

模型接入、RAG、知识图谱、工作流、安全合规。

应用产品

L1、L2、L3

标准化 SaaS、行业解决方案与定制开发。

行业场景

从重点行业切入

外贸跨境、零售电商、制造与专业服务。

查看完整产品服务 →

六个已经跑通的业务场景。

选择场景,查看 AI 执行与人工判断如何衔接。

人工判断

真实项目,按公开边界展示。

首页展示 3 个精选案例。完整案例库支持行业筛选和交互 HTML。

五步把 AI 变成可运行流程。

每一步都有验收结果,先小范围证明价值,再逐步扩展。

了解合作方式 →
  1. 诊断

    需求诊断

    找出高频、高价值、可验证的问题。

  2. 设计

    方案设计

    明确输入、规则、例外与责任人。

  3. 验证

    MVP 验证

    用小样本与原流程并行测试。

  4. 交付

    交付落地

    接入系统,完成培训与交接。

  5. 陪跑

    持续陪跑

    监测、对账并持续改善。

能力做全,风险说清。

方案、管理与技术组合输出,关键节点继续由人负责。

团队协作讨论企业 AI 项目

全栈技术能力

模型、知识、Agent、集成和运维由同一团队协同。

FDPM 前置部署

把懂业务的交付负责人放到需求最前端。

低门槛验证

先用 MVP 证明结果,再决定投入深度。

安全与可控

数据边界、权限分级、操作审计和人工复核可追踪。

你的企业,AI 落地可以从今天开始。

留下需求,我们会尽快联系并给出初步方案思路。

服务时间
工作日 9:00-21:00

Demo 说明
当前表单只演示交互,不会发送或保存数据。

交互案例案例