企业智能化应用与系统交付

把 AI 做进业务流程,
交付真正用得起来的系统。

围绕企业情报、知识文档与流程自动化, 从需求诊断、小范围试点到系统交付,帮助企业把 AI 用在具体工作上。

  • 需求诊断 · 试点 · 验收 · 维护
  • 不是聊天窗口,而是接进业务的工作流
  • 关键动作永远由人工最终确认
演示数据 · Demo

某省医疗器械集采公告:技术要求变更

省级公共资源交易中心 · 2026-09-12 09:42 · 公开公告 #HBC-2026-031

字段抽取

从原文按行业模板抽取关键字段。

采购品类 高频电外科设备及附件 品类
采购方式 公开招标 → 调整为 集中带量采购 方式变更
资质要求 需补充 5 年内 ≥ 3 省挂网记录 新增要求
评审方法 综合评分(含价格、技术、服务) 保持

与历史版本对比

与上一版本逐字段对齐,标出变化。

字段 上一版 当前
评审权重 价格 50% / 技术 30% / 服务 20% 价格 55% / 技术 25% / 服务 20% 修改
保证金 原额 上调约 50% 修改
响应资质 无挂网记录硬性要求 ≥ 3 省挂网记录 新增
原文件 v3.1 — 删除

变化摘要

只保留"会改变决策"的变化。

本次公告将原"公开招标"调整为"集中带量采购",价格权重上调 5 个百分点,并新增挂网记录硬性资质要求。规则变化会直接影响历史中"挂网省份数 < 3"的厂商是否具备投标资格。

原始出处

所有变化都能下钻到具体公告条款。

  • 省级公共资源交易中心 · 公告原文

    2026-09-12 09:42

  • 本项目历史公告 v3.1

    2026-04-08 11:20

  • 内部品类登记表

    2026-08-30 16:05 · 内部

风险 / 机会提示

把变化映射到内部数据,给出机会与提醒。

  • 历史中≥3 省挂网的厂商,可直接进入试点供应商池。
  • 挂网记录<3 省的厂商需先补齐资质,否则不能进入本期。

人工确认

关键变更永远由人工最终确认。

是否将本次变更推送到"投标策略组"负责人?

待确认

先说问题,再说方案

三类常见的"AI 没真正用起来"的场景

我们不卖聊天机器人。我们做的事,是从具体的业务问题出发,把 AI 接进你已经跑通的流程里。

01

企业情报与监测

"重要信息分散在公告、新闻、邮件、聊天记录里,总要靠人盯着,等到发现时常常已经晚了一步。"

  • 按行业 / 主题 / 关键词建立监测源,把公开和内部信息统一接入
  • 用规则 + 模型抽取关键字段(品类、金额、时间、范围)
了解完整方法 →
02

企业知识与文档助手

"资料越来越多,真正需要的时候还是找不到;不同文档里同一字段口径不一致;出处难以追溯。"

  • 企业知识库 + 带出处问答(RAG)
  • 文档解析、结构化、版本对比、Checklist、FAQ
了解完整方法 →
03

业务流程与 AI 自动化

"业务已经在跑,却仍靠表格和聊天记录接力;多人协作时责任不清、状态不齐。"

  • 工作流、Agent、CRM 辅助、自动报告
  • 信息归档、数据台账、API / 系统连接
了解完整方法 →
看得见,才算数

一个真正能看懂的 Demo

我们不优先做通用 AI 客服。下面这条流程展示了一条公开信息如何经过字段抽取、历史对比、变化摘要、原始出处、风险机会提示,最终由人工确认才进入下游。

本页右侧已经是缩小版,完整版包含 3 个不同行业的示例。

  1. 公开信息
    公告 / 新闻 / 资料
  2. →
  3. 字段抽取
    按行业模板抽取
  4. →
  5. 与历史对比
    字段级 Diff
  6. →
  7. 变化摘要
    只保留会影响决策的变化
  8. →
  9. 原始出处
    条款 / 段落 / 行号
  10. →
  11. 风险 / 机会
    映射到内部数据
  12. →
  13. 人工确认
    关键动作永远由人确认
交付方法

先确认值得解决的问题,再决定需要建设什么系统

五段式工作流,每段都有明确的 Scope 与验收口径。

  1. 01

    需求诊断

    一起梳理具体业务流程,识别真正值得解决的问题,定义 Scope。

  2. 02

    小范围试点

    选一个真实场景跑通端到端,优先验证数据质量与人工闭环。

  3. 03

    建设与验证

    在前一阶段结论基础上建设系统,保持可验收的工作包边界。

  4. 04

    验收交付

    按事先约定的工作包和验收口径交付,不靠模糊的"做完了"。

  5. 05

    持续维护

    线上运行、监控、复盘与必要的小迭代;明确维护范围。

需要更深的协作时,我们提供驻场 / 前线交付(FDE):工程师直接进入你的业务现场,把模型、数据、工作流跑起来,再逐步交接。

重点行业

医疗器械企业 AI 应用

医疗器械是我们当前重点投入的行业之一。能力覆盖产品与市场监测、招采监测、注册 / 法规辅助、CRM / KOL 协作、医学证据整理。

但官网不会只服务一个行业。能力可推广到任何"高文档 / 高合规 / 高人工协作"的领域。

查看医疗器械行业方案
方案已规划的能力
原型已做出可演示版本
Demo预制数据演示
试点已做过 6-12 周验收
已上线已被客户验收并稳定使用

详见医疗器械行业页。我们不把"方案"和"已上线"混为一谈。

关于公司

上海迅智图人工智能科技有限公司

专注将 AI 能力真正接入企业数据、工作流和业务流程,并通过明确的 Scope 与验收方式形成可用系统。

  • 我们不假装是几百人的公司。我们做的事,是把 AI 接进企业已经存在的真实工作流。
  • 没有"赋能千行百业""引领新时代"。我们用 Scope、验收、试点三段式让项目交付可见。
  • 不在没有客户授权的情况下,公开客户名、Logo、内部方案或报价。