先確認可以相信什麼
啟動前整理目標崗位、業務任務和現有處理流程、可脫敏的文件、問題樣本或歷史記錄、需要連線的業務系統與介面說明。資料按“已驗證事實、客戶說明、合理推斷、待驗證項”分級；賬號缺失、環境不可用、資料無法授權等限制單獨記錄，避免把無法檢查誤寫成沒有問題。
適合先做診斷的情況
有多個AI設想但無法確定優先順序
準備建設知識庫、客服或業務Agent
希望為ERP、CRM或現有軟體增加AI能力
需要比較雲端模型、專屬例項和私有部署
啟動前建議準備
目標崗位、業務任務和現有處理流程
可脫敏的文件、問題樣本或歷史記錄
需要連線的業務系統與介面說明
資料敏感等級、許可權和合規約束
診斷工作範圍
01
場景價值、頻次、風險和實施難度評分
02
知識、資料和問題樣本質量評估
03
RAG、Agent、工作流和模型路線判斷
04
準確率、引用、人工接管和安全邊界設計
05
PoC範圍、評測集、成功指標和運營機制規劃
獨立可使用的交付成果
診斷成果不繫結後續開發團隊，可用於企業內部立項、供應商比選或後續實施交接。
DIAGNOSIS OUTPUTAI場景優先順序矩陣
DIAGNOSIS OUTPUT資料與知識準備度報告
DIAGNOSIS OUTPUT建議技術架構和部署路線
DIAGNOSIS OUTPUTPoC範圍與效果評測方案
DIAGNOSIS OUTPUT風險、許可權和人工複核清單
DIAGNOSIS OUTPUT階段計劃與預算影響因素
診斷不承諾模型對所有問題達到固定準確率，也不以演示效果替代生產驗證。最終效果取決於資料、模型、工具介面、評測口徑和持續運營。
費用與後續合作說明
費用根據資料完整度、審查範圍、系統或裝置規模以及驗證複雜度評估
診斷結果可以獨立使用，不要求必須由知華科技繼續實施
如進入後續PoC或正式專案，診斷費用是否抵扣以雙方合同約定為準
EVIDENCE-BASED DIAGNOSIS
企業 AI 可行性診斷如何形成可靠結論
診斷不是快速瀏覽後給出主觀評價，而是限定範圍、核對證據、復現實驗並標註不確定性。
圍繞關鍵風險做最小驗證
診斷重點覆蓋場景價值、頻次、風險和實施難度評分、知識、資料和問題樣本質量評估、RAG、Agent、工作流和模型路線判斷。透過構建、部署、樣本、日誌、介面或現場條件復現關鍵鏈路；對不能復現的風險說明原因、可能影響和後續驗證辦法，不用經驗判斷替代專案事實。
讓下一支團隊可以繼續執行
最終輸出AI場景優先順序矩陣、資料與知識準備度報告、建議技術架構和部署路線，併為每項問題標註業務影響、發生可能性、處理優先順序、預計依賴和建議動作。報告評審後同步資料目錄和未解決問題，使客戶可自行實施或交給其他團隊。
示例：如何給風險排優先順序
假設檢查發現三個問題：生產環境無法重建、某批歷史資料欄位缺失、普通頁面存在樣式錯誤。優先順序不按修復難度排序，而按業務影響、發生機率和恢復能力判斷。無法重建可能直接影響故障恢復，應優先補齊；歷史資料問題需要先量化影響記錄和業務用途；樣式錯誤若不影響主流程，可以進入後續迭代。此示例僅說明方法，正式結論必須附帶本專案證據。
診斷結束時，客戶應能夠回答“目前真實狀態是什麼、最重要風險在哪裡、哪些結論尚未驗證、下一階段做什麼、需要誰配合”。若報告只有技術術語和泛化建議，卻無法形成範圍、排期或驗收輸入，就沒有完成診斷的核心價值。
DELIVERY PATH
獨立技術診斷流程
每個階段都有明確目標、參與角色與可評審成果，重要決策不留到專案末期。
01場景訪談與目標量化
02資料樣本和系統現狀審查
03技術路線與風險評估
04小樣驗證或評測設計
05報告評審與PoC建議
FAQ
FAQs
把合作前最常見的問題提前說明清楚。
只有業務想法，沒有整理資料可以做嗎？+
可以先做場景篩選和資料缺口分析。若缺少可驗證樣本，診斷會把資料準備作為PoC前置任務，而不會直接承諾上線效果。
診斷是否包含完整AI系統開發？+
不包含。診斷用於確定價值、邊界和驗證方案；PoC、正式開發、模型呼叫和長期運營會另行確認範圍。
如何收費，能否抵扣後續專案？+
費用根據場景數量、資料敏感度、系統介面和是否需要小樣驗證評估；是否抵扣後續專案費用，以雙方合同約定為準。
DECISION FAQ
檢視全部265個問題 →與當前專案相關的常見問題
AI業務場景選型與生產決策
AI專案PoC應該準備多少真實樣本？
沒有通用固定數量。樣本應先覆蓋主要任務、正常變化、邊界異常和高風險錯誤，再根據結果的不確定性與錯誤分佈逐步增加。幾十個有代表性的專業樣本，通常比數千個重複樣本更適合首輪判斷。
檢視完整回答 →AI應用開發與企業AI軟體建設企業做AI應用開發需要準備哪些資料和介面？
不需要一開始準備全公司的全部資料，但必須圍繞首期任務提供真實樣本、知識來源、業務規則、使用者角色和相關係統條件。資料應說明來源、許可權、時間版本和正確結果，介面則要確認文件、測試環境、認證、限流和寫入責任。資料不完整時可以先做診斷和小範圍PoC，同時明確哪些缺口必須在生產開發前補齊。
檢視完整回答 →AI外包採購、報價與驗收AI專案外包前，企業需要準備哪些資料？
企業不需要在諮詢前寫完完整需求，但至少應準備業務目標、使用角色、代表性任務、現有流程、可用知識資料、相關係統和計劃時間。敏感資料可以先脫敏，雙方簽署保密約定後再逐步開放。資料越能反映真實任務，AI外包團隊越容易判斷場景是否值得做、PoC怎麼設計以及費用由哪些部分構成。
檢視完整回答 →AI諮詢、MCP整合、技術外包與系統運維企業AI諮詢具體做什麼，最後應該交付哪些成果？
企業AI諮詢應幫助企業從業務目標、流程、資料、系統和風險中篩選真正值得投入的場景，而不是隻介紹模型和工具。最終成果通常包括現狀診斷、場景優先順序、資料系統差距、PoC任務書、評測指標、風險清單和分階段路線圖。每個結論都應說明依據、假設與待驗證項。諮詢報告還應能被企業用於內部立項、比較供應商和組織後續驗收。
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