Finance
投研报告撰写、合规制度问答、客户经理助手
以私有化部署保障数据不出域，配合可溯源知识库支撑合规问答与文档生成。
Solutions
把四个常见阻力，逐个拆解掉
AI 项目失败很少是因为模型不行，更多是卡在数据、集成、场景定义和效果信任这四件事上。下面是我们的应对方式。
痛点与对应做法
左边是现场最常听到的抱怨，右边是我们实际会做的事。
Data silos
Enterprise data is scattered across dozens of systems like CRM, ERP, and OA. With inconsistent formats and fragmented access controls, large models cannot securely read or understand business data.
先把要用的数据接进来，再谈模型效果。
- 盘点与场景相关的数据源，明确可用范围与更新频率
- 通过接口或同步任务把数据接入，统一格式与口径
- 建立权限映射，让问答与检索遵循企业原有权限
Complex Integration
Large model APIs are just the starting point. Integrating with existing IT systems, unifying permissions, and embedding workflows require extensive custom development that traditional outsourcing models cannot handle.
把 AI 接进现有系统，而不是让业务迁就新工具。
- 梳理目标流程涉及的系统与接口，确认改造范围
- 以 Agent 工作流把模型能力嵌入审批、报表、录入等环节
- 保留人工确认节点，关键动作留痕可追溯
Blurry scene
Business teams recognize AI's potential but struggle to define specific use cases, ROI, or translate business needs into technical solutions.
用业务语言定义场景，用数据判断优先级。
- 与业务团队一起拆解流程，找出高频且耗时的环节
- 评估每个场景的数据可得性与容错空间
- 用约 2 周时间做 PoC，用真实数据验证效果
Unstable performance
Demo looks impressive, but once deployed to production, the answers are inaccurate and untraceable. Business teams hesitate to use it due to lack of trust, causing projects to stall.
让回答有出处、有边界，团队才敢长期用。
- 以 RAG 知识库为回答提供原文定位，减少凭空生成
- 对高敏问题设置人工兜底与拒答规则
- 建立小型评测集，每次调整参数后都复核效果
行业场景与落地重点
同一个能力模块，放到不同行业里的用法并不一样。
Manufacturing
质检报告生成、设备手册问答、生产报表自动化
对接 MES 与质检数据，用 Agent 工作流自动产出报告并推送异常提醒。
Retail
客服自动应答、商品选品分析、门店经营问询
用智能客服承接重复咨询，配合数据洞察助手让店长直接用自然语言查经营数据。
医疗健康
随访记录整理、院内制度问答、患者咨询分流
在内网环境完成本地化部署，敏感情境设人工兜底与权限隔离。
政企与专业服务
政策文件检索、公文辅助撰写、项目资料归纳
以 RAG 知识库沉淀存量文件，确保回答有出处、可追溯。
怎么选第一个落地场景
不确定从哪里开始时，用这四个问题过一遍，通常能筛出合适的目标。
看频次
选每天都会被重复执行很多次的流程，效率提升才有放大效应。
看耗时
找出当前流程中最耗人力的那一段，优先把它交给系统处理。
看数据
确认目标场景依赖的数据拿得到、格式可控，否则先解决数据问题。
看容错
判断回答出错的后果，决定是全自动还是必须保留人工复核。
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