统一底座
集中管理组织、权限、模型、应用和成本
IS THIS YOUR SITUATION?
这是不是你正在面对的业务起点？
AI已经进入多个部门，但账号、数据、权限、模型和项目各自为政时，需要建立统一企业级治理。
建议路径真实问题 → 产品能力 → 实施验证
THE REAL PROBLEM
企业AI建设的难点不是做出更多试点，而是让试点能够被治理、复用和规模化。
- 多部门分别采购工具，身份和成本难以治理
- 知识与业务数据敏感，权限和审计复杂
- AI能力难以接入现有业务系统
- 试点很多却缺少统一架构和推广标准
RIGHT FIT
这套方案适合什么样的组织？
01多部门企业
02已经开展AI试点的集团或连锁组织
03准备建立统一企业AI平台的组织
01 · TARGET OUTCOMES
形成企业可治理、部门可使用、能力可复用的AI工作体系。
数据边界
按角色和业务对象控制知识与数据调用
能力复用
英雄、工作流与知识在授权范围内复用
持续推广
形成试点、标准、推广和运营路线
02 · REAL TASK LOOP
不是功能清单，而是一项真实业务怎样被完成。
每一步都明确输入、系统动作、人工责任和可检查的结果。
- 01
企业蓝图
明确目标、平台边界与治理原则
- 02
重点试点
选择条件成熟的部门和流程
- 03
治理集成
接通身份、数据、任务与成果
- 04
标准沉淀
形成权限、知识、应用和验收标准
- 05
规模推广
按业务域复制并持续运营
03 · SYSTEM COMBINATION
这套方案需要哪些系统能力共同工作。
真实业务任务人工最终负责
组织权限
适配部门、岗位、角色和资源范围
私有部署
建立独立运行、日志、备份与审计边界
系统集成
连接身份、数据、任务和成果
模型应用治理
统一管理线路、成本、来源和版本
04 · PRODUCT & SERVICE APPLICATION
方案最终落实到真实产品和实施服务，不形成脱离系统的空中方案。
05 · IMPLEMENTATION ROADMAP
从一个可验证场景开始，逐步形成长期能力。
顶层设计
完成现状盘点、架构和治理蓝图
受控试点
在明确数据和责任边界内验证
企业标准
建立平台、权限、集成和应用标准
分批推广
按业务域扩大覆盖并跟踪质量
06 · ACCEPTANCE EVIDENCE
你可以用这些证据判断方案是否真正落地。
- 企业架构与治理蓝图
- 受控试点运行记录
- 身份数据权限映射
- 可执行的推广与运营机制
企业级范围、集成能力与推广节奏取决于组织条件、第三方系统开放能力和正式项目评估。
先确认真实场景和边界，再决定产品、服务与实施范围。
提交你的行业、现状、目标和已有条件。我们不会先用一套固定产品套你的需求，而是先判断最值得验证的业务闭环。