PIPELINE简而言之
对比AI自动化供应商时，重要的不是报价本身，而是之后会发生什么：谁在正式上线后维护系统，后续调整费用多少。这是几个月后才会显现的差异。
01 — 标准
报价的区别在哪里
- 具体包含什么内容。两份金额相同的报价可能包含完全不同的服务。要求对方以列表形式提供范围，而不是段落文字。
- 谁提供什么。内容、图片、数据、访问权限 — 如果没有写明，日后会成为争议点。
- 运营成本是多少。按三年计算，包括许可证、托管和维护。
- 如果您想更换供应商会怎样。您能拿到访问权限、数据和文档吗？这个问题的答案比任何推荐信更能说明供应商的可靠性。
- 实际由谁来做。对于小型供应商这很重要：谁参加会议，谁实际执行。
02 — 问题
您应该提出的问题
- 如果项目成本超出预估会怎样 — 由谁承担？
- 数据、访问权限以及（如果有开发）源代码归谁所有？
- 第二年和第三年的运营成本是多少？
- 我们最终会收到什么样的文档？
- 您会用什么标准来衡量这个项目是否成功？
- 在什么情况下您会建议我们不要做这个项目？
03 — 警示信号
何时应该保持警惕
- 保证结果。谁承诺Google排名第一或特定的营收增长，就是在推销他无法兑现的东西。
- 从不说不。一个把每个项目都说成好主意的供应商，要么没认真听，要么只是在推销。
- 制造时间压力。项目价格的限时折扣是销售手段，不是真正的优惠。
- 所有权不明确。谁不明确说明数据和访问权限归谁所有，意图就不纯。
- 没有具备专业知识的对接人。如果初次会谈只有销售人员参加，误解就会从那里开始。
04 — 范围
包含的内容
- 按主题、紧急程度和负责人对传入消息进行分类
- 从电子邮件、PDF和表单中提取结构化数据
- 预先拟定的回复草稿，只需由人工批准
- 长流程摘要，用于交接
- 明确阈值，达到该阈值后由人工决策——任何内容都不会未经检验即通过
- 记录每个决策，以便追溯为何发生某事
05 — 问题
常见问题
与普通自动化有何区别？
普通自动化遵循固定规则：如果字段A填写完毕，则执行B。AI自动化则适用于没有固定字段的场景——自由文本、图像、变化的文档格式。通常二者结合才是正确答案，而非只选其一。
这需要大量数据吗？
不需要。与传统机器学习不同，大多数应用场景只需几十个优质示例，因为语言模型已经具备语言能力。
我们的数据会被用于语言模型训练吗？
不会。我们仅使用合同明确排除客户数据训练的访问权限，并在欧盟内处理。对于特别敏感的数据，我们使用在您自己基础设施上运行的模型。
这与聊天机器人有何区别？
聊天机器人在对话中回答问题。AI自动化在后台运行，无需对话——它阅读、分类和预判，而其他人专注于实际工作。
我们如何保持对自动决策的监督？
每个决策都会记录：哪些输入、哪些结果、哪些置信度。可以随时抽查，就像对待人工代理一样。
如果文档或格式发生变化怎么办？
只要内容意义不变，系统就能很好应对——不同于刚性的基于字段的识别。全新的文档类型需要短暂的重新调整，而非重建。
EU AI Act对此有何规定？
大多数企业应用场景属于低风险类别，主要触发透明度义务。当客户直接与系统交互或发布AI生成的内容时，我们会标注。对于人力资源领域的应用，我们会更仔细审查，那里适用更严格的规则。
下一步
请向我们发送几句话介绍您的项目。
我们亲自阅读每一个咨询并亲自回复。没有销售团队，没有消失在虚空中的回电表单。