内部知识分散
制度、产品、项目与业务资料已经形成规模,但查询、理解、整理和复用仍高度依赖个人经验。
- 员工反复询问相同问题
- 新人、销售或支持岗位上手周期较长
- 方案、报告与纪要存在大量重复整理
DO MORE WITH AI项目咨询ENTERPRISE AI SERVICE
从明确业务问题出发,提供场景评估、智能体原型验证、定制开发、生产部署与持续优化服务。
POSITIONING
SERVICE POSITIONING
DoMo 面向拥有内部知识、固定工作流程或既有信息系统的成长型企业,以一个高频、可量化的业务场景为切口,将企业知识、业务规则与现有系统连接起来。
项目同时考虑场景判断、数据边界、系统集成、工程质量、效果评测与持续维护,使 AI 应用能够进入真实工作流程,并以明确指标完成验收。
02 / WHO WE SERVE
企业需要能够确定业务负责人、技术接口人和验收责任人,并愿意从一个部门、一个场景开始验证。
制度、产品、项目与业务资料已经形成规模,但查询、理解、整理和复用仍高度依赖个人经验。
代码、架构、接口、运维与历史决策分散在不同系统和关键人员手中,系统理解与协作成本持续增加。
企业已经试用大模型或智能体平台,但仍缺少数据治理、权限控制、系统集成、效果评测和生产运行机制。
03 / CORE APPLICATIONS
每个项目根据企业实际数据、权限、系统接口与验收指标进行适配。
将企业制度、产品资料、项目材料和固定模板转化为可查询、可引用、可生成、可审核的知识协作能力。
连接代码库、技术文档、接口说明、项目规范和运维资料,降低复杂系统的知识获取与研发协作成本。
04 / SERVICE PATH
每一阶段都有独立目标、交付物和是否继续的明确结论。
梳理业务流程、角色、数据、系统与风险,选择最值得验证的一个场景。
使用真实但受控的数据和任务,验证一个最小业务闭环的效果、成本与风险。
将通过验证的场景建设为可运行、可维护、可监控、可审计的企业应用。
START WITH ONE SCENARIO
05 / DELIVERY CAPABILITIES
不以平台数量或单次演示判断项目质量。
判断问题是否值得使用 AI,以及应采用智能体、固定工作流、传统软件还是组合方案。
明确资料来源、分类、版本、权限和更新责任,使数据可解释、可追溯、可维护。
将身份、权限、接口、日志、测试、异常、性能、部署和维护纳入同一工程过程。
通过 API、数据连接、工作流或定制组件连接现有系统,保留清晰的系统边界。
以真实任务、标准测试集、质量指标、工程指标和业务指标共同判断效果。
持续关注知识更新、模型变化、用量成本、失败案例和用户反馈。
06 / ACCEPTANCE & BOUNDARY
验收依据来自真实业务任务与双方确认的测试集,覆盖任务完成、内容质量、工程运行、权限安全和业务结果,不以单次演示或主观感受代替评测。
不承接高责任事项的自动最终决策、未经确认的审批付款与生产写入、无明确目标和验收标准的项目,以及超出当前工程保障范围的大型高可用系统。