把 AI 真正落进
你的业务里

我在大型集团内部亲手主导过 AI 落地,也和专业研发团队一起为企业做定制开发与本地部署。数据不出厂,先从一个流程跑通。

CRM ERP OA / 审批 文档 / 合同 聊天 / 记录 AI 知识引擎 权限对齐混合检索本地部署 数据不出厂 员工提问 智能体 业务执行
某上市食品饮料集团 · 数字化负责人
跨亚太多区域 AI 落地经验
合作研发团队(TapOn)· 可定制 / 本地部署

不管你是老板还是员工,
每天都在为同一件事头疼

信息散在各个系统里,要用的时候找不到、问不到、对不上。AI 火了两年,可大多数企业还是没敢真用起来。

员工视角
  • 出了问题不知道该找谁
  • 关键时刻找不到客户信息、找不到能用的资料
  • 系统审批走到哪了,没人说得清
  • 问个事就得拉一个群,还不一定有答案
  • 各个系统的账号密码自己都记不全
老板视角
  • 问客户情况,没有人能说清楚
  • 问经营数据,没人能马上给
  • 想用数据指导决策,却拿不到准确的数
  • 同一个问题,员工和系统给的答案对不上
  • 想上 AI,又怕数据安全出事,迟迟不敢动

真正的障碍

不是 AI 不行,是它够不着
你企业里那些值钱的数据

公网上的数据,AI 早就会用了。可一家企业真正值钱的东西,都在内部的系统和文档里,又散又难拿。这才是 AI 在企业里用不起来的原因,也是「数据安全」这四个字背后真正的顾虑。

公域数据

公开、好拿,但对你没什么独特价值

搜索引擎、网页、公开资料,谁都能拿到。AI 用这些数据,回答不了你公司内部的事。

私域数据 · 你真正的资产

难拿、难管,但决定 AI 在你公司有没有用

散落在各个系统和本地文档里,格式乱、权限杂、还怕外泄。处理好它,AI 才真正为你所用;这部分必须本地部署、加密、权限可控,数据不离开企业。

所以「数据安全」不是不能用 AI,
而是必须把数据握在自己手里

把 AI 装进企业,第一步从来不是「全员开闸」,而是挑一个低风险流程,用不出厂的数据先跑通。我做的,就是帮你把这条边界划清楚、把这第一步走稳。

真正的差别不在 AI 谁家更强,而在有没有人能让一个不放心把数据交出去的老板,敢用、能用、用得安心。

一个把企业数据安全连起来的
AI 知识引擎

把分散在各系统里的数据,安全地接进来、对齐权限、统一检索,再交给员工和智能体去用。底座可本地部署,数据全程不出厂。

企业数据源 CRM · ERP · OA 知识库 · 文档 聊天 · 服务记录 数据库 · 表格 安全连接器 数据提取权限对齐向量化实时更新 统一 AI 检索 混合检索重排序问答 · 引用溯源多智能体调用 人与智能体 员工一个入口问 智能体按权限干活 流程自动执行 整套可本地 / 私有化部署 · 数据全程不出企业

TapOn 作为技术底座之一,提供产品与研发能力;我负责把它对着你的业务,在你公司里一线落地。

不用一步到位,
分三步把 AI 装进企业

从打地基到全员用起来,每一步都能马上看到价值。先让一部分人用爽,再带动全公司。

01

打地基

把数据安全地接进来,让基础设施先跑稳。导入即用,让所有人觉得好用,而不是害怕。

02

场景落地

挑一两个真实场景做出效果,用具体场景让大家理解 AI 能干什么。让先跑通的人,成为带动其他人的内部样板。

03

全员智能化

成熟业务逐个 AI 化,从协助工作到主动给建议,把人力解放出来做更值钱的事。

这就是「数据安全」那道必答题的答案

数据握在你自己手里,
权限说了算,还能照你的样子定制

不放心把数据交出去,是对的。所以我们把这三件事做在前面。

本地 / 私有化部署

所有数据都留在你自己的服务器里,加密存储,整套系统部署在本地或你指定的云。可以装在你现有的服务器上,没有服务器也帮你选最省的方案;数据库在你自己手里,没有后门,你的 IT 可以全程审计。落地和长期维护由我的团队负责。

数据不出厂这是和「只卖个 SaaS 账号」最根本的区别

权限可控

AI 只能用符合每个人权限的数据,智能体只在该用的人手里。权限统一透明,谁能看什么一目了然。

照你的样子定制

界面、流程、规则都能按你公司的实际来定制,不是塞给你一套标准品让你将就。

不讲概念,看真的做出来的东西

两条线:一条是技术底座已经在各行业落地的案例,一条是我亲手在大型集团内部从 0 推动落地的项目。

技术底座已落地的行业案例

这些是我的技术底座团队(TapOn)已经交付的行业案例。我作为 ToB 顾问,负责把这套底座对接进客户的真实业务;同样的方案,我可以复用到你的场景里。

某汽车零配件公司

一份上百款零件的询价单,
从 3 天压到 10 分钟

海外客户发来的询价单只有 OE 号,过去要靠人工逐个匹配车型、零件名和历史报价,单份要 3 天以上,还高度依赖老员工的经验。

现在员工把询价单一传,AI 自动匹配、自动生成报价,一份单子 10 分钟内搞定。

3 天以上10 分钟内

同样的人手,能接的询价量明显上了一个台阶。

某制造业公司

新员工的随身 AI 老带新

新人入职必备工具,大幅缩短上手时间;还能定期爬取竞品公开信息,自动做行业与对手动态分析。

某人力资源公司

嵌进自家 App 的问答智能体

把散在各系统里的资料统一接入,一个智能体对外为客户答疑;数据也能按统一格式、统一权限对外输出。

某知名律所

合同审核与案件检索提效

一个搜索框检索所内相关案件与合同;AI 审查合同、结合所内情况给修改建议,原文档同框对照修改。

某保健品公司

销售话术的自动合规判定

对销售对话做意图识别,检索其中的合规风险点,按规则自动记录并形成改进建议,再计入绩效。

我亲手主导的企业级落地

我在大型集团里,
真的把这些做成了

下面是我在一家上市食品饮料集团内部、跨多个区域从 0 推动落地的项目,均已脱敏。这是我能到你公司一线、把事情做成的底气。

01

产品合规审核的知识引擎

把分散的法规、判例和内部标准,沉淀成分层知识库 + 会检索、会对照、会自我核查的多层审核智能体,自动判定产品标签与宣称是否合规,不同标准之间严格隔离、绝不串用。

依赖资深合规专家逐份人工审,变成可复用、可追溯、带自检的 AI 工作流。这套本身就是一个企业知识库。

02

终端门店的陈列 AI 质检

一线销售拍门头和陈列照片,AI 按规则中心自动质检(品牌露出、陈列是否合规、有无竞品),批量初筛 + 人工后审队列。

把巡店照片 从人工逐张看,变成 AI 批量初筛、人只复核异常。

03

跨区域的每日经营看板

把散在 ERP 和各类表格里的销售数据,自动清洗成管理层每天能看的经营看板:关键指标、趋势、流失客户,一键生成。

正好治的就是那句 「问经营数据没人马上给」,从此每天自动出、能决策。

04

费用报销的 AI 审单

从费用申请、到 ERP 建单、到审单的整条流程,用 AI 解析 + 规则引擎做初审草稿,人工终审,形成闭环。

把模糊的审单判断标准 沉淀成可复用的规则,新人也能照着干。

怎么合作:我在前线,
团队在后方

我到你公司里做诊断和一线部署,把你的真实需求带回团队;团队负责产品、定制开发和本地部署。先跑通,再付费,再口碑滚动。

第一步

免费诊断 + 小范围试点

挑一个低风险、不碰敏感数据的流程,先做一个能看见效果的试点(POC),让你亲眼看到值不值。

第二步

跑通了再付费

试点跑通、确实有用,再谈正式合作;按「能不能替一个人、省多少事」来算账,不是先收一大笔。

第三步

定制 + 本地部署 + 长期陪跑

团队按你的业务做定制开发和本地部署,我继续在一线陪你把它真正用起来、滚出第二个第三个场景。

参考行情:这类系统一年的费用,大致在一个文员或专员人力成本的一半以下。试点阶段不收费,跑出效果再谈;按「能不能替掉一摊重复人力」来算账,不是按功能模块数收费。也支持本地 / 私有化部署。

先聊一次,看看你这边最该先动哪一块

先聊一次,我帮你看看哪个流程最值得先上 AI、数据这条边界怎么划。一次诊断,不收钱。

Kevin Liu(刘劲泓)
企业数字化转型顾问
邮箱 ALLiu1024@outlook.com
微信 ALLiu24
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