大模型场景选型与可行性验证
用客户真实业务数据评估场景可行性，交付场景优先级矩阵、可行性评估报告和投入产出估算表三份文档，明确每个场景的收益区间、数据前提与风险点。
Services
业务能力与服务目录
四类服务，每一类都写清楚做什么、交付什么、用什么验收。范围和周期在场景评估后按实际情况确定。
服务总览
四类服务的适用行业、交付物与周期
下表是 ABMM 四个服务方向的标准交付物与典型周期，表格口径为近 12 个月已完成项目的统计区间，具体范围以场景评估报告为准。
AI 应用落地
AI 应用落地
价值主张：把大模型与机器学习能力接进企业既有系统，用业务指标验收，不停在演示环节。
企业知识库与智能问答
把手册、工单与制度文档做成可检索可追溯的知识库，交付文档切分与索引方案、检索质量评测报告、可运行的问答系统及其调用接口文档。
流程自动化与智能体
把重复操作改为自动流转，交付流程图与自动化规则清单、流程机器人配置、异常处理手册，以及上线首月的运行日志与人工接管机制说明。
模型效果度量与运营
上线不是终点，交付效果度量看板、基线对比报告和按季度更新的调优记录，指标连续低于基线时启动改进计划并同步客户。
典型场景
- 制造业客服与售后知识问答，历史工单多但检索靠人工翻文档。
- 设备时序数据的故障预测与预测性维护排产。
- 信贷、单据与理赔材料的人工预审加人工复核。
- 企业内部制度、流程与系统操作的手册检索。
相关案例
- 汽车零部件企业设备预测性维护，非计划停机由每月 18 次降至 6 次。
- 城商行智能信贷材料审核，平均审批时长由 3.2 天缩短至 1.1 天。
- 连锁零售门店知识库与智能客服，一次性解决率提升 31 个百分点。
数据治理
数据治理
价值主张：把分散在多个系统里的数据理成一套统一口径、可追溯、可监管的基础，让分析、模型与合规都建立在同一份事实上。
数据标准与口径统一
先解决同一个指标在不同部门算法不同的问题，交付业务域数据标准文档、指标字典和主数据管理方案，并在治理平台中落地为可执行的校验规则。
数据质量监控
交付质量规则集（完整性、唯一性、及时性、一致性）、自动稽核脚本、每日质量报告和整改闭环记录，问题项可追溯到责任人与处理时限。
数据资产目录
交付表级与字段级的数据资产目录、血缘关系图谱和数据责任人台账，让业务方能自助查到数据来源与更新频率，减少重复取数请求。
隐私合规与数据分级
交付数据分级分类清单、个人信息处理活动台账、脱敏与加密方案、数据留存与共享策略，并给出审计时可用的证据材料目录。
典型场景
- ERP、MES、CRM 各自维护一套编码，集团合并取数要人工对账。
- 报表数据与源系统对不上，缺少统一的质量监控与责任划分。
- 个人信息保护合规检查要求梳理数据流向与留存期限。
- 多个工厂与门店共用系统，主数据下发后不同步。
系统集成
系统集成
价值主张：不推翻既有系统的前提下把数据流打通，让新系统能接住老系统的数据，也让老系统能读到新系统产生的结果。
企业应用集成
交付集成架构图、接口清单与字段映射表、联调测试记录和上线切换方案，接口变更同步更新到文档，避免上线后出现无文档的口头约定。
API 治理
交付 API 目录与设计规范、网关路由与鉴权配置、版本与配额管理规则，并提供调用量、错误率与响应时间的监控看板。
遗留系统对接
针对不提供接口的老系统，交付数据库直连或中间件方案、增量同步脚本，以及断点续传与对账补偿机制，历史数据可按批次回补。
数据同步与主数据分发
交付同步链路文档、延迟与一致性监控规则和每日定时对账报表，多网点场景下明确各节点的数据时效要求与失败告警路径。
典型场景
- ERP 与自建系统之间没有标准接口，需要重新做主数据分发。
- 老 ERP 无法改造，需要在不改生产库的前提下取数。
- 多工厂、多门店数据回传时效不一致，总部看到的是隔日数据。
- 系统间调用无监控，故障时无法定位是哪一段链路。
安全合规
安全合规
价值主张：把合规要求放进方案阶段，而不是上线前补课。安全设计的返工成本，远高于提前一周把要求写进设计文档。
等保三级测评支持
交付定级备案材料、安全整改方案、测评配合记录与复测跟进报告，覆盖身份鉴别、访问控制、数据加密与审计留存等控制项的落实情况。
渗透测试与安全评估
交付测试方案、含风险等级与复现路径的渗透测试报告、修复验证报告，并对高危项给出整改优先级与验证方式，不通过验证不予关闭。
安全运营与态势监控
交付日志采集范围与告警规则、安全运营月报、事件分级与处置流程，以及季度漏洞修复跟踪表，月报只报真实数据不做美化。
个人信息保护合规
交付个人信息处理活动清单、个人信息保护影响评估报告、权限最小化与脱敏方案，以及对外共享与第三方委托的合规审查意见。
典型场景
- 金融或涉敏系统上线前需要完成等保三级测评与备案。
- 新系统对外提供服务，需要在上线前完成渗透测试与整改。
- 集团年度安全检查，需要汇总各分子公司的整改与运营情况。
- AI 应用涉及个人信息处理，需要先做影响评估再上线。
交付流程
四个阶段，每个阶段都有可验收的交付物
所有服务方向共用同一套流程。阶段之间设卡，上一阶段的验收指标不达成不进入下一阶段。
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场景评估（1–2 周）
梳理业务流程与现有数据资产，输出场景优先级矩阵与可行性评估报告，交付物包括现状清单、问题量化口径、投入产出估算与风险清单。免费或按项目规模收费，结论会写明是否建议立项。
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原型验证（2–4 周）
围绕 1–2 个高优场景做可运行原型，用客户真实数据验证效果，交付原型系统、效果度量基线与接口文档。基线指标由客户业务方确认，作为后续验收依据。
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系统集成实施（6–16 周）
完成与既有系统的对接、数据治理与权限安全设计，分批交付并组织用户验收，交付物包括部署文档、测试记录、培训材料与运维手册。
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持续运营（长期）
提供效果调优、模型与规则迭代、用户培训与月度运营报告，按季度对照验收基线出具效果复核结论，指标持续不达标时启动改进计划。
合作方式与定价
三种合作方式，对应不同的计费口径
多数客户从项目制开始，验证有效后转为年度顾问制或 SaaS 订阅制。计费方式在场景评估后确定，不按功能清单简单打包。
项目制
适合什么客户：有明确的建设目标、预算和上线时间要求，需要一次性交付可验收系统的客户，通常是首次合作的客户。
包含什么服务：场景评估、原型验证、系统集成实施、用户培训与验收支持，交付完成后提供 3 个月质保期，质保期内的问题修复不额外计费。
计费口径：按项目总价签署，报价基于场景评估报告确认的工作量人天，范围变更走书面变更单并同步工期影响。
年度顾问制
适合什么客户：已完成一到两个项目、系统进入常态化运行阶段，需要持续优化效果并规划下一年度技术投入的客户。
包含什么服务：固定顾问人天、季度技术路线评审、效果复核与调优、架构与安全评审、员工培训，按月输出运营报告与问题跟踪表。
计费口径：按年度订阅，含约定人天额度，超出部分按人天单价结算。未使用的人天可结转至次年，不清零。
SaaS 订阅制
适合什么客户：需求标准化程度高、希望以较低前期投入使用成熟能力，且愿意接受按年订阅方式的客户，多见于知识库与数据质量监控场景。
包含什么服务：SaaS 版本的功能使用、版本升级、系统托管与运维保障、有限的实施支持，不含定制开发与私有化部署。
计费口径：按账号数与年度订阅，订阅期内含功能更新与技术支持；私有化部署另行报价，按一次性实施费加年度维保费计算。
以上价格为计费方式的说明，实际报价取决于场景范围、系统数量与数据条件，需在场景评估后出具正式报价单。涉及第三方软件许可、算力与云资源的费用由客户直接采购或据实列支，不计入服务费。
本页要点
- ABMM 的服务分为 AI 应用落地、数据治理、系统集成、安全合规四类方向，每类都有明确的交付物清单与验收标准。
- 典型周期：原型验证 4–8 周，生产级系统 3–6 个月；数据治理 8–20 周；系统集成 6–16 周；等保测评支持 4–10 周。
- 每个服务方向包含 4 项子能力，交付物包括评估报告、可运行原型、接口文档、配置清单、测试记录与运营报告等可验收文档。
- 所有项目按场景评估、原型验证、系统集成实施、持续运营四个阶段推进，阶段之间设卡，上一阶段不达标不进入下一阶段。
- 合作方式分项目制、年度顾问制与 SaaS 订阅制，计费口径分别为项目总价、年度人天额度与按账号数订阅。
- 公司自 2015 年成立以来累计服务 120+ 家企业客户、交付 380+ 个项目，年续约率 92%，背景见关于 ABMM。