AI 买了不少，为什么业务还是老样子？

建议走「小切口、快验证」的路线：先挑一个高频、痛点明确、数据相对齐整的场景（比如客服问答、报价、报表、内容生产），用 2 周左右做一次 PoC，看真实业务数据下的表现再决定要不要继续投。

最忌讳的是一上来就规划一套「企业级 AI 中台」——投入大、周期长、见效慢，绝大多数中小企业撑不到出结果的那天。

如果你还没在真实数据上验证过效果，建议先做 PoC。PoC 的目标不是做出成品，而是回答三个问题：这个场景技术上能不能做到、效果能不能达到业务要求、成本能不能接受。

如果场景已经被行业反复验证过（比如知识库问答、智能客服），且你的数据基础较好，也可以直接进标准版项目实施，中间的验证环节会压缩在项目第一阶段完成。

同样能力下，私有化部署的成本通常高于云上调用，因为涉及服务器或专属算力、模型部署优化、运维保障等额外工作。但它换来的是数据不出内网、可自主管控、长期调用成本更可控。

是否值得，取决于你的数据量、合规要求和调用频次。我们一般会在方案阶段把两条路线的三年总成本摆在一起给你对比，而不是默认推最贵的那种。对于数据敏感度不高的场景，「云端模型 + 本地知识库」的混合方案往往更划算。

完全可以做，常见有三种组合：一是全私有化，模型、知识库、应用全部部署在你自己的服务器或专属机房；二是混合模式，敏感数据本地处理与脱敏后，再调用外部模型能力；三是前置脱敏，先把客户信息、身份证号、金额等敏感字段做脱敏与替换，再进入模型环节。

具体选哪种，要看你的行业监管要求、数据敏感等级和预算。金融、医疗、政务类客户我们一般建议从方案一或方案二起步。

分三层看：使用层（功能日活、使用率、人均使用次数）、效率层（单任务耗时、人均处理量、返工率）、业务层（线索转化、客诉响应时长、成单周期等与你主业直接挂钩的指标）。

我们会在立项阶段就和你一起定好这些指标和基线值，上线后按周/月出数据报告。没有基线的 AI 项目，最后一定会变成「感觉还行」的糊涂账。

按服务范围与周期报价：AI 咨询类项目 ¥12,800 起 / 套，单场景落地项目 ¥58,000 起，年度全托管服务 ¥168,000 起。细分服务另有独立报价，可在各专题页查看。

支持先做小范围试点，方案阶段不满意可申请全额退款。每个行业我们还设有 1 个标杆案例名额，价格更有吸引力，可咨询是否符合条件。