∙ Pratique de l ' enterprise AI: de la sélection technique à la boucle fermée

Contexte: la réalité de la situation

En 2025-2026, la capacité du modèle de grande langue (LLM) a été radicalement modifiée.La majorité des applications AI sont encore à des stades peu profonds de "ChatGPT Writing Weekly" et de "Copilot Completing Codes"De la puissance personnelle à la puissance des entreprises, il y a trois montagnes au milieu :

• Mur de données• Le modèle générique ne comprend pas les données privées pour les entreprises — banques de produits, banques de contrats, commandes de services aux passagers, manuels d'exploitation, codes industriels. Sans une injection de connaissances privées, les réponses AI dans les scènes d'affaires sont soit générales, soit une partie sérieuse de bêtises (fantasy).
• Mur de procédéComment AI peut-il l'intégrer dans les flux d'approbation, les manifestes passagers, les processus de cotation? Comment la sortie AI déclenche-t-elle le prochain mouvement d'entreprise? Cela nécessite une intégration profonde des capacités AI avec les systèmes d'entreprise existants, plutôt qu'une fenêtre de chat indépendante.
• Valeur MurLes chefs d'entreprise ne se préoccupent pas de « quel modèle est utilisé », mais de « AI, combien de personnes m'ont sauvé, combien de taux de conversion, combien d'erreurs ont été réduites. » Sans indicateurs d'affaires quantifiables clos, les projets AI sont vulnérables à la fin de « démonstration technologique, le secteur des affaires ne paie pas ».

La méthodologie et le scénario de capacité décrits iciZhiHua Tech (Shanghai e-Seok-shu Hsien-Shui Information Technology Ltd.)Dépôt dans la pratique dans le contexte de l'intermination, qui est utilisé pour démontrer la portée du projet et les méthodes de livraison et ne représente pas la divulgation de données par un client particulier.

Troisième étape de l'enterprise de l'application AI

Les trois phases du processus, qui sont résumées dans le présent document, sont les suivantes :

Phase 1: Trouver - Scènes AI de haute valeur

Tous les processus d'affaires ne sont pas adaptés à AI. La tâche principale de la phase de recherche est de travailler avec l'équipe d'affaires.Matrice d'évaluation du siteFiltre le point d'entrée AI le plus élevé pour le ROI:

• Évaluation de l'étendue des 4 secteurs: L'axe transversal est « AI-replaceable » (de la prise de décision à la mise en œuvre automatique complète) et l'axe vertical est « valeur commerciale » (de processus marginaux à la chaîne de revenus/coûts de base). La priorité est donnée aux quadrants de première main hautement remplaçables et de grande valeur, tels que la classification automatique et l'itinéraire des manifestes de passagers, l'examen de la conformité des termes du contrat, les questions et réponses relatives aux connaissances en matière de maintenance, les aides de couplage des demandes d'approvisionnement, etc.
• Évaluation de la disponibilité des données: La scène cible est-elle suffisamment historique (texte, feuille de travail, notices de dialogue, manuel d'exploitation) pour l'apprentissage des modèles? Les données sont-elles structurées? Est-ce que c'est marqué? La disponibilité des données détermine la vitesse et l'effet limite de l'implémentation AI.
• ROI Estimation rapideSelon les données sur les entrées, les taux d'erreur et le temps de traitement du processus actuel, le potentiel économique AI modifié et l'espace d'amélioration de l'efficacité sont estimés comme base du projet sur 1-2 pages.

La sortie de la phase du vent est Carte des possibilités de AI— un document d'évaluation complet contenant le classement des lieux, les avantages escomptés, la disponibilité des données et les difficultés de mise en œuvre.

Phase 2: Forage - Capacités de broyage profond AI

Après la sélection, la phase de forage se concentre sur la capacité d'obtenir AI de 60 minutes à 90 minutes pour livrer:

• Base de connaissances RG (Amélioration de la récupération): Les fichiers privés de l'entreprise (contrat PDF, Manuel d'exploitation Word, tableau de paramètres de produits Excel, base de connaissances Wiki) doivent être analysés à travers le document au canal pour le stockage des sections de texte intégrées quantitatives (Chunking) dans la base de données Embedding, et la création de la base de connaissances spécifique à l'entreprise. Lorsqu'un utilisateur pose une question, le système récupère les clips de document les plus pertinents et les injecte ensuite sous forme de conseils LLM dans le contexte, réduisant ainsi considérablement le taux d'hallucination.
• Projet de pointe pour modéliser le réglage fin: Élaborer un modèle de système rapide comportant une vérification empirique approfondie pour des scénarios d'affaires spécifiques (p. ex., conversation avec des passagers, clauses contractuelles, inventaire technique). Pour les tâches requises par la haute fréquence, la haute précision (p. ex., classification des feuilles de travail, identification des intentions), une précision de LoRA sur les données étiquetées pour les modèles open source (p. ex., Qwen, DeepSeek) pour atteindre des modèles à source proche ou même au-delà à des coûts de raisonnement plus faibles.
• Évaluation et contrôle de la qualité: Créer un système d'évaluation de la qualité des sorties AI - Auto-évaluation (scores basés sur des règles et des modèles) combiné à des contrôles manuels. Chaque fois qu'un modèle ou un système de modification de la demande change, l'ensemble de tests historiques revient pour vérifier que le scénario B ne détériore pas la qualité des sorties du "scénario optimal A" en raison de "l'optimisation du scénario A".
• C clôture de sécurité• Des clôtures de sécurité sont placées sur la couche de sortie d'entrée du modèle pour le risque de fuite d'informations sensibles, d'un contrôle excessif et d'une sortie incorrecte sur la scène de l'entreprise — désensibilisation des données de sensibilité, interception des fuites, contrôle de conformité des contenus d'exportation.

Phase 3 : Intégrer - Intégrer les processus opérationnels, créer des boucles fermées

Le point final de AI n'est pas un rapport d'évaluation d'impact, mais un modèle.Amélioration de l'intégration transparente et des indicateurs opérationnels quantifiables avec les systèmes opérationnels existants：

• Enterprise Systems Integration: Les capacités AAI sont intégrées dans les plateformes existantes telles que ERP, CRM, OA, service de passagers et systèmes de feuilles de travail via API / Webbook / Intermediate. Les utilisateurs peuvent appeler AI dans leur interface de travail quotidienne sans passer à un outil autonome.
• Coordination humaine-en-le-LoopCe modèle permet à AI d'obtenir de réels gains d'efficacité, tandis que le dégagement manuel fournit à AI des données de rétroaction continues pour marquer et alimenter la roue volante.
• Cercle fermé d'indicateurs opérationnels: Définit des indicateurs de succès quantifiables pour chaque scénario AI - la « première solution augmente X % » pour la scène cliente « le temps moyen de traitement est réduit Y % » et la « révision de l'efficacité augmente X fois » pour la scène de révision du contrat « le taux de précision de la reconnaissance des clauses de risque Y % ». Le système capture automatiquement ces indicateurs et produit le rapport de la valeur AI en semaine/mois.

Application AI typique

Service à la clientèle intelligent et traitement des feuilles de travail

• Intention d'identifier et d'auto-acheminement: AIR Intention d'identification en temps réel (faillite technique/remboursement/requête de facture/plainte) lors de la soumission d'une feuille de travail/consultation en ligne, itinéraire automatique vers la file de traitement correspondante, réduisant le temps manuel unique de 3 minutes en moyenne à une seconde.
• Questions et réponses: Basé sur le Manuel de produit d'entreprise, le Guide de maintenance, le boîtier de base de connaissances RAG, construit par FAQ, AI peut répondre à 70-80% des consultations habituelles, et des questions complexes se mettent automatiquement à niveau pour les sièges manuels et transportent des résumés du dialogue.
• Assistant assis.: Un siège manuel, qui fournit des conseils en temps réel sur les entrées de connaissances, des solutions pour des feuilles de travail historiquement similaires et des modèles de réponse normalisés pour aider l'installation de sièges juniors à atteindre le niveau de réponse des sièges seniors.

:: Examen intelligent des contrats

• Identification des articles clésb) D ' identifier automatiquement les éléments clefs des conditions de paiement dans le contrat, la responsabilité pour rupture de contrat, les clauses de confidentialité, l ' attribution de la propriété intellectuelle, les restrictions à la concurrence, etc., et de les présenter dans des tableaux structurés.
• Alerte rapide des clauses de risque• Sur la base des règles définies par l'équipe juridique et les meilleures pratiques de l'industrie, l'étiquetage automatique des clauses de risque telles que les taux de défaut déraisonnables, le champ d'application trop large de l'autorisation, les conditions de résiliation manquantes et les propositions de modification.
• Différences• Comparer le contrat révisé retourné par le fournisseur avec le modèle standard de l'entreprise, mettre en évidence la différence et réduire le temps de la comparaison mot-à-propos.

:: Centre de connaissances de l ' entreprise

• Recherche intersectorielle des connaissances: Indexation harmonisée des connaissances commerciales à la base de connaissances, distribuée sur des plateformes telles que Wiki, SharePoint, Flybook, Notion, etc., où les clips de documents les plus pertinents sont accessibles au personnel en langues naturelles sans avoir à se souvenir du nom du document et du chemin de stockage.
• Nouveaux arrivants dans la main-d'œuvre AI Partner« Le nouvel employé, dans tout problème de système interne, demande à son assistant « Comment le processus de remboursement va-t-il se dérouler? » « Comment le VPN de l'entreprise va-t-il s'intégrer? » « Quelle approbation est nécessaire pour le développement de projets? » -- « AI fournit des réponses immédiates basées sur des fichiers système internes. »
• Procédure générée automatiquement: Résultats de la translittération de la conférence avec accès à des livres de bord/ clous/micro-intelligence d'entreprise, AI Auto-extracting Meeting Summary, To-dos and Decision Items, synchronisé avec des outils de gestion de projet.

Composantes essentielles de l'architecture technique

Produits livrables

Orientation de la valeur prévue

• Tournez AI de "échantillon" à "productivité".: Au lieu de rester au niveau des assistants de dialogue personnel, AI est intégré dans les processus métier de base tels que le traitement des commandes, l'examen des contrats, l'unique voie, qui entraîne directement des gains d'efficacité quantifiables.
• Réduire l'hallucinogénicité de AI à l'acceptabilité des entreprises: Augmenter la précision de sortie AI des scénarios commerciaux clés à plus de 90% grâce à la base de connaissances RAG + clôture de sécurité + triple sécurité Human-in-the-Loop.
• Créer une capacité AI pour une évolution continue: Chaque correction manuelle fournit des signaux de rétroaction au modèle, et les capacités AI évoluent à mesure que l'utilisation augmente, plutôt que de diminuer progressivement après une seule livraison.
• Le coût est visuel et gérableLLM gateway fournit un scénario par scénario, basé sur le modèle de consommation de jetons et l'énoncé des coûts, et les gestionnaires peuvent évaluer avec précision le ROI de chaque scénario AI et prendre des décisions qui sont mises à l'échelle ou optimisées.