Transformation Path
从认知到落地的四层路径
先判断问题是否值得用 AI，再准备数据与流程，最后用小范围验证决定是否扩展。
01
看清业务问题
明确谁在什么流程遇到什么问题，以及改善后如何验证。
02
准备数据与流程
统一数据口径、权限和责任，让 AI 输出可以追溯。
03
验证一个场景
限定范围、保留人工兜底，用 30 至 90 天记录效果。
04
形成持续运营
处理错误、更新知识和规则，把反馈回写到业务闭环。
Scenario Selection
什么场景适合先做
优先考虑
知识检索与引用问答
问题高频、数据可得、风险可控且结果可验证。
经营数据汇总与异常解释
问题高频、数据可得、风险可控且结果可验证。
单据录入与资料整理
问题高频、数据可得、风险可控且结果可验证。
谨慎开始
自动承诺价格与合同条款
需要更强的数据治理、人工复核与责任边界。
无人复核的高风险决策
需要更强的数据治理、人工复核与责任边界。
数据来源不明的经营预测
需要更强的数据治理、人工复核与责任边界。
90-Day Pilot
把试点设计成可验证、可停止、可扩展的实验
设定业务基线，限定数据和用户，规定不可接受的错误，保留人工兜底；达到阈值再扩大，没有达到就找出原因。
创新不从概念开始，而从一个真实业务问题开始。
用 30 分钟，把现状、优先级和下一步说清楚。