COCO / AI / WORKFLOW DESIGN
中小企业 AI 咨询先做一个有价值的试点，再决定下一笔投入。
中小企业采用 AI 需要从实际任务、数据敏感性和运营预算出发。好的咨询能识别不该自动化的工作，为候选流程定义基线、成功标准、责任人及后续维护成本。
按业务范围评估 · 定制工程 · 不是统一标准化 SaaS
COCO / AI WORKFLOW STUDY 04—22
把重复任务，
变成可信的协作。
经营问题 先做一个有价值的试点，再决定下一笔投入。
实际现场 老板希望每个部门都用 AI，但没有明确哪个流程最耗时间。先记录一周实际工作，才发现对账例外比写宣传文案更值得优先处…
方案焦点 机会排序与数据风险审查
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。
中小企业采用 AI 需要从实际任务、数据敏感性和运营预算出发。好的咨询能识别不该自动化的工作，为候选流程定义基线、成功标准、责任人及后续维护成本。
FIELD NOTE / ILLUSTRATIVE
一个值得重新设计的时刻
老板希望每个部门都用 AI，但没有明确哪个流程最耗时间。先记录一周实际工作，才发现对账例外比写宣传文案更值得优先处理。
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。
发现真实耗时任务和风险边界
COCO / DESIGN SESSION
发现真实耗时任务和风险边界
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 /
机会排序与数据风险审查
02 /
可验证的 POC 与评测指标
03 /
人员培训、治理和演进计划
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
试点前后完成任务的总投入
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
02
人力审核和运行模型的持续成本
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
03
团队采纳度与业务异常情况
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。