理解业务
识别行业规则、关键流程与真正的卡点。
不是卖软件，
而是让 AI 进入业务。
FDE 从真实场景出发，复用合适的模型、智能体与现有工具，设计可执行的人机协作流程；不强制绑定任何软件。
编排工具
组合模型、智能体、知识库与自动化能力。
重构协作
明确 AI 与人工边界，让流程稳定运行。
真实陪跑
以试点验证闭环，并把能力留在企业内部。
企业真正的问题，不是没有 AI。
而是买了工具以后，
业务仍按过去的方式运行。
工具停留在体验经验依赖个人产出缺少标准人机边界不清
02
FDE DEFINITION
FDE 做什么
不是卖软件，
03
ENTERPRISE VALUE
企业获得什么
让能力留在企业，
让产出变得可复用。
- 01
经验不再只属于个人
将关键经验沉淀为团队可调用的标准资产。
- 02
重复工作有明确出口
把高频、低价值环节交给合适的 AI 工作流。
- 03
产出有统一标准
流程、模板与复核节点让质量更可控。
- 04
形成企业私有资产
提示词、工作流、知识库和操作规范持续积累。
- 05
团队能够独立运行
完成试点后，内部团队可在日常业务中使用与迭代。
交付聚焦可运行的工作流与可复用的企业资产；实际效果以业务基础、试点范围与实施过程为准。
04
SERVICE PATH
服务方式
从诊断开始，
按企业节奏推进。
诊断咨询
梳理现状、优先级与试点建议，明确从哪里开始。
落地实施
重构流程、搭建工作流，在真实业务中完成试点闭环。
持续赋能
根据业务变化迭代流程，并持续训练内部团队。
05
INDUSTRY CLASSIC
行业经典案例
公开行业资料参考
森马服饰：
从局部AI应用走向全链路协同。
森马服饰公开资料显示，其AI与数字化实践已进入设计研发、商品运营、供应链与企业级平台等业务环节。这个案例的价值不在于照搬具体工具，而在于用持续试点把数据、流程与组织协同连接起来。
以上为森马服饰公开行业资料中的阶段性业务结果，仅作行业实践参考；任何企业的实际成果均取决于业务基础、试点范围与实施过程。