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准备一个真实业务问题，先聊清楚，再决定是否值得进入 POC。
适合从一个具体问题开始：现状是什么、哪里最费力、希望改善什么结果。
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企业往往不是缺 AI 工具，而是不确定“哪里值得做、怎么做、做了有没有价值”。
不知道哪个业务问题最适合切入，避免为了 AI 而 AI。
不知道效率、质量、收入或风险改善能否被量化验证。
担心一开始就陷入 ERP、CRM、多系统集成和长期项目。
行业不是硬条件。更重要的是：有真实问题、有人在处理、能够获得少量数据、结果能够衡量。
订单理解、核对、异常发现、跨部门协同。
数据解释、经营诊断、异常发现、行动建议。
线索整理、客户响应、知识辅助、重复工作自动化。
资料处理、核验、分类、规则辅助。
信息整理、跨部门协同、任务分派与跟踪。
只要问题明确、输入可得、结果可测，就值得评估。
先把问题说清楚，再让 AI 进场。
找到已经存在、有人处理、可以量化的问题。
明确目标、角色、任务、数据、规则与判断点。
比较人工、规则、软件、RPA、LLM、Agent、人机协同。
只验证一个核心价值假设，不建设完整系统。
事先定义主指标与辅助指标，与当前方式比较。
结果可以是继续、调整，也可以是停止。
第一阶段通常不要求打通所有企业系统。只有当核心价值成立后，才逐步增加集成深度。
我们有一套基于企业软件、数据与业务流程经验构建的可演示原型，用来展示如何把 AI 放进一个真实业务流程。
首轮验证重点不是“把整个订单系统做完”，而是证明 AI 是否能在一个具体节点降低人工负担、提升质量或改善响应。
可以。我们不以“案例数量”替代验证。首个合作本身就是一次小范围、可量化的验证。
通常不需要。优先用文件、Excel、CSV 或脱敏样本验证核心价值。
POC 阶段保留人工确认与依据追溯，高风险动作不会因为单次模型输出直接执行。
不是。POC 的结果可能是继续、调整或停止，取决于证据和实际价值。
准备一个真实业务问题，先聊清楚，再决定是否值得进入 POC。
适合从一个具体问题开始：现状是什么、哪里最费力、希望改善什么结果。
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