交付成果，不是交付软件
合同里写的是业务指标：工单成本、处理时长、准确率，不是功能模块清单。指标没达成，我们不结项。
我们做过什么，怎么做的
下面八个案例分别来自金融、教育、政务、零售、医疗、企业、能源与交通。每个案例都写清楚了三件事：客户原来的痛点是什么、我们具体做了什么、做完之后哪些指标变了。
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为什么选我们
为什么不买软件，也不找咨询
真正的卡点从来不在模型，而在脏数据、没人写下来的流程、老系统对接、权限与合规。这些事远程问不出来，只能进驻现场解决。
工程师驻场，不是远程对接
领域专家与部署工程师组成小队进驻，和你的团队并肩工作。需求天天变、数据不全，我们就在现场当场改。
定制工作沉淀回产品
为你写的每一段代码，都会被抽象成可复用模块。第二个同类客户的交付成本因此更低，这是我们能持续降价的原因。
结束时你完全接得住
交付物含运维手册、监控看板、培训与 30 天陪跑。我们撤场后系统照常运行，不形成人员依赖。
项目案例
已经跑在生产环境里的项目
客户名称做了脱敏。需要更详细的技术方案与数据口径，沟通时可以索取。
8 个案例
这个行业暂时没有公开案例。可以描述你的场景，我们单独提供参考。
金融保险
某财产保险公司
全国性财险 · 员工 8,000+
IT 服务台智能助手
日均 1,200 张工单，知识散落在三个系统，新人上手需要 6 周
原来的痛点：一线每人每天花 3.5 小时处理重复工单，高峰期积压超过 48 小时；知识库有三套（Confluence / SharePoint / 邮件），没人知道哪个是最新版。自动分派设了置信度阈值：模型判断达到 0.75 才自动派单，不达标的转人工复核；工单的分类结果不入库存档，不让一个猜错的部门被写进系统。
73%
首答时长下降
30 → 8 分钟
30 → 8 分钟
61%
单工单成本下降
¥18.5 → ¥7.2
¥18.5 → ¥7.2
43%
自助解决率
从 0 起
从 0 起
8,300h
年节省工时
约 ¥415 万
约 ¥415 万
教育
某职业技术学院
在校生 12,000 · 教职工 900
师生办事大厅智能服务台
26 个系统各自为政，办事靠「找系统、跑窗口」
原来的痛点：同一份学生信息在教务、学工、财务各录一遍，重复录入率 47%；师生办事「找系统、跑窗口」，高峰期窗口排长队；统计报表靠人工协调核对，一次要三四天。涉及收费金额与政策口径的答复不自行下结论，只指向制度原文；数据查询走三层校验（字段级白名单 → 查询规格校验 → SQL 校验），避免自然语言直接生成越权查询。
9%
重复录入率
原为 47%
原为 47%
4 小时
跨部门报表核对
原为 3 天
原为 3 天
82%
常见问题自助解决
覆盖 500+ 事项
覆盖 500+ 事项
26 套
系统数据打通
统一编码
统一编码
政务公共
某市渔业执法机构
行政执法单位 · 下辖 11 个站点
执法文书智能生成与合规校验
文书格式多、法规更新快、基层站队人手不足
原来的痛点：一份处罚决定书平均耗时 2.5 小时，格式与条款引用错误率 18%；法规修订后基层难以及时同步，存在程序瑕疵风险。抽不到的要素显式留空、不用推测值补齐——文书里的一处空白，比一个看起来合理的错值更安全；低于检索置信度的回复不硬答，直接转人工并附上条款出处。
78%
文书制作时长下降
2.5 小时 → 33 分钟
2.5 小时 → 33 分钟
1.4%
格式条款错误率
原为 18%
原为 18%
11 个
站点全覆盖
含离线站点
含离线站点
100%
操作留痕可追溯
已通过审计
已通过审计
零售消费
某连锁零售集团
860 家门店 · 员工 12,000
门店运营问答与巡检自动化
总部政策传到门店要 3 天，店长的问题重复率极高
原来的痛点：860 家门店每天产生约 2,400 条咨询，总部 12 人团队疲于应付；新政策从发布到门店执行平均延迟 3 天，执行偏差率 27%。提问按意图分三路走：政策与流程查知识库、商品与库存参数查结构化表、判不出来的转人工并把上下文一并带过去，不让店长对着答非所问的机器反复重问。
2 小时
政策触达时效
原为 3 天
原为 3 天
8%
执行偏差率
原为 27%
原为 27%
68%
咨询自助解决
总部减负
总部减负
¥0.008
单次问答成本
成本可预测
成本可预测
医疗健康
某三甲综合医院
床位 1,800 张 · 日均报告 2,400 份
影像报告辅助生成与质控
报告模板 40 多套，结构化字段完整率只有 71%
原来的痛点：报告初稿靠医师逐字敲，质控靠人工抽查、抽检比例不到 5%；数据不能出内网、改造不能影响门诊，公有云方案直接出局；厂商方案要求先停诊做数据迁移，院里无法接受。系统只做文书结构与内部一致性检查，不产生任何诊断结论；质控分三类（完整性 / 一致性 / 时序性），一致性与时序性靠跨段落比对，例如此前记录过敏史但用药记录出现同种药物会被自动标出。
62%
报告初稿耗时下降
14 → 5.3 分钟
14 → 5.3 分钟
98%
结构化字段完整率
原为 71%
原为 71%
0
门诊中断次数
变更全排在 20:00 后
变更全排在 20:00 后
100%
科室权限抽检正确率
交付时出具流量审计报告
交付时出具流量审计报告
企业
某集团企业
3 地 6 厂区 · 员工 5,400
能源
某新能源集团
47 个风电场 · 装机 2.1GW
风电场运维知识助手与告警降噪
多厂家协议各异，告警误报三成，检修经验在师傅脑子里
原来的痛点：风机、逆变器、电表来自多个厂家，协议各异，集控中心看不到统一视图；告警误报率约 29%，运行人员从「看告警」变成「忽略告警」；4 年检修记录躺在纸质本和 Excel 里。告警用双通道判据收敛误报：统计侧稳健 z 分数（σ=3.5/6）与 IsolationForest 各跑一遍，两侧同时命中才升级报警；第一版「单指标越线就报」已废弃，因为它正是误报 29% 的根源。
11%
告警误报率
原为 29%
原为 29%
0
真实告警漏报
一票否决项
一票否决项
8 分钟
故障检索时长
原为 25 分钟
原为 25 分钟
92%
检修记录数字化
4 年记录
4 年记录
交通
某省交投集团
管辖路段 680 公里
高速公路 AI 视频事件识别与智能巡检
两万路视频靠人盯，事件靠投诉才发现
原来的痛点：2 万余路视频靠监控员人眼盯屏，漏看不可避免；事件靠投诉发现，平均滞后 40 分钟；巡检靠开车跑，覆盖率与频次上不去。这套方法可迁移自我们在政务与企业侧做过的「无监督形态判定」与「双通道置信收敛」：检测器只输出形态依据（长宽比、对比度、边缘强度等），不靠单一阈值拍脑袋；告警走统计与异常检测两条通道，同时命中才升级，避免误报把运营者训出「忽略一切告警」的惯性。
90 秒
事件发现时长
原为 40 分钟
原为 40 分钟
87%
识别准确率
人工复核后 99%+
人工复核后 99%+
60 倍
巡检效率
车载 AI 初筛
车载 AI 初筛
63%
盯屏工作量下降
两万路视频
两万路视频
风险说明
你担心的四件事，我们先说清楚
数据安全
支持全私有化部署，数据不出你的机房。权限在检索前过滤，而不是生成后再筛；配合 PII 脱敏与全链路审计留痕。
效果不达预期
合同写入可量化的验收指标。第 45 天的原型评审是关键决策点，未达预期你可以选择终止，并按实际阶段结算。
成本失控
阶段制报价，每个阶段开始前确认范围与费用。AI 调用成本有独立看板，单次成本与月度总额都可预测。
被技术绑架
交付物包含架构文档、运维手册、源码与培训。30 天陪跑期内完成能力转移，我们撤场后系统照常运行。
关于本页案例的说明
- 客户名称与可识别信息已做脱敏处理。案例中的量化指标用于说明交付方式与效果量级，具体项目的口径以双方确认的交付报告为准。
- 我们不承诺所有场景都能拿到同样的结果。项目效果取决于数据成熟度、流程清晰度与内部配合程度，这些我们在诊断阶段就会给出判断。
- AI 系统存在固有局限：幻觉率可以压到很低但无法归零。涉及资金、权限、合规的高风险动作，我们坚持保留人工审批环节，不做全自动。
- 案例中的周期与团队配置是典型值，实际会随场景复杂度、合规要求与客户内部节奏调整。