系统开发

这次我们接到的AI数据洞察与商业分析平台定制开发项目，就是为一家连锁零售企业服务的，对方有50多家门店，每天产生上万条销售数据，之前都是安排专人手动做报表，不仅耗时耗力，还容易出现数据错误。

企业经营

这个AI软件开发项目也不例外，上线一个月后，甲方反馈生产环节的设备故障停工时间减少了80%，质检效率提升了3倍，物流成本降低了25%，完全达到了预期目标。

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关于RAG企业知识库的定制开发，我们最开始接触的是一家中型制造企业，对方明确表示之前用的普通知识库系统，员工查询业务问题时，要么找不到精准答案，要么AI随口胡说，严重影响工作效率。

商业行情

我们在做 AI 知识库项目时，最开始不是先设计功能，而是先梳理企业的知识类型，包括制度文件、产品资料、技术文档、销售话术、客服 FAQ、项目案例、培训资料、常见问题等，搞清楚哪些知识最常用、哪些最容易出错、哪些需要权限管控、哪些需要全员开放。

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求预测功能依托历史销售数据、季节因素、节假日、市场活动、行业趋势、上下游反馈等多维度信息，通过 AI 算法做未来一周、一月、一季度的销量预估，自动给出建议采购量和生产量，系统会实时同步线上线下销售数据，一旦出现异常波动立刻预警。

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作为曾经开发过校园 AI 学习系统、服务过多所学校的技术团队，我们把成熟的教育 AI 能力迁移到企业培训场景，再结合企业管理逻辑做深度定制，让 AI 真正服务于人才成长，后续企业如果需要增加直播培训、线下考试签到、证书生成、外部讲师接入等功能。

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这些工作规则固定、操作繁琐，人工做容易出错还效率低，成都小火科技公司针对这类场景推出 RPA 结合大模型的流程自动化方案，目的是把规则类工作交给机器人，把判断类工作交给大模型，实现重复工作接近人工。

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最开始我们会把AI数字化体系拆成数据底座、业务应用、决策辅助三个部分，数据底座负责把分散在 Excel、微信、进销存软件、线下台账里的信息统一归集清洗，用 MySQL 做基础存储，Redis 做热点数据缓存，考虑到中小企业服务器成本，我们统一采用国内云服务器部署，不需要企业采购硬件。