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Forward Deployed Engineering

让 AI 进入业务,真正干活。

工程师深入你的业务,与团队一起梳理流程、打通系统,把 AI 从演示变成日常可用的工具。

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场景演示 · 非客户案例

先看业务流程,如何落地。

示意流程,不连接真实系统、不上传业务数据。实际模型、接口、权限及部署方式需经评估确认。

销售询价

让销售少做信息搬运,多花时间理解客户。

涉及资料与系统:产品资料 / 价格规则 / CRM

  1. 收到询价

    输入:客户提交的需求或询价单

    经授权接收业务信息,整理产品、数量与交付要求。

    产出:可追踪的询价任务

  2. 理解需求

    输入:询价原文与产品字段定义

    提取需求要点,对缺失信息标记待补充,不自行编造。

    产出:结构化需求清单

  3. 生成草稿

    输入:已授权产品资料与价格规则

    检索匹配产品,生成附资料依据的报价草稿。

    产出:待审核报价与引用依据

  4. 人工确认

    输入:报价草稿、例外条件与风险提示

    销售确认价格、交期和承诺;未通过审核不对外发送。

    产出:经确认的报价版本

  5. 回写系统

    输入:已审核报价与客户记录

    按接口权限写入 CRM,记录版本和操作日志。

    产出:可跟进、可追溯的销售记录

评估重点:报价准备时间、信息完整率、人工修改量

企业知识助手

找到答案,也知道答案从哪里来。

涉及资料与系统:制度文档 / 技术资料 / 企业工作台

  1. 员工提问

    输入:员工问题与已认证身份

    确认访问范围,仅使用该员工有权限查看的知识。

    产出:带权限上下文的查询

  2. 检索资料

    输入:经授权的制度与技术资料

    查找相关段落,优先使用有效版本,过滤无权访问的内容。

    产出:相关资料与原文位置

  3. 组织回答

    输入:检索证据与问题上下文

    基于证据回答并附来源,证据不足时明确说明。

    产出:有出处的回答草稿

  4. 转交专家

    输入:高风险、冲突或无法回答的问题

    由业务专家复核重要结论;常规回答也保留反馈入口。

    产出:经确认的答复或补充任务

  5. 反馈改进

    输入:回答反馈与已确认的新知识

    按知识管理流程更新内容,保留版本和反馈记录。

    产出:可维护的企业知识库

评估重点:检索耗时、引用准确性、无法回答时的转交率

单据处理

把重复录入交给流程,把关键判断留给人。

涉及资料与系统:订单附件 / 业务规则 / ERP

  1. 接收单据

    输入:授权导入的订单或票据

    检查文件格式、来源与重复情况,建立处理任务。

    产出:待处理单据队列

  2. 提取字段

    输入:单据图像或文本

    识别主体、编号、金额和明细,对不确定字段做标记。

    产出:结构化字段与原文对照

  3. 规则校验

    输入:提取字段与业务校验规则

    检查金额、必填项和重复记录,将异常分流。

    产出:校验结果与异常清单

  4. 人工复核

    输入:原始单据、字段与异常提示

    核对关键字段并确认;异常未解决不进入正式记录。

    产出:已确认的业务数据

  5. 确认入库

    输入:已复核数据与接口授权

    通过受控接口提交 ERP,记录结果并支持失败重试。

    产出:可追溯的业务记录

评估重点:字段准确率、异常识别率、单据处理时间

场景评估 → 单场景试点 → 上线与共建

共同确认业务目标、数据权限与验证标准,用代表性任务评估质量、耗时、成本和人工介入,明确上线监控、培训交接与维护责任。范围、周期和费用在评估后约定。

合作前,你可能想知道。

FDE 和一般的软件开发有什么不同?

FDE 是一种深入业务的工程协作方式。我们与业务人员共同定义问题和验证标准,边验证边落地;软件定制开发则可以从相对明确的需求范围开始。两者可以结合。

必须驻场吗?

不一定。现场、远程或混合协作,需要结合业务复杂度、数据环境和双方安排确认,不默认承诺长期驻场。

可以对接现有系统、使用指定模型吗?

在评估接口权限、模型可用性、数据边界和部署条件后确定方案。不会要求你先替换整套系统,也不会默认把业务数据发往外部模型。

如何判断试点有没有价值?

在开始前共同确认基线、样本和验收标准,比较处理时间、输出质量、人工介入量和运行成本;不预先承诺统一的提效百分比。

上线后由谁维护?

试点方案会明确权限、监控、异常处置与责任人。可以交接给内部团队,也可以另行约定持续维护与迭代服务。