AI 赋能传统行业：流程自动化→智能辅助→数据产品落地路线图（2025企业实操卡）
1｜三问定目标（30秒）
为什么：降本/提效/增收/合规？只能选最多两项。
在哪儿：选单一流程节点（如对账、巡检、质检、客服）而非“全域智能”。
谁负责：业务负责人（PO）挂帅，数据/IT/合规并肩，明确验收口径。
2｜成熟度阶梯（别一步登天）
| 等级 | 定义 | 成本 | 回报周期 | 示例 |
|---|---|---|---|---|
| L0 可视化 | 报表/看板 | 低 | 1–4周 | 产线OEE、库存周转 |
| L1 自动化 | RPA/脚本/规则引擎 | 低–中 | 4–8周 | 发票录入、对账、批量制单 |
| L2 智能辅助 | LLM+检索/表单理解 | 中 | 4–12周 | 合同要点提取、工单分流 |
| L3 决策增强 | 传统ML/优化+人审 | 中–高 | 8–16周 | 需求预测、产能排程建议 |
| L4 数据产品 | API/插件化能力对外 | 高 | 3–6月 | 客户自助查询、生态接口 |
原则：L1→L2→L3逐级上楼；每级必须有可量化指标。
3｜高ROI 场景库（优先做“短平快”）
文档理解：合同要点/条款差异比对、投标文件查重、发票/送检单识别
客服/内部助理：知识库检索答疑、工单归类与建议回复
财务：对账凭证生成、费用报销初审、票据合规校验
供应链：到货异常判定、ASN核对、缺件预警文案自动生成
制造：质检描述规范化（缺陷→标准码）、设备日志摘要→维保建议
安环质：制度问答、隐患库检索、整改单模板
销售/售后：销售周报自动草拟、售后问题聚类与FAQ更新
人资：JD自动生成、候选人问答、入职材料校验
选择标准：重复高/规则多/容错低/文本密集的流程节点。
4｜用例打分表（100分，≥70开做）
| 维度 | 权重 | 提示 | 分 |
|---|---|---|---|
| 业务价值 | 30 | 可带来节省人时/减少错误/缩短周期 | /30 |
| 可行性 | 20 | 数据可得、接口可调、规则清晰 | /20 |
| 风险与合规 | 15 | 无敏感/可做匿名化、可审计 | /15 |
| 覆盖面 | 15 | 影响用户/单据/订单体量大 | /15 |
| 交付周期 | 10 | ≤8周可出原型 | /10 |
| 维护成本 | 10 | Prompt/规则可配置，迭代成本低 | /10 |
| 总分 | 100 | ≥70立项 | /100 |
5｜最小可行架构（MVP 用这张图就够）
数据层：业务库/文件→ETL/ELT→数据仓+对象存储；敏感字段脱敏/哈希化
检索层：向量库（文本/表格）+ 关键词索引（并存，避免召回盲点）
模型层：
结构化任务：规则/传统ML（树、回归）
文本/多模态：RAG（检索增强生成）+ 工具调用（函数/插件）
最小化：仅拉取必要列；传给模型只传片段+指纹
可审计：请求/上下文/模型版本/输出全留痕
可复现：提示词（System/Task）与知识快照有版本
对齐：红线词/敏感域拦截；拒答策略与替代流程
存储策略：模型不留用业务数据；落盘前脱敏/加密
人审闭环：高风险场景（合同/财务/合规）必须“人审后生效”
query=用户问题→关键词+向量并行召回→去重→按相似度+新鲜度排序→Top K（含来源页码/URL/段落ID）
结构化输出：
编排层：Workflow/Orchestrator（审批、重试、补偿）
服务层：API/内嵌于现有系统（ERP/PLM/MES/CRM）
治理：审计日志、提示词与知识版本、A/B、反馈回流
口令：先检索后生成，先规则后模型，能本地不出网。
6｜数据与安全硬要求（上线前逐条打钩）
7｜Prompt/RAG 可复用模板（直接套）
System（固定）
你是企业内控助手。严格以提供的资料为准；未知即“不知道”并给出升级路径。输出：结论→依据→可执行下一步。
Retriever（检索）
Task（可变量）
复制编辑请从【上下文】提取：{字段1, 字段2, …}。
若缺失，填“未知”，不要猜。附上引用片段ID。护栏
若要求法律/财务承诺→回复“需走审批”，并@角色
若出现PII/商业机密→拒答并给“合规提单链接”
8｜评估与验收（离钱最近的指标）
效率：平均处理时长 ↓、自动完成率 ↑、人工复核占比 ↓
质量：准确率/召回率/一致性、误报/漏报、投诉率
业务：回款周期/坏账率/交付周期/直通率
成本：人时节省、外包减少、模型调用费/千字
验收必须包含基线对照与盲测集（至少两周数据）。
9｜7/28/90 天路线图
D1–D7（选场景+封盘）
用第4节打分表选1–2个场景；产出SOP与验收标准
数据清单与权限开通；搭检索+RAG骨架；出假数据样例
设红线与拒答策略，接入审计日志
Week 2–4（原型→试点）
连业务系统API；做A/B（人工 vs AI+人审）
每周复盘：错误Top10→补FAQ/模板/规则
选小组用户10–30人灰度；跑两周盲测并对账
Day 90（小范围上线）
上线到单业务单部门；指标达标即扩域
输出《AI运行手册v1》（变更/回滚/审计/应急）
立项第二个场景（可共用的数据与流程优先）
10｜成本收益模型（把钱算清）
makefile复制编辑年化收益 ≈ 节省人时×人力成本 + 错误减少×单次损失 + 周期缩短×现金流收益 年化成本 ≈ 模型/向量库调用费 + 算力/存储 + 开发与运维 + 数据标注/治理 ROI = (年化收益 - 年化成本) / 年化成本 回本月数 ≈ 部署总成本 / 月净收益
11｜组织与职责（小队就能跑）
业务PO（负责人）：定义目标/验收
数据工程：接数/建模/脱敏
ML/LLM 工程：RAG/评测/推理加速
Prompt/流程设计：模板/护栏/可配置化
安全与合规：审计/留痕/授权
运维/产品：监控/迭代/反馈闭环
12｜RFP 十五问（对平台/供应商必问）
支持本地部署/专有云？数据是否不出域？
有审计日志与提示词版本管理吗？
RAG：是否支持混合检索（向量+BM25）与新鲜度排序？
函数/工具调用与工作流编排能力？
安全：PII识别、红线词拦截、输出水印/可追溯？
评测：内置评测集/可自定义基准？
多模态：表格/图片/图纸/票据识别能力？
吞吐与SLA：并发/时延/降级与重试策略？
成本透明：计费粒度、峰谷策略、上限保护？
向量库：冷热分层、压缩、去重、治理工具？
模型生态：可换模型/混合调用？迁移成本？
集成：现有ERP/MES/PLM/CRM对接方式（SDK/API/中间件）？
权限：与企业SSO/SCIM对齐？
灰度与回滚：版本发布策略？
退出机制：停用后数据与知识库如何导出？
13｜常见坑与修正
一上来就“全域AI”→ 先抓一个流程节点，两月出结果。
只上模型，不改流程→ 设人审+回流，把知识与模板沉淀到系统。
RAG只用向量→ 加关键词索引+新鲜度，并做来源展示。
幻觉无兜底→未知即不知道＋升级/人审路径。
数据脏乱差→ 立数据字典/字段定义与采集改造，否则越用越乱。
隐私合规滞后→ 上线前把脱敏/日志/授权一次做全，别边跑边补洞。
14｜两张随身卡（可截图）
A｜用例立项卡
markdown复制编辑业务目标：_____ 指标：效率__/质量__/成本__ 范围：系统__/流程节点__ 数据：来源__/字段__/权限__ 产出：SOP、模板、知识库范围 验收：基线__ 目标__ 观测周期__ 风险与人审口径__
B｜LLM 护栏清单
swift复制编辑□ 未知即“不知道”并给升级路径□ 所有回答带“来源/片段ID”□ 含PII/商业机密→拒答+引导合规流程□ 高风险场景强制人审□ 日志：请求/上下文/版本/输出全留痕□ 提示词/知识库有版本与回滚
一句话结论
传统行业做AI，赢在小场景快闭环：L1自动化先落地→L2智能辅助可用→L3决策增强可衡量。遵循**“先检索后生成、先规则后模型、可审计可回滚”的工程纪律，用7/28/90路线推进，你就能把AI从“试试水”变成稳定产出的业务能力**。
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