PIPELINE简而言之
AI 自动化实际需要 4 至 8 周。最大的时间因素几乎从来不是实施本身，而是您方提供内容、访问权限和决策的速度。
01——时间框架
需要多长时间
- 典型周期
- 4至8周
- 价格
- 根据工作量定制
周期从报价批准后开始。初次沟通和报价的前期时间：通常一到两周。我们在初次沟通后给出固定价格。
02 — 流程
详细步骤
明确应用场景
不是“我们要用AI做点什么”，而是具有可衡量结果的具体流程。
收集测试数据
我们需要来自您们企业的真实样本——越不规范，对测试越有利。
构建与测量
构建流程并对照测试数据进行测量。只有当命中率符合要求时，才会正式上线。
受控运行
初期由人工检验每个决策。根据结果逐步放宽检验阈值。
03 — 瓶颈
通常卡在哪里
- 内容和交付物。最常见的延误原因。文本、图片、价目表、访问权 — 缺什么就阻塞什么。
- 决策。如果不清楚谁批准，项目就会等待。指定一位有决策权的联系人能明显缩短周期。
- 第三方系统的访问权。获取商品管理、电话系统或CRM的访问权，通常比对接本身耗时更长。
- 无休止的协调轮次。两轮修改是正常的，五轮是目标一开始就不明确的信号。
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。
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。
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。
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。
我们可以小规模开始吗？
这是唯一合理的方式。一个应用场景，八周时间，可衡量的结果。之后做什么，您根据所见结果决定。
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。
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。
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。