不知道从哪里开始
工具很多，但员工不知道怎样选择、怎样提问、怎样把它用于每天的工作。
先解决认知和使用问题8个企业客户实践
5项AI应用产品
按场景范围与周期结合实际确定
1天→约40分钟清关制单项目实践
企业AI应用的现实
工具越来越强
真正落到业务仍有三道障碍
行业尚处于AI应用早期，大模型能力仍在快速进化。企业既不能停留在观望，也不适合在目标和流程尚未验证时投入大量定制。
单点变快，整体没变快
个人任务提速后，旧流程中的交接、等待、复核和异常处理仍然存在。
需要看端到端流程投入边界难以判断
模型持续进化、需求尚未稳定，过早投入定制可能很快被新能力覆盖。
用真实产出判断定制价值为什么从培训陪跑开始
让行业先普遍用起来
是今天最实际的第一步
只有企业真实使用，才能理解模型能力、发现流程问题、积累人机协同经验，并判断下一步值得投入在哪里。
这不是简单的软件培训，而是AI进入行业的教育普及与实践起点。
- 01
建立认知
理解AI能做什么、不能做什么，建立合理预期。
- 02
进入工作
选择成熟工具，完成环境、配置、培训和试运行。
- 03
获得反馈
观察真实产出、流程断点、数据限制和人员协作问题。
- 04
判断投入
明确哪些继续用现成工具，哪些值得连接系统或定制。
关键实践认知
技术条件变了，工作方式也要随之改变
过去的流程主要依据人的能力与岗位边界设计。AI加入后，需要从整体产出出发，重新判断每个环节由人完成、由AI完成，还是由人与AI共同完成。
旧的工作方式围绕人的固定边界设计
岗位A交接等待岗位B交接等待岗位C
- 每个人负责固定的一段
- 上一步完成后，下一个人才能开始
- AI只成为个人的效率工具
经营目标→整体流程产出最大化
人机协同的工作方式围绕目标重新设计流程
AI
+重复处理
信息识别
检索生成
规则执行
人
业务判断
异常处置
关系沟通
结果负责
- 减少不必要的串行交接
- 重新确定工作范围与协同边界
- 从个人提速走向整体流程提效
敏思达的方法
从用起来到真正落地
分五步逐步验证
不是先卖一套固定方案，而是根据经营目标、流程复杂度和真实使用反馈，确定每一步需要做到什么程度。
- 01
认识AI
认知与普及
管理层与员工理解AI能力、边界和适用场景。 - 02
看清工作
流程调研与规划
从经营目标出发，梳理任务、交接、等待与异常。 - 03
先用现成能力
工具配置与嵌入
选择适合的国内外成熟工具，配置环境、培训并试运行。 - 04
解决能力缺口
必要的定制建设
定制Agent、业务软件或系统连接器，补齐现成工具无法覆盖的环节。 - 05
用结果验证
持续优化
根据产出、成本与业务反馈逐步扩展场景。
工具与定制怎样选择
围绕目标选择手段
不预设一定要开发软件
敏思达既了解行业经营与流程，也具备Agent、软件和系统连接能力，因此可以从客户目标出发，选择更合适的实现路径。
业务目标与真实流程现成AI工具能否解决？
选型、配置、培训与流程嵌入
让员工直接使用成熟工具，快速验证实际产出。
定制Agent或系统连接器
补齐业务规则、数据连接、自动执行和跨系统协同。
定制业务软件
围绕目标和完整流程建设专用能力，并确定部署与运维方式。
AI应用产品
从真实项目中提炼的场景成果
五项产品都从具体工作出发，让客户清楚看到AI处理什么、人负责什么，以及它怎样进入现有流程。
真实项目验证
从一天人工处理
到约40分钟端到端完成
英国欧洲清关资料制单项目中，过去一个柜子的资料由人工处理约需一天；现在AI生成约10分钟，人工复核约30分钟，端到端约40分钟。
该结果来自对应项目的实际运行，具体成效受业务流程和实施范围影响。过去约1个工作日
→
人工读取、整理、制单
处理过程中同步检查
现在约40分钟
AI生成约10分钟
人工复核约30分钟
企业级实施边界
AI能否落地，也取决于数据、权限、部署与责任边界
具体方案需要结合客户选择的工具、数据敏感程度、合规要求和现有系统环境确定。
模型与工具选择
根据任务需要选择国内外成熟大模型、AI工具及API能力，不宣称自研大模型。
权限与数据范围
按客户岗位、数据敏感程度和使用场景规划账号、访问范围与必要的记录机制。
部署方式
如客户提出私有化要求，结合具体产品、模型能力与系统条件单独评估。
上线后运维
客户可自行运维；如需敏思达持续支持，再根据实际范围确定服务方式。
让AI进入真实业务
从一个经营目标
和一段真实流程开始
不需要先想清楚买什么工具或开发什么系统。把正在做的工作和希望改善的结果告诉我们，我们先一起判断更合适的起点。
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