常见问题
- 公司有很多 AI 想法但没有优先级
- 部门只谈功能，没有现状基线和验收标准
- 数据、资料和接口条件不清楚
- 担心投入后只得到一个演示系统
核心业务
企业 AI 项目诊断与试点设计
企业第一次做 AI，最贵的错误通常不是模型选错，而是问题没选对、责任没说清、数据还没准备好就直接开发。
WHAT IT SOLVES
先解决业务链，再选择模型和工具
项目诊断不是写一份宏观报告。麒典会把管理层目标和一线岗位任务放到同一张图上，核对当前耗时、重复成本、错误代价、资料来源、系统接口、风险责任和验收样本，最终明确哪些场景现在值得做，哪些应该缩小，哪些必须暂缓。
交付内容
- 业务问题与价值地图
- 场景优先级和不建议启动清单
- 数据、系统、权限与责任缺口表
- 试点范围、样本、指标和退出条件
- 技术路线、里程碑与预算口径
DELIVERY PATH
从一个真实任务开始推进
每个项目都先确认问题、样本、责任和验收，受控验证通过后再增加系统、数据和使用范围。
访谈管理层与关键岗位
本阶段完成后留下可复核产物、责任人和继续条件，不用口头判断替代验收。
回放真实任务和资料链路
本阶段完成后留下可复核产物、责任人和继续条件，不用口头判断替代验收。
计算价值、难度、风险与依赖
本阶段完成后留下可复核产物、责任人和继续条件，不用口头判断替代验收。
形成试点设计和继续条件
本阶段完成后留下可复核产物、责任人和继续条件，不用口头判断替代验收。
ACCEPTANCE
交付必须能被企业复查
麒典使用真入口、真输入、真流程、真异常和真责任完成验收。资料不足、接口失败、权限越界或结果不确定时，系统必须停下、降级或转人工；不能把一次顺利演示写成长期稳定运行。
公开事实边界
页面描述的是麒典可提供的服务、方法与当前公开证据。专项方案、受控 Demo、在建项目和已交付成果分别标注；没有合同、上线、验收和公开授权的内容，不提前包装成客户结果。