| 适合谁 | 有真实业务流程与系统,希望把 AI 用起来并形成可验收成果的组织。 |
|---|---|
| 典型输入 | 业务流程与规则、历史数据、现有系统与接口、关键决策点与验收标准。 |
| 交付物 | 可运行的流程与系统、关键判断的验证记录、验收报告与操作手册。 |
| 合作方式 | 与业务与 IT 团队并肩协作,按阶段推进,透明沟通与共同决策。 |
| 更新时间 | Wed Aug 12 2026 08:00:00 GMT+0800 (China Standard Time) |
企业通常卡在哪里
不知道从哪开始
业务场景多、目标不清
关键判断不清楚
规则隐性、口径不一
系统接不起来
数据分散、接口不通
验收标准不统一
没有可量化的标准
既白具体做什么
- 01
进入现场
走一遍真实流程
与业务人员一起把隐性规则与异常路径画出来
- 02
验证关键判断
用真实样本验证输入、判断、输出
在小样本上确认模型/规则是否可承担核心判断
- 03
开发与接入
落到真实系统
处理数据、API、权限、审批和异常回退;按阶段上线
- 04
指标验收
用业务指标验收
比较时间、错误率、人工步骤或业务结果;形成可对比的验收报告。
- 05
沉淀能力
把过程沉淀为资产
留下知识、规则、评估集、工作流、Skill 与文档
交付物与验收
需求与边界
把模糊问题变成可对比、可验收的需求与边界清单。
验证版
用真实数据验证关键判断与流程假设。
接入方案
数据、API、权限、审批与异常回退的接入方案与上线步骤。
评估集与文档
可重复运行的评估集、操作手册与运维文档。
可以这样验收
- 关键判断能在真实样本上跑通。
- 系统能接进现有数据、API、权限与审批。
- 验收报告中的指标可重复复现。
- 团队能基于文档独立运维与扩展。
不适用对象与边界
- 需求完全不清晰,也无意愿投入资料与时间的探索期。
- 期望以一次开发"全部 AI 化"的整体替换。
- 高风险、不可逆操作且不允许保留人工确认关口。
常见问题
FDE 落地是不是无限驻场?
不是。范围、数据、责任、阶段交付物在开始前与业务方明确;驻场是手段,不是目的。
怎样避免做出一个孤岛 Demo?
从需求阶段就把数据、API、权限、审批、异常回退纳入;上线必须经过真实系统接入与业务指标验收。
如果中途发现不合适怎么办?
在验证关键判断环节设置 go/no-go 节点;不合适时,投入的材料与评估集仍归企业所有。