企业部署 AI 常见问题

五个理由：降本（低成本 AI 取代高成本人力）、增效（效率翻几倍）、数据安全（本地部署不出公司）、知识资产（经验沉淀为数字资产）、人才风险（人走知识留）。

大量重复文件处理、报价对账靠感觉、报销收单靠人盯、数据散落各处、数据敏感不敢上传第三方、同行已用 AI 提效。只写文档做计划书且不涉密的，在线工具就够用。

在线免硬件开网页即用但数据上传第三方、按量计费；本地部署数据全程不出公司、一次性投入边际成本低、沉淀为企业数字资产、不依赖外网。

十个常见坑：让 AI 学鼠标点界面、先买机器再想需求、迷信模型微调、数据不标注直接喂、模型越大越好、分不清在线和开源模型、让 AI 做统计、需求模糊就报价、为 AI 而 AI、一上来就全自动。

AI 是工具不是噱头。落地方式是 AI 辅助人工：重复劳动交给 AI，决策责任留在人身上，把员工从繁琐重复中解放出来做更有价值的事。

先洗数据理需求，单点破局落地 1-2 个高频场景，打通接口，分阶段推进。具体周期取决于需求范围和数据准备程度。

本地部署场景下，模型与数据都在企业局域网，全程不出公司，权限按岗位划分、操作留痕；云端托管场景采用加密通道传输、按行业标准隔离存储。

按需求配，不按想象配。网页 AI 办公 4-5 千；文档收单等非高并发场景 7 千-1.5 万；RAG 知识库 9 千-1 万；70B 大模型 1.4-1.5 万；企业级生产 3 万起。多数场景 32B 够用，先跑通场景再定硬件。

上线后由我们负责部署与培训，并持续陪跑；日常知识库和文档维护可由企业指定人员承担，我们把方法与模板交付清楚。具体服务范围与响应方式写入服务协议。