医疗器械流通
4h → 9min
询价到出报价的响应时间
报价不再等业务员回微信
把三千多个型号的参数、注册证、历史成交价建成知识库，客户需求一进来就出初版报价，业务员只改例外项。
交付：知识库 + 报价助手 + ERP 接口
选了“看起来最酷”的场景
做数字人、做品牌海报、做周报生成器——做得成，但不产生钱。真正该先做的是报价、单据、对账这些每天在吃人力的环节。
B2B 交易型企业的 AI 落地伙伴
我们只服务一类客户：靠询价、报价、订单、单据、结算跑生意的交易型企业。 不谈大模型参数，只谈你的报价快了多少、单据错了几张、人少用几个。
现实
试点跑得挺好，预算花完了，然后就没人再提。 问题几乎从不在模型，而在这三件事上。
做数字人、做品牌海报、做周报生成器——做得成，但不产生钱。真正该先做的是报价、单据、对账这些每天在吃人力的环节。
产品参数、报价规则、合规条款散在 Excel、微信和几个人的记忆里。AI 拿不到这些，就只能胡说。
交付完没人接手，业务变了提示词没变，三个月后准确率掉到不能用，系统被悄悄关掉。
我们做什么
每一项都能落到一个可衡量的指标上。算不清收益的，我们不建议做。
用两周把业务拆成任务清单，逐个评估“AI 能不能做、值不值得做、先做哪个”。
把产品参数、报价规则、合同条款、历史方案整理成可检索的知识底座，让新人和 AI 都能直接问。
询价、比价、报价、订单录入、单据核对、对账提醒——把重复动作交给系统，人只做例外处理。
面向 B2B 采购决策的内容体系：行业问答页、案例库、AI 搜索可见度（GEO）优化，把人引到私域。
把 AI 接进你已经在用的 ERP、进销存、企微、CRM，而不是再开一个没人登录的新系统。
典型场景
右边这列，是我们实际交付过或正在交付的任务类型。选一个最痛的开始。
| 业务环节 | AI 承担的任务 | 可衡量的改变 |
|---|---|---|
| 询价与报价 | 读取客户需求 → 匹配产品与历史成交价 → 生成报价单，人只审例外 | 报价响应时间 |
| 产品与资质查询 | 型号、注册证、有效期、适配范围的即时问答，附原文出处 | 新人上手周期 |
| 订单与单据 | 纸质/PDF/图片单据识别入库，与订单自动勾稽，差异标红 | 录单人力 · 差错率 |
| 合规与合同 | 条款风险提示、资质到期预警、供应商准入材料初审 | 合规返工次数 |
| 客户跟进 | 从历史沟通中提取需求与节点，生成跟进建议与话术 | 有效触达率 |
| 对账与结算 | 应收应付自动比对、账期提醒、异常往来归因 | 逾期账款占比 |
| 获客与内容 | 把专业能力结构化为可被搜索和 AI 引用的内容资产 | 询盘数量 · 线索质量 |
交付方法
不定“合作框架”，只定里程碑。任何一步看不到价值，你都可以停。
访谈一线、翻历史数据、算出每个环节的人力与时间成本，产出一张场景优先级表。
2 周 · 产出路线图只做一个场景，真实数据、真实用户，跑通“输入—处理—人工复核”的完整闭环。
4–6 周 · 产出可用系统接入现有系统与权限体系，做培训、写操作手册、设准确率红线与回滚方案。
2 周 · 产出上线验收单每月看指标、调提示词与知识库、扩展下一个场景。AI 是要养的，不是装完就完。
持续 · 产出月度复盘场景示例
以下为脱敏后的典型项目形态，用于说明“做什么、改变什么”。具体基线数据在诊断阶段与你一起测。
4h → 9min
询价到出报价的响应时间
把三千多个型号的参数、注册证、历史成交价建成知识库，客户需求一进来就出初版报价，业务员只改例外项。
-60%
单据录入所需人力
供应商发来的 PDF、图片、Excel 报价与送货单自动识别，与采购订单勾稽，对不上的自动标红并说明差异原因。
3.2×
AI 搜索中的品牌被引用次数
重构站点信息架构，为每个品类建立可被引用的问答页与资质说明，同步投喂到主流 AI 检索入口，线索从私域进来。
注：以上为脱敏示例，指标为项目目标值与验收口径，非承诺收益。
为什么是我们
我们懂你每天在处理的那些事：客户要压账期、供应商要现款、单据总有一张对不上、 资质过期是能要命的合规风险。
所以我们的方案从不追求“技术最先进”，只追求“明天业务员真的会用”。