果真好人工智能 人工智能与技术服务

承接方式

先把业务场景讲清楚,再把智能应用做成能验证、能维护的样子

项目不按模型数量堆,而是按使用场景、数据来源与判断标准拆解:哪些环节需要自动化、哪些数据由谁提供、哪些结果需要人工复核。范围确认之后再定模块与数据清单,实施按数据准备与场景验证分批推进,验证通过后统一上线并交接说明与复核规则。

已有系统的,可以只做数据整理、标注支持或单个场景的智能辅助,不必整体重做;也可以从一个高频场景开始,验证后再扩展到其他环节。

  • 场景整体实施
  • 年度支持
  • 资料交付
  • 培训与复核

01 / 业务领域

业务领域

四类业务可以单独承接,也可以组合成一个项目分阶段推进。每一类都按"处理什么对象、用在什么情境、需要哪些角色参与"来说明,便于直接对照现有流程与数据条件。

A / 智能应用

智能应用与场景

面向有大量文本与表格需要处理的团队:把整理、归类与核对交给流程,把判断与例外留给人工。

  • 文档与资料处理:材料整理、要素提取、分类归档与检索
  • 客服问答与工单归类:常见问答应答、工单分类与转派建议
  • 报表与数据核对:台账比对、差异标注与待确认清单
  • 场景评估:先明确判断标准与可接受的误差范围,再定应用边界

适用情境:材料整理耗时、工单分类依赖经验、台账比对需要反复核对。

B / 数据治理与标注

数据治理与标注

把零散的数据与样本整理成可用的基础:规则先写清,标注与复核分开做,结果可追溯。

  • 数据整理:字段统一、去重补全、口径对照与样例留存
  • 标注规则:判定标准、边界样例与争议处理口径
  • 抽样复核:按比例抽检、纠错记录与规则修订
  • 数据权限:采集范围、使用目的与留存期限按约定执行

适用情境:数据口径不统一、标注结果需要抽检、涉及个人信息需要按范围使用。

C / 模型应用与集成

模型应用与集成

面向已有业务系统的团队:把识别与生成能力接到现有流程里,出结果的同时保留人工确认入口。

  • 能力接入:按场景选择调用方式,明确输入格式与输出字段
  • 流程集成:结果回填到既有系统,保留来源与处理时间
  • 异常兜底:识别不确定或数据缺失时转人工,不直接下结论
  • 复核入口:批量结果可抽样查看、逐条修正并回写

适用情境:大量重复判断占用人力、结果需要留痕与可回溯。

D / 服务与支持

服务与支持

面向已上线场景的日常服务:让效果可跟踪、规则可修订、问题有人跟进、版本按计划更新。

  • 效果跟踪:按约定的评估口径观察,异常与偏差单独标注
  • 规则与版本:判定规则与提示词随场景修订并保留版本记录
  • 问题响应:按级别响应,先恢复可用再定位原因
  • 使用培训:按角色组织讲解,明确人工复核责任与例外处理

适用情境:场景需要持续观察、规则需要随业务调整、结果需要人工兜底。

02 / 服务流程

服务流程

一个项目按四个阶段推进,每个阶段都有可确认的输出物;阶段之间需要确认的内容提前写清,避免实施到一半才发现口径不一致。

01

场景梳理

明确使用对象、处理对象与数据来源,把需求从口头描述整理成可核对的条目与样例。

  • 角色分工:谁使用、谁复核、谁负责例外处理
  • 数据边界:字段来源、可用范围与脱敏要求
  • 范围说明:本期处理哪些环节、后续可扩展到哪些场景

02

方案与样例

输出实施方案与验证方式,把输入、输出与判断标准写清,作为后续验收的依据。

  • 任务清单:每个场景的输入形式与输出字段
  • 样例清单:典型样例、边界样例与争议样例
  • 验证方式:抽样比例、评估口径与通过标准

03

实施与验证

按场景分批实施,完成数据准备与效果验证,问题按记录逐条修正并复测。

  • 数据准备与样例整理
  • 场景配置与结果回填
  • 抽样验证、偏差修正与复测

04

正式启用与交接

切换到正式流程并完成范围确认,交付账号权限、说明与培训,交接清单逐项确认。

  • 正式启用与范围确认
  • 账号权限移交与使用培训
  • 交接清单确认与后续支持安排

03 / 交付与支持

交付与支持

交付不只是把结果跑出来:说明、样例、培训与后续跟踪都要一起落实,接手的人能看懂、能复核、能自行处理常见状况。

说明与样例

  • 结果字段说明:输出字段含义与取值范围
  • 使用说明:操作步骤、输入要求与限制条件
  • 集成说明:对接对象、输入输出格式与调用时机
  • 样例留存:典型与边界样例、处理结果与偏差记录

培训与移交

  • 管理员培训:账号权限、范围调整与记录查看
  • 使用人员培训:日常使用、人工复核与例外上报
  • 使用手册:按场景分节,配操作位置说明
  • 交接清单:逐项确认说明、样例与账号

跟踪与规则更新

  • 效果跟踪:按评估口径观察,偏差与异常单独标注
  • 数据核查:数据范围与留存期限按约定复核
  • 规则更新:判定规则与提示说明随场景修订
  • 场景扩展:按新需求扩展处理范围并复测

交接完成后,可以按年度支持继续跟踪效果、修订规则与按需培训;也可以不约定长期服务,按次处理具体的结果核对、数据整理或场景调整。数据归属与第三方组件许可,按项目约定执行。

04 / 关于公司

关于公司

果真好人工智能以人工智能与技术服务为业务方向,工作内容围绕智能应用与场景、数据治理与标注、模型应用与集成、服务与支持四类展开。项目以场景梳理为起点,处理范围、验证方式与节点在开工前写成清单,过程中按清单核对进度。

承接方式灵活:整体项目从场景到上线一次交付;也可以沿用现有流程,只做数据整理、标注支持或单场景辅助;已上线场景可另行约定年度支持,负责效果跟踪、规则修订、问题响应与按需培训。实施与复核过程记录留档,便于后续接续维护与查阅。

  • 场景整体实施
  • 单项服务承接
  • 既有流程衔接
  • 年度支持服务
  • 按次服务支持

05 / 常见问答

问答与说明

开始合作前,这几项通常需要先确认清楚。

这类服务怎么计价?

按场景与工作量分档计价:场景评估与方案按人天计价,数据整理与标注按数据量与规则复杂度计价,集成实施按对接对象与验证轮次计价,年度支持按月或按工作量计价;报价单注明计价口径、包含的验证轮次与有效期,超出范围的新增场景按变更单另计。

从评估到上线一般要多久?

常备场景在样例与判断标准确认后,数据准备与规则整理 5 至 10 个工作日完成;实施与抽样验证一般 10 至 20 个工作日;含既有流程对接的按对接条件顺延,多场景按批次上线,每批验证通过后进入下一批。

说明与样例都会给吗?

会。交付内容包含结果字段说明、使用说明、集成说明与样例留存;涉及第三方组件与平台的按其许可与约定方式处理,并在交接清单中列明,便于后续复核与追溯。

能不能只承接其中一部分?

可以。只做数据整理、只做标注支持、只做单场景辅助或只做效果跟踪都可以单独承接;已有流程继续沿用原有做法,按数据条件与影响范围评估后推进。

效果与人工复核怎么安排?

按约定口径跟踪效果:抽样验证与偏差记录随批次留存,不确定或数据缺失时转人工处理,不直接下结论;人工复核责任与例外上报方式在交接时明确,需要时可写入合同附件。