Level 1
应用级 · AI 高效使用者
- 提示词工程与对话技巧
- 办公场景 AI 提效实操
- AI 内容生成与质量校验
面向：全员 / 一线岗位
业务 02 · 王牌 AI 业务
FDE 种子陪跑 · 企业 AI 落地咨询
不做纯理论、不交空方案。从 FDE 人才梯队培育，到 AI 项目全流程落地与价值量化清算， 陪企业跑完从 0 到 1、从 1 到 N 的完整闭环。
什么是 FDE
FDE：既懂业务、又懂 AI 的落地工程师
FDE（Forward Deployed Engineer，前置部署工程师）是 AI 时代企业最缺的角色—— 他既理解业务流程，又能把 AI 能力工程化地装进业务里。 我们的方法是：先在企业内部培养一批 FDE 种子，再陪他们把真实场景一个个做出来。
这样交付的不是一堆账号和模板，而是一支能持续自我迭代的内部队伍， 以及一份经得起财务复核的价值清算报告。
人才
梯队培养
场景
训战落地
价值
量化清算
0+
累计 AI 落地项目
0
典型客户首年落地场景数
0 万
单客户年化成本节约（示例）
0 人
单客户培养 FDE 种子（示例）
人才梯队
FDE 人才梯队三级培养体系
从会用 AI，到会搭 AI，再到会带团队做 AI，逐级递进。
Level 2
搭建级 · AI 场景构建者
- 业务场景识别与优先级评估
- 智能体搭建与知识库配置
- 工作流编排与系统集成
面向：业务骨干 / IT 人员
Level 3
治理级 · AI 落地推动者
- AI 项目组合与路线图管理
- 价值量化清算与汇报机制
- 合规风控与内部推广带教
面向：数字化负责人 / 中层管理者
服务内容
四大服务模块，覆盖 AI 落地全周期
FDE 人才梯队三级培养
按应用级 / 搭建级 / 治理级分层设计课程与实战任务，配套认证与内部讲师培养， 为企业沉淀一支能自我运转的 AI 落地队伍。
FDE 种子陪跑 AI 落地服务
选定内部种子学员，顾问 1 对多陪跑：从场景筛选、方案设计到智能体搭建与上线， 每个场景交付一个可运行的成果，而非一页 PPT。
企业 AI 项目量化价值落地
建立统一的价值核算口径：节省工时、降低错误率、缩短周期、提升转化率等， 把 AI 收益换算成财务语言，形成可向上汇报的价值清算报告。
AI 合规风控与长效体系
数据使用边界、内容合规审核、账号权限与审计机制、AI 使用规范制度， 以及内部推广激励与持续迭代机制，确保 AI 用得久、用得稳。
陪跑服务流程
12 周种子陪跑，交付 3 个可运行场景
W1-2
场景扫描与优先级排序
访谈关键岗位，梳理高频痛点，用「价值 × 可行性」矩阵筛出首批场景。
W3-4
种子集训与工具配置
FDE 种子集中培训，完成账号、知识库与基础工作流配置。
W5-8
场景搭建与试运行
顾问带教搭建智能体 / 工作流，小范围试运行并迭代优化。
W9-10
价值量化与验收
按约定口径核算收益，形成价值清算报告并向管理层汇报。
W11-12
合规检查与推广
完成合规风控检查，制定内部推广计划与第二批场景清单。
长期
长效固化
内部讲师认证、场景库沉淀、季度复盘机制，队伍可自我迭代。
适配客户
- 已启动 AI 转型，但项目分散、无法规模化的中大型企业
- 买过 AI 工具却用不起来、员工抵触的组织
- 需要向董事会 / 集团证明 AI 投入产出的数字化负责人
- 希望建立内部 AI 能力而非长期外包的企业
交付成果清单
- AI 场景清单与优先级评估矩阵
- 可运行的智能体 / 工作流（含配置文档）
- AI 价值量化清算报告（财务口径）
- AI 使用规范与合规风控制度文件
- 通过认证的 FDE 种子团队与内部带教机制
常见问题
关于 AI 落地，客户最常问
多数情况是场景选错了——从「炫技场景」而非「高频痛点」切入。我们会先做场景扫描，优先选择员工每天都要做、且见效快的场景，让第一批使用者先尝到甜头，再逐步推广。
能。立项时即与业务、财务共同约定核算口径（如单环节节省工时 × 人力单价、错误率下降带来的返工成本减少），上线前后取同一口径数据对比，结果可复核。
我们会在方案设计阶段就明确数据边界与脱敏规则，输出 AI 使用规范、权限与审计机制，并协助完成内容合规审核流程，确保符合企业内控与监管要求。
价值兑现
指标改善对照：AI 落地到底带来什么
AI 项目最怕「做了说不清效果」。所以我们把可量化的指标写进立项书，过程按周跟踪，结项用同一口径复测。
| 核心指标 | 改善前（典型） | 改善后目标 | 主要抓手 |
|---|---|---|---|
| 事务性脑力工时占比 | 大量重复录入与搬运 | ↓ 40–70% | 场景识别 + AI 工具替代 + 流程再造 |
| 数据统计与报表时效 | T+3 ~ T+7 | T+1 或实时看板 | 数据打通 + 自动生成报表 |
| 单位产出所需人力 | 随业务量线性增长 | ↓ 20–40% | 人机协同 + 岗位重新设计 |
| 年度落地 AI 场景数 | 0–2 个，且难持续 | 6–12 个 / 年 | FDE 梯队 + 场景优先级机制 |
| 能独立推进 AI 的内部骨干 | 0–2 人（依赖外部） | 5–15 人 | 三级培养 + 项目陪跑 + 认证 |
说明：表中数值为同类项目常见区间的示意值，不构成收益承诺；立项时将以贵司实际数据替换并作为验收基线。