How we deliver

把 AI 交付，
做成持续改进的过程。

围绕真实场景建立交付路径。每个阶段都回答明确的问题，以可查看的成果推动下一步。

梳理业务目标、角色与流程，用真实任务确定优先场景和验收口径。

接入数据与系统，建立模型服务、知识结构和访问边界。

以可使用的产品推进试点，结合样本评测、人工复核与现场反馈迭代。

围绕版本、日志、异常处理与业务指标，完善上线后的运营与维护。

共同确认业务目标、任务边界、可用数据、使用角色和验收方式。

交付内容 · 场景说明、接入清单、试点计划

用代表性的任务样本验证效果，记录不确定性和异常路径，并确认哪些动作需要人工复核。

交付内容 · 试点应用、评测材料、改进清单

核对部署条件、访问控制、使用流程和版本，交付运行材料并验证关键业务路径。

交付内容 · 上线版本、使用说明、运行与回退材料

依据实际使用情况处理异常、更新知识和模型配置，持续优化任务质量和体验。

交付内容 · 维护记录、版本更新、运行反馈

Questions that matter

开始前，先把关键问题讲清楚。

如何定义项目成功？

在试点开始前共同确定验收标准，优先观察任务完成质量、使用体验、人工复核负担和实际业务流程变化。指标与测量方式按场景约定。

项目交付需要多久？

周期取决于数据可用性、系统接口、任务复杂度和部署条件。在场景与范围明确后，制定具体计划与阶段成果。

如何处理模型的不确定结果？

根据任务设置引用、规则检查、置信提示或人工复核节点，并记录异常。关键动作的执行边界在设计阶段明确。

是否支持企业自己的环境？

可以根据现有服务器、云资源、网络和 IT 管理要求设计部署方式。资源、软件版本和系统接入条件需要在实施前核对。