COCO / AI / WORKFLOW DESIGN
AI 自动化服务别先问能不能用 AI。先问哪里值得改变。
业务自动化的回报，取决于流程是否稳定、异常能否识别、人员是否愿意采用。对标准规则应优先用确定性软件；只有需要理解非结构化信息的环节才值得考虑 AI。
按业务范围评估 · 定制工程 · 不是统一标准化 SaaS
COCO / AI WORKFLOW STUDY 01—01
把重复任务，
变成可信的协作。
经营问题 别先问能不能用 AI。先问哪里值得改变。
实际现场 老板希望用 AI 处理所有来信，但其中退款、投诉和报价需要不同权限。全部自动回复只会把风险推迟到客户收到消息之后。…
方案焦点 流程机会与风险分级
编辑式示意 · 非客户截图
COCO / RESPONSIBLE AUTOMATION
先测价值，再谈规模。
先测价值，再谈规模。
01 / THE REAL PROBLEM
自动化是手段。
判断与责任仍属于人。
业务自动化的回报，取决于流程是否稳定、异常能否识别、人员是否愿意采用。对标准规则应优先用确定性软件；只有需要理解非结构化信息的环节才值得考虑 AI。
FIELD NOTE / ILLUSTRATIVE
一个值得重新设计的时刻
老板希望用 AI 处理所有来信，但其中退款、投诉和报价需要不同权限。全部自动回复只会把风险推迟到客户收到消息之后。
根据常见经营问题编写，不是客户原话或已量化成果。
02 / HOW WE WORK 先确认目标与风险。
先确认目标与风险。
再设计可靠流程。
从业务流程、数据权限、失败模式与人工审核机制开始。以下是建议方法；是否使用 AI 由发现阶段确认。
确认任务与可使用的知识来源
COCO / DESIGN SESSION
确认任务与可使用的知识来源
STEP 01 / 03 方案示意
03 / SCOPE THE RIGHT THING
最终交付的不只是提示词。
以下是可讨论的交付方向。每项的边界、隐私、安全、模型费用和后续维护责任必须在项目中确认。
01 /
流程机会与风险分级
02 /
确定性自动化和 AI 的合理分工
03 /
试点、人工复核和效果评估
真实的 AI 部署需要评估错误输出、提示注入、敏感数据泄漏和过度自主行动等风险。建议先设计评测、人工审查及降级路径。 OWASP ↗
04 / EVIDENCE OF IMPROVEMENT
怎样判断真正有改善？
同时衡量节省时间、准确率、异常处理与模型运行成本；所有数字都要有基线，不作固定增长承诺。
01
需要人工纠正的答案或动作比例
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
02
未知问题正确转接与升级的速度
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
03
敏感信息与越权操作事件
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
05 / RELATED CAPABILITIES 你的业务，
你的业务，
还连接着什么？
一个看起来简单的 AI 任务，常常依赖知识库、API、人工审批、客户数据与监控；请从相邻能力了解整个工作流。