传统企业 AI 落地服务
企业想用 AI，
企业想用 AI，
缺的是底座。
我们用 AI 来建底座。
用 AI 为企业高效、快速地定制专属系统，把老员工的经验和每天的手工活，变成 AI 能接手、人能把关的业务流程。按周交付，每一步单独见效。
200+ 人标杆企业规模
5.5 个月从调研到稳定运营
每天在用业务部门自己发起
我们用 AI 来建底座。
用 AI 为企业高效、快速地定制专属系统，把老员工的经验和每天的手工活，变成 AI 能接手、人能把关的业务流程。按周交付，每一步单独见效。
按自己的流程定制一套系统，过去只有大企业做得起，小企业只能在 SaaS 上将就，或者花高价赌一把。有了 AI，小企业也能用小投入、短周期，定制出真正贴合自己业务的系统，而且边用边改，越用越合适。
过去一次性立项，大笔预算先押进去
现在先花小钱，拿一个环节试
过去开发几个月，验收时才知道行不行
现在两周左右，用自己的单据试跑
过去SaaS 只能将就，外包靠需求文档猜
现在AI 先读你的单据找出真需求，边用边改
过去项目烂尾，钱打了水漂
现在不见效随时停，损失只是一个环节
过去数据在厂商那，经验在老员工脑子里
现在装在自己服务器，经验沉淀成公司的规则库
未来企业系统靠的是人机协同，而协同的前提，是先把基础系统建起来。现在，小企业也能又快又省地把底座建起来。
物流供应链是典型的人力密集型行业。业务越快，要处理表格、跟单进度的人就越多，人工成本跟着往上走。
旺季临时扩人，旺季一过，人力就过剩了。
系统把表格处理和跟单交给 AI，人只处理例外。单量起伏由系统消化，团队规模保持平稳。
对接 10 多位一线员工收集需求，用 AI 完成从调研、开发到上线的全过程。开发投入在第三个月见顶，之后回落到日常维护，系统转入稳定使用。
每月开发投入（代码提交次数），10 月截至 22 日。
生产环境实拍，客户名称与单号已脱敏。
不是替代人，而是让人从重复劳动里出来，去做判断。
重复的录入、核对、整理交给系统，人去做判断。
规则写进系统，每次都按同一个标准执行，有问题自动标出来。
老员工的判断变成规则库和术语库，人走了经验还在。
单量起伏由系统消化，团队规模不用跟着业务量忽高忽低。
见效之后，企业会主动要下一个环节。从一张表开始，逐步扩展成覆盖多个业务环节的系统。
标杆案例已经验证了其中五类。这些能力不分行业，换一套业务规则就能复制到制造、电子、医药、外贸等企业。
按模板批量生成合同、报价单、出货资料、检测报告。
已在标杆案例验证
按企业规则逐条核对，有问题的标出来交人确认。
已在标杆案例验证
发票、单据、检验单拍照即可识别，自动和系统数据比对。
已在标杆案例验证
对接 ERP、业务系统和表格，汇总、对账自动完成。
已在标杆案例验证
制度、工艺、历史案例可直接问答；术语译法统一。
已在标杆案例验证
汇总分析订单、成本、库存等内部数据，找出问题，给出带依据的建议方案，由人拍板。
可扩展方向
先从一两家企业、一个最头疼的环节开始。看到效果，再谈下一步。
线上或现场演示标杆案例的实际运行过程。
把现有的单据、表格和流程记录交给 AI 分析，找出最耗人、最易错的环节，排出先做什么。
效果说话，觉得值再往下走。
一个行业跑通，再复制到同类企业。
案例截图来自真实运行的生产系统，客户名称与单号已脱敏。