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

全栈技术能力

模型、知识、Agent、集成和运维由同一团队协同。

前

FDPM 前置部署

把懂业务的交付负责人放到需求最前端。

验

低门槛验证

先用 MVP 证明结果,再决定投入深度。

控

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