01
定制人工智能开发
我们按照企业的文档、流程和用语来配置系统，将其连接到受控的数据源，并明确它能做什么、必须核实什么、何时必须停下。
这并不一定意味着从零训练模型，而是构建模型、数据、指令、软件和管控的正确组合。
定制 AI 与自动化系统
先理解工作流程，再构建那个AI 提出什么来替你完成的系统。
要真正发挥作用，人工智能必须了解你的企业：产品、文档、规则、客户、工具，以及那个“只有 Marco 会做”的环节。我们设计面向 B2B 企业的定制 AI从真实流程出发，围绕它选择合适的技术，而不是反过来。
首次沟通免费。没有任何约束，也没有 83 页的 PPT。
−68%
重复性工作的时间
11h
每人每周节省
4×
准备报价的速度
6 周
从首次通话到系统上线
以上为我们所服务项目的平均值，在流程自动化前后分别测量。
问题所在
AI 会做很多事。但对你的企业，它还一无所知.
通用工具可以写出漂亮的邮件，但很难知道该填哪个物料编码、去哪里找最新的技术规格书，或者为什么那个客户下单时公差总是不同。
它不了解你的档案，不了解例外情况，也不知道哪些信息可以直接使用、哪些必须由人来核对。我们的工作，就是为它提供必要的上下文、工具和规则，让它在日常工作中真正有用。
我们不会在原封不动的问题上盖一层 AI。先弄清机制，再让它变聪明。
第一次见面
我们用的第一项技术？一次对话.
你不需要带着现成的方案来，也不需要知道自己需要智能体、自动化，还是某种目前还没有好听名字的东西。
你告诉我们真实的工作方式：时间在哪里流失、哪些步骤反复出现、哪里错误频发，以及哪里总要“去问那个懂的人”。
沟通免费。如果存在合理的项目，我们一起设计；如果不值得做，我们也会直说：一个有用的“不”，胜过又一套需要维护的软件。
聊一聊首次沟通中我们会
倾听你的流程和团队需求
展示具体的案例与应用
找出潜力最大的环节
提出可行方案、优先级和投入区间
评估哪些值得自动化、哪些最好别动
解决方案
我们具体构建什么，落到实处
取决于问题本身。这个答案远比“做个聊天机器人”认真得多。
02
企业级 AI 智能体
能够完成多步骤任务的系统：读取需求、检索信息、生成文件、更新 CRM，并在需要时请求审批。
目标不是更快给出建议，而是把工作真正推进下去。
03
用 AI 实现业务流程自动化
我们把 AI 接入团队已经在用的工具：CRM、ERP、管理系统、PLM、电子表格、邮箱、数据库和共享文件夹。
是的，也包括那个没人敢不备份就打开的 Excel 文件。
04
B2B 自有 AI
当项目需要时，我们为企业开发专属的软件、知识库、自动化流程和界面。
数据、自有组件、第三方许可、文档以及移交可能性，都会在项目和合同中清晰界定。没有魔法公式，也没有创意小星号。
05
特定行业技术能力
我们用你所在行业的术语、材料、法规、认证和作业规范来配置系统。
当答案需要精确来源时，AI 必须能指出来源；当信息不足时，它必须说明。信心十足地编造，不叫技术能力。
06
围绕人来搭建的使用环境
我们设计简单的界面和贴合团队真实工作方式的工具。
因为系统再聪明，如果要点十二下并参加一次生存培训才会用，很快就会被那张老表格取代。
应用场景
AI 可以做的事而你去做别的
这些只是示例，不是固定菜单。方案永远从流程中产生。
技术部门
在历史档案中检索信息、比对物料清单、从规格书中提取数据、准备文档，并在不一致成为问题之前提出预警。
销售
读取需求、调取所需信息、起草报价、更新 CRM，并提醒销售还缺什么才能成单。
客户服务
基于手册、产品资料、历史工单和企业规范提供一线技术支持。非标准情况会连同已整理好的背景转交给合适的人。
生产与质量
核对文件、整理报告、检查必需信息是否齐全，并提升批次数据的可追溯性与查询效率。
市场与传播
把技术信息转化为产品资料、内容、行业翻译和销售物料，同时保持术语与语气一致。
行政与后台
分类文件、提取数据、生成摘要、分派请求，并减少在那些至今仍互不相通的工具之间复制粘贴。
什么时候值得做
我们不会到处都用 AI。它不是万能调味料。
一个流程适合自动化，当它
执行频次高
占用大量人工时间
遵循可识别的规则
使用已有的信息
会产生错误、延误或瓶颈
可以在前后进行测量
以下情况值得先停下来想想
该工作极为罕见、完全不可预测，或风险过高、无法通过合理管控来处理。
问题不在于“我们能不能用 AI”。几乎总是能。
真正有用的问题是：这么做真的值得吗？
方法
从“或许可以”到“确实好用”
1倾听与梳理
我们与真正做这项工作的人交谈，还原步骤、工具、例外、职责以及流程容易卡住的地方。
2确定从哪里开始
选择一个影响具体且可衡量的流程。先拿到有用的结果，其余随后。
3构建第一个版本
做出可运行的原型，接入必要的数据源，并检验回答质量、权限和边界情况。
4集成并实测
把系统接入企业工具，并交给将来真正使用的人测试。如果只在我们演示时好用，那就是不好用。
5培训团队
我们做实地培训：如何使用、如何检查、可以期待什么，以及何时需要人介入。
6衡量并扩展
对比前后的时间、错误、处理量和质量。如果数字站得住，就扩展系统或进入下一个流程。
数据与安全
你的数据仍然属于你。这不是写在小字里的部分。
在选择模型和工具之前，我们先确定数据的处理方式。我们使用相应的服务、配置和合同条款，确保企业内容不会被用于训练第三方通用模型。当合规要求需要时，我们也可以评估专属基础设施或本地部署方案。
安全不是最后贴上的标签，而是项目从一开始的组成部分。
项目中我们会明确
谁可以访问哪些信息
哪些数据可以被处理
数据保存在哪里
保存期限与操作日志
哪些步骤需要人工审批
方案的归属、许可与移交可能性
成果
不做测量，那只是一场效果不错的演示.
在自动化之前，我们先定义如何评估结果。可测量的指标包括：
节省的工时
错误减少
完成一项任务所需时间
对客户与同事的响应速度
处理的业务或请求数量
清理掉的积压
团队的实际使用率
AI 很有意思。而一个只需一半时间的流程有意思得多.
客户案例
查看全部案例
聊一聊
你的团队还有哪件事，靠的是复制、粘贴和耐心？
告诉我们。我们会听它今天怎么运转，免费向你展示我们已经做过什么、以及 AI 在你的场景里能做什么。然后一起评估是否存在有用、可持续、可落地的方案。
能自动化，我们就找出办法；不值得做，我们也照样直说。
首次沟通免费，不会让你承担任何项目义务。
告诉我们工作卡在哪里
常见问题
我们必须先知道要自动化什么吗？
不需要。只要告诉我们时间在哪里流失、哪里出错，或团队希望更快完成哪些工作。方案随后再谈。
需要先把所有数据整理好吗？
有帮助，但不是必须。整理散落在工具和人手中的文档、档案与知识，本身可以成为项目的一部分。
多久能看到第一个成果？
取决于流程、集成方式和可用数据的质量。范围清晰的项目，第一个可运行版本通常几周即可就绪。初步分析之后，我们会给出现实的阶段与时间表。
定制 AI 项目的费用是多少？
取决于复杂度、集成范围、安全要求和所需的自主程度。首次免费沟通之后，我们会提供分阶段的方案，包含费用、目标和衡量标准。
能对接我们现有的软件吗？
多数情况下可以，通过 API、数据库、导出文件或专用连接器。在确认之前，我们会先分析现有工具和可用的接入方式。
AI 会取代人吗？
我们的目标是消除重复劳动、人工查找和多余步骤。在决策、例外、客户关系和把关方面，人依然不可替代。工作方式如何变化，我们会与团队一起评估。
可以先从一个小项目开始吗？
可以，而且往往是最好的选择。一个流程、一个可衡量的目标、一个用来验证的第一版。之后再决定是否扩大。
系统的所有权归我们吗？
合同会清晰规定定制软件、数据、配置、文档以及第三方技术许可的归属。我们在设计上避免不必要的依赖，并在技术可行时保持方案可移交。
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