诊断看三个维度，缺一个就先补
一个场景能不能落地，很少取决于模型好不好，更多取决于数据和组织。我们用三个维度做判断，任何一个维度不成立，结论就是「先解决这一项」，而不是先上系统。
- 数据就绪度：数据是否存在、是否可获取、口径是否统一、历史跨度是否够
- 技术可行性：现有模型能力能否覆盖任务、准确率要求是否现实、异常如何兜底
- 组织承接力：谁使用、在哪个流程里用、产出错了谁负责、是否有人力维护
AIM 方法：从战略到变现
我们把咨询过程拆成三段。Align 阶段解决「做什么」——把商业目标翻译成可衡量的指标，倒推需要哪些能力。Implement 阶段解决「怎么做」——确定场景顺序、技术路线与数据方案，并设计试点。Monetize 阶段解决「怎么算数」——建立效果衡量口径与复盘机制，让投入产出可被业务方验证。
- 商业目标 → KPI → 模型指标的映射表，逐层可追溯
- 场景优先级排序，明确不做什么以及原因
- 每一阶段的责任人、依赖条件与验收口径
常见误区
我们在评估中反复遇到几种情况，都会在报告里直接指出。
- 先定技术再找场景：已经有了模型，再去找能用的地方——通常做不出结果
- 把 Demo 效果当成生产效果：演示数据干净、问题清晰，真实数据往往两者都不具备
- 忽略人工兜底：没有设计人工复核环节，异常发生时流程会直接断掉
- 不写验收口径：项目结束时无法判断做成了没有，双方都为难
交付物清单
每个阶段的交付内容在合同里逐项列明，以可检查为准，不以篇幅为准。
- AI 成熟度评估报告（含打分口径与证据）
- 场景优先级清单与可行性结论
- 分阶段落地路线图
- 商业目标—KPI—模型指标的映射表
- 数据与合规风险清单
- 组织与人才配套建议
其它服务板块
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