北京人工智能咨询
AI 机会评估
在北京开展增长项目，首先需要明确目标客户位于本地，还是涉及更广泛的市场。我们梳理重点客群、购买流程，以及获客、销售与交付之间的分工。 我们通过线上会议与负责相关市场的团队合作。项目范围、交付成果和各方职责均在项目启动前确定。 我们评估您的业务、流程、数据及技术，找出人工智能能创造显著运营和商业价值的领域。
人工智能评估可以形成按优先级排列的应用场景、数据与系统准备度分析，以及范围明确的试点说明。项目应写明工作流程、使用者、质量门槛和试点需要支持的业务决策。
商业论证
渠道选择应与成本、利润和团队能力相匹配。我们依据企业数据确定第一阶段工作，再评估是否有条件扩大市场覆盖。 我们从投资、复杂性、风险及预期影响评估潜在举措，帮助领导团队优先推进最重要的机会。
应区分机会评估、软件开发、系统集成和持续支持。确认允许使用的数据、权限、供应商依赖、人工审批和故障备用流程。正式上线前，需要约定测试、文档、负责人和维护职责。
AI 愿景与重点
我们明确人工智能应如何支持整体企业战略，并识别最有可能提升增长、生产力及客户价值的能力。
区分投资的战略理由与创造价值所需的假设，比较客户触达、能力、整合、现金需求及运营依赖与其他选择。
应用场景组合
我们识别并优先安排销售、营销、客户服务、运营、财务及内部工作流中的 AI 机会。
列明待核实事项和所需专家。 商业论证还应说明决策后管理层如何持续检查价值实现，而非只依赖最初的财务预测。
AI 治理框架
我们帮助组织建立务实的政策、职责及控制措施，规范人工智能的选择、部署与管理。
明确涉及的信息、可访问人员和错误决策的潜在后果。 记录审批边界、升级渠道及执行前需要的验证。
负责任的 AI
我们将人工监督、透明度、责任机制及适当审查融入 AI 系统和业务流程。
跨境业务、受监管服务或敏感数据可能需要合格专业人士的意见。 计划应呈现这些依赖条件，并约定运营环境改变时重新审查的时点。
定制 AI 智能体
我们围绕具体业务目标设计 AI 智能体，覆盖研究、潜在客户筛选、客户支持、报告及内部运营。
智能体需要明确任务、获准使用的工具及无需审批即可操作的边界。
智能体工作流
我们定义智能体可靠完成有用工作所需的工具、数据、指令、权限及业务逻辑。
测试还要覆盖信息不足和系统不可用，保留操作记录并提供人工接管渠道。 访问权限、运行成本、监控和上线后的变更都应有明确负责人。
工作流自动化
我们自动处理销售、营销、客户服务、运营及行政中的重复流程，减少人工工作，提高速度。
沿实际流程跟踪一笔订单、服务请求或项目，记录等待、返工、信息缺口和需要升级处理的决策。
智能编排
我们连接系统、数据及 AI 能力，使信息与任务在合适的人员和平台之间自动流转。
在增加人员或软件之前找出限制环节。 每项调整应明确负责人、交接方式和成功标准，再检查需求增长时能否继续维持交付质量。
AI 赋能系统
我们将人工智能引入现有业务系统，改善团队搜索、分析、创作、沟通及决策的方式。
把变化落实为职责、决策权限和所需技能。 上线前让受影响的团队参与，使用接近实际工作的任务进行培训，并明确问题和例外情况的处理渠道。
传统工作流现代化
我们识别手动、零散及过时的工作流，并围绕互联数字系统与智能自动化进行重新设计。
启动后检查工作负荷与采用情况，使新安排改善协作，而不是把同一问题转移到其他部门。
解决方案实施
我们协调系统、数据、工作流及运营需求，将 AI 举措从概念推进为可运行的业务解决方案。
把建议分为明确负责人、依赖条件和复查日期的任务，并记录变更前的状态。 首轮实施聚焦一个具体问题，同时准备培训、支持及可行的回退方案。
试点与验证
我们在受控环境中测试解决方案、衡量表现并持续改进，再进行更大范围部署。
会议用于解决决策和阻碍。 是否扩大范围应依据实际运营证据，而不只是按照时间表继续推进。
Copilot 战略
我们识别 Microsoft Copilot 在沟通、生产力、分析、知识及日常业务工作流中创造实际价值的机会。
试点前确认许可证、可用功能、数据权限和管理职责。 用真实任务检验输出准确性及访问是否适当，并在扩大使用前确定谁维护指引、支持用户。
应用场景设计
我们为团队与职能定义具体应用，确保 AI 部署具备明确的运营目的。
选定一个平台并不代表组织已经具备实施准备或能够持续采用。
Agentforce 战略
我们识别智能体在 Salesforce 环境中改善销售、服务、客户互动及内部工作流的机会。
利用客户反馈和服务记录检查购买前后的体验，找出不明确的预期、延误与不必要的联系。
智能体设计
我们围绕具体业务目标，定义智能体的职责、工作流、操作、数据访问及升级处理节点。
选择可衡量的改进，例如更清楚的入门指引、可靠的响应安排或续约跟进。 同时关注复购和流失原因，并在约定的访问权限与隐私边界内处理客户信息。
CRM 架构
我们根据企业实际获取、管理及发展客户关系的方式，设计 CRM 结构。
检查从首次咨询到商业结果的流程，包括线索筛选、响应时间、定价假设及团队交接。 将收入与服务客户所需的投入和成本一起评估。
相关案例: Hedonai。AI 辅助线索分配按服务和地点整理咨询请求，自动化则支持提醒、跟进任务和报告。这套工作流帮助团队保持一致响应，不参与临床决策，也不替代专业判断。
潜在客户管理自动化
我们自动完成潜在客户获取、筛选、分配、培育及跟进，加快商机推进。
为每项改进明确负责人和一致的比较基准，避免把短期活动增加误认为销售流程已经持续改善。
互联企业数据
我们汇集分散系统中的信息，让团队获得更清晰、可靠的企业绩效视图。
使用有代表性的任务，把试点结果与经过人工审核的基准比较。可评估任务完成度、准确性、异常率、审核时间、运行成本与实际采用情况。如果纠错工作增加，生成速度更快并不代表效率提升。
相关案例: Oura Ring。AI 辅助报告系统将广告活动、产品和市场的表现整合到统一视图中。自动检查机制提示获客成本及转化行为的变化，而预算决策始终由人工审核把关。
分析与报告
我们构建务实的报告架构，将运营与商业数据转化为领导团队可据以行动的信息。
同时测试困难案例和正常案例，记录缺乏依据的回答、集成故障及人工审核负担。流程负责人接受质量与成本的取舍后再扩大使用，并保留升级处理渠道和可操作的人工替代方案。
网络安全评估
随着数字环境日益复杂，我们帮助企业了解系统、数据、用户及互联技术中的薄弱环节。
审查用户、模型、工具与接入系统之间的信息流，检查权限、凭据、保留期限和不可信输入。
AI 安全
我们审视人工智能工具如何访问信息、连接系统，以及为组织带来哪些新的安全问题。
测试不当请求及依赖服务失效的情况，记录事故负责人和恢复步骤。 安全措施应匹配实际任务与数据，必要时由专业人员复核。
AI 搜索可见度与发现机会
我们评估企业在 AI 搜索中的呈现方式，识别关键的买家问题，并制定有针对性的计划，增加相关提及与引用。
网页应回答真实买家的问题，并区分有依据的事实和宣传主张。
基于购买意图的内容策略
我们将您的服务与专业知识，对接到买家选择服务商前会提出的问题，打造清晰实用的内容，支持知情购买决策。
检查重要信息是否可访问、清楚且能追溯到可靠来源，维护一致的企业资料和相关链接。 增加文字不能保证获得人工智能回答的收录、引用或特定位置。
语音 AI 与咨询处理
我们设计 AI 电话智能体，回答咨询、介绍服务及记录客户资料，帮助企业在团队忙碌或无法接听时，依然保持一致的响应。
明确系统可处理的通话和必须转交人工的情况，审查语言、同意、身份核实及允许记录或披露的信息。
预约安排与来电转接
我们将语音智能体与预约工具和日历连接，用于安排预约、确认可用时间，并将复杂请求转交合适团队，提供人工支持。
上线前测试误解、中断和转接失败。 除了响应速度，还应评估解决质量和客户体验，并指定错误与投诉的复核负责人。
说明业务挑战
首次沟通旨在了解您的目标、现有数据和待定决策。随后，我们共同确定首阶段的工作范围、负责人和进展评估标准。
选择平台之前先确认工作流程、信息需求和现有系统，厘清数据归属、访问控制与例外处理。 把实施及持续支持成本与预期运营收益比较。
确定第一步工作
我们通过线上会议与负责相关市场的团队合作。项目范围、交付成果和各方职责均在项目启动前确定。
先测试有限的流程，再记录维护职责、数据导出和恢复方式，确保企业能在上线后继续管理系统。