迅智图 AI
沟通业务需求
解决方案

围绕具体业务问题的解决方案，而不是功能列表

每一类能力都从客户的"业务问题"出发，然后给出"解决方式、交付物、可验收的标准"。 我们不会在描述里堆 RAG、Agent、MCP、LLM 这类名词，因为那对客户没用。

01

企业情报与监测

业务问题：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。

解决方式

  • 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）
  • 与历史版本做 Diff,只推送会改变决策的变化
  • 风险 / 机会提示，并由人工最终确认是否进入下游

验收成果

  • 把"信息分散"变成"一个时间线上的变更流"
  • 把"靠人盯着"变成"系统先筛，人最终确认"

交付物

  • 监测源配置、字段抽取、变化摘要、风险登记、人工审核
02

企业知识与文档助手

业务问题：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。

解决方式

  • 企业知识库 + 带出处问答（RAG）
  • 文档解析、结构化、版本对比、Checklist、FAQ
  • 大批量文档抽取与整理
  • 把"知识"做成"有来源、可核验、可对比"的资产

验收成果

  • 把"凭印象回答"变成"可核验的回答"
  • 把"文档混乱"变成"统一基线 + 历史版本"

交付物

  • 知识库索引、问答接口、出处跳转、版本对比、字段口径统一
03

业务流程与 AI 自动化

业务问题：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。

解决方式

  • 工作流、Agent、CRM 辅助、自动报告
  • 信息归档、数据台账、API / 系统连接
  • 后台管理与权限
  • AI 与人工审核结合，关键动作永远由人确认

验收成果

  • 把"散落的接力"变成"有台账的工作流"
  • 把"AI 全自动"变成"AI 处理 + 人工把关"

交付物

  • 工作流配置、Agent 任务、自动报告、API 集成、后台权限
交付方法

五段式，每段都有 Scope 与验收口径

我们不靠"做完了"这种模糊话收尾。每一步的产出、谁参与、怎么验证，都会提前写清。

  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。

交付模式

驻场 / 前线交付（FDE）

不是卖完 AI 方案就走。需要时，我们的工程师直接进入你的业务现场，和你的团队坐在一起，把模型、数据、工作流在真实环境里跑起来、调稳定，再逐步交接给你的人。

  • 进入真实业务场景，不隔着文档和截图猜需求
  • 模型、数据、工作流在现场端到端跑通，而不是只在演示环境里跑通
  • 边交付边交接：你的团队逐步接手，我们逐步退出
  • 驻场周期、范围与退出条件同样写进 Scope 与验收口径
我们和"通用 AI Chatbot"的不同

不是聊天窗口，而是接进业务的工作流

通用 AI Chatbot / AI 外包

  • 提供统一的聊天入口，具体怎么用由客户自己想办法
  • 关注模型能力与"演示效果",对真实业务流程的渗透有限
  • 关键动作常常"AI 说了算",缺少人工闭环
  • 项目边界模糊，经常以"已交付"作为收尾

迅智图 · 我们的方式

  • 从具体业务问题出发，先确认"值不值得做"
  • 把 AI 接进客户已有的工作流，而不是另起一个聊天窗口
  • 关键动作永远由人工最终确认，AI 负责预处理与提示
  • 每一段都有 Scope、工作包、验收口径

看一个能跑通的真实流程

我们准备了一份完整的预制数据 Demo,包含 3 个不同行业的示例，可以直接切换查看。

打开方案演示 医疗器械行业方案