投入不少，效果不明显
不知道AI适合用在哪些业务上，花了时间和预算，却看不到明显效果。
AI业务底座改造（FDE）
由FDE团队深入业务现场，结合大模型、企业知识与现有系统，提供从需求分析到开发上线、运行优化与团队带教的落地服务。
方案概述：FDE是什么？
深入业务现场的
AI落地工程师
FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）深入企业业务现场，将业务需求转化为AI应用，参与方案设计、开发部署与运行优化。
我们的FDE服务结合工程团队与AI技术底座，围绕企业的知识、流程和系统开发智能体应用，并同步开展培训与技术移交，帮助内部团队接手使用和维护。
行业核心痛点
AI好用，却不懂业务
通用AI不了解企业的业务流程和内部知识，难以直接解决实际问题。
演示容易，真正使用难
AI演示效果不错，但系统对接、稳定运行和后续维护仍是难题。
我们的FDE核心能力
FDE项目统筹
- 对接业务团队，明确落地目标
- 协调人员与资源，制定实施计划
- 跟进项目进度，及时处理风险
行业场景开发
- 深入业务流程，梳理场景需求
- 结合企业知识，开发AI应用
- 完成系统联调与上线验证
专项技术支持
- 支持模型适配与应用架构设计
- 对接业务系统，解决工程问题
- 协同专项技术人员推进实施
企业团队能力建设
- 结合实际项目开展技术带教
- 培训应用操作与日常维护方法
- 移交代码文档，支持团队接手
传统模式 vs 我们的FDE模式
| 常见传统模式 | 对比维度 | 我们的FDE模式 |
|---|---|---|
主要根据需求文档实现约定功能 | 业务理解 | 深入业务现场，共同识别需要解决的问题 |
围绕既定功能组织开发与配置 | 应用适配 | 结合企业知识、业务规则与系统定制应用 |
完成开发后集中测试与验收 | 交付方式 | 先试点验证，再分阶段实施与优化 |
以功能完成情况为主要依据 | 效果评价 | 结合任务效率、使用反馈与业务目标评价 |
主要移交系统和操作资料 | 团队能力 | 同步开展带教与维护培训，支持内部接手 |
典型应用场景
工业研发
整理研发资料与试验记录，支持技术问答和分析，帮助团队复用研发经验。
政务服务
整合政策与办事资料，辅助政策查询、办事咨询和材料核对，由工作人员确认结果。
企业运营
连接企业知识和业务数据，辅助客服问答、经营分析与任务协作，减少重复整理。
运维保障
结合设备资料、告警和维修记录，辅助排查故障、查找处置方法和制定维护建议。
分阶段的实施路径
- 01
需求调研与方案设计
- 深入访谈业务部门，梳理关键流程
- 识别优先场景与数据、系统条件
- 共同确定实施范围、计划和效果指标
- 02
原型开发与试点验证
- 开发核心场景的AI应用原型
- 组织小范围试用，收集业务反馈
- 优化知识内容和任务流程，开展使用培训
- 03
应用实施与生产上线
- 完善应用功能，对接现有业务系统
- 完成权限、审核与异常处理配置
- 开展上线测试，建立运行与问题反馈机制
- 04
运行优化与能力移交
- 跟踪应用表现，迭代业务知识与流程
- 开展技术带教与日常维护培训
- 移交代码、配置和文档，明确支持分工
方案的价值
解决实际业务问题
深入了解企业需求，找到适合使用AI的场景，解决实际工作中的难题。
让AI真正用起来
结合企业现有系统和业务流程，开发实用的AI功能，提高工作效率。
持续优化，长期使用
根据实际使用情况不断改进，并帮助企业团队掌握AI系统的使用和维护方法。
让团队用好AI，解决业务难题，提升工作效率
从一个核心场景开始，讨论适合你的FDE实施方案。