从业务流程出发，
交付真正用得上的 AI。

FDE 的核心不是先选模型或堆功能，而是进入实际业务：与负责人和使用者一起找到值得改造的工作，设计流程，把 AI 接入资料与系统，再在真实使用中验证和调整。

能为企业解决什么

• 减少重复操作：评估资料查询、信息提取、表格整理、内容准备、重复录入等高频步骤。
• 减少协作损耗：明确跨岗位任务的输入、责任、流转与异常处理，让信息不只停留在聊天和文件里。
• 提高执行一致性：让已确认的知识和业务规则进入日常流程，减少口径不一、漏项与反复核对。
• 看清投入产出：按场景选用处理时间、人工步骤、准确率、返工或实际使用情况等指标，比较改造前后。

这些是改造方向，不是预先承诺的节省金额或效率比例；成效取决于业务流程、数据质量、系统条件与实际采用情况。

怎样落地

1. 业务诊断：了解岗位、流程、资料、现有系统和最耗时的环节，确定优先顺序。
2. 范围与验收：选一个边界明确的场景，约定输入、输出、人工决策点和衡量指标。
3. 代表性试点：用脱敏的真实样本验证知识、规则、模型和连接方式。
4. 开发与集成：按需建设知识库、AI 助理、自动化工作流、接口或定制应用，并连接可授权的现有系统。
5. 上线与交接：让实际使用者参与业务验证，完成部署、说明、培训与维护责任交接。
6. 按约定优化：根据真实使用中的问题调整流程，再决定是否扩展至更多岗位。

交付什么

按项目需要，成果可以是一个岗位 AI 助理、一段自动化工作流、一套企业知识库、系统接口或定制应用，也可以是组合方案。每项成果都应说明使用对象、输入输出、权限、异常处理与验收方式；不默认必须是一整套新系统。

适合从哪里开始

优先选择高频、重复、规则相对清楚、结果可以复核的工作。例如内部资料查询、客户咨询初步整理、跨系统信息录入、单据核对或跨岗位任务流转。以上是可评估的场景示例，不代表已有客户案例或固定交付效果。