Scan
现状扫描
弄清业务痛点、现有系统与数据能否支撑 AI 场景。
梳理关键流程、数据来源、权限现状及已有自动化程度，列出可短期试点的环节。
工作内容
- 业务访谈与场景清单
- 系统与接口、文档资产盘点
- 数据质量与权限边界初评
- 合规与安全约束确认
夏创把 AI 建设放在数字化改造的整体节奏里：先看清流程与数据是否支撑场景，再选试点、做集成与上线。知识库、智能体、自动化工作流与 OA / ERP / 业务中台对接一并考虑，由同一支交付团队负责版本、权限与运维，减少「试点很热闹、生产用不起来」的情况。
结合经营目标梳理高价值场景，明确试点、推广阶段与配套改造
企业知识库、问答与流程智能体，权限边界与审计可追溯
对接 OA、ERP、业务中台与数据平台，嵌入日常操作
效果指标、模型与数据安全规范，支持持续迭代
流程与数据不足时，先补采集、主数据或报表底座
与软件开发、系统集成同一团队，版本与监控可延续
试点以业务指标验收，再决定扩大投入
与数据治理、安全、软件定制等方案同一 SATRI 节奏对接
建设原则
以业务指标定试点范围；数据、权限与审计与业务系统同一标准。
每个试点对应明确用户、流程节点与衡量方式，通过后再谈推广，而不是一次性上大而全平台。
训练与检索范围按部门、密级配置；敏感字段脱敏，调用留痕，满足内控与合规审查。
能力落在现有账号体系与审批流里，员工在熟悉界面完成操作，而不是多开一个孤立工具。
模型与规则版本、监控告警、回退策略写入运维手册，与夏创软件交付与集成项目同一套交接方式。
SATRI 方法论
AI 与配套数字化改造按 Scan 到 Improve 分阶段推进，便于立项、试点验收与后续推广决策。
弄清业务痛点、现有系统与数据能否支撑 AI 场景。
梳理关键流程、数据来源、权限现状及已有自动化程度，列出可短期试点的环节。
工作内容
评估投入产出，确定试点范围与数字化补缺项。
对比「仅人工优化」与「AI + 流程改造」的成本收益，明确首期不做什么。
工作内容
形成可评审的技术与业务方案，而不是概念演示。
确定知识库结构、智能体边界、与业务系统的集成点及人机协同节点。
工作内容
试点上线、联调与培训在同一迭代内完成。
完成开发、与业务系统联调、小范围试运行；必要时同步补数据治理或流程改造。
工作内容
用运行数据决定是否扩大范围。
跟踪准确率、使用率与业务指标，迭代提示与知识库；推广前复评权限与成本。
工作内容
按项目阶段与合同约定裁剪，以下为 AI 与数字化落地常见产出。
知识工程
将制度、项目文档、产品资料、客服话术等纳入统一知识库，支持检索、引用与摘要，减少重复查找与口头传递。
权限按组织与密级配置，问答与导出行为可审计；与现有 SSO、审批制度衔接，避免「问得到但管不住」。
流程侧
针对填报、提醒、分派、报告草稿等重复环节，设计可编排流程；对非结构化输入引入智能体辅助，关键节点保留人工确认。
流程与 OA、工单、ERP 等系统打通，执行记录可查询，方便内控检查与事后复盘。
数字化配套
部分 AI 场景依赖干净的主数据、结构化表单或报表基础。我们会在同一项目中安排必要的数字化改造，而不是强行在脏数据上堆模型。
与数据治理、商业智能方案可分工协作：先打通关键数据链路，再放大智能应用效果。
安全合规
根据企业要求选择私有化、专有云或混合部署；模型与向量库访问走统一网关，操作日志集中留存。
对外部模型服务调用时，明确哪些数据可出境、哪些必须本地推理，并在方案阶段写进合同与技术附件。
适用对象
已在用 OA / ERP / 自研系统，希望先在客服、内勤、项目管理等岗位试点；或已完成数字化一期，需要把文档与流程智能化。
若同时规划软件定制或集成，建议统一架构评审，避免 AI 模块与业务系统重复建设、接口不一致。
可先浏览相关案例，或直接说明行业、系统现状与期望试点范围。
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