COCO / AI / WORKFLOW DESIGN
AI 数据提取提取数据之前，先决定什么算正确。
AI 可以从邮件、PDF 与自由文本提取字段，但数字、名称和日期的错误会向下游传播。应设计校验、来源链接、异常类别和人工修正，而不只展示抽取成功率。
按业务范围评估 · 定制工程 · 不是统一标准化 SaaS
COCO / AI WORKFLOW STUDY 03—20
把重复任务，
变成可信的协作。
经营问题 提取数据之前，先决定什么算正确。
实际现场 销售收到“再要三箱上一单那种”的聊天消息。没有客户订单上下文时，提取出“3”也无法知道具体商品。…
方案焦点 来源、字段与上下文设计
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。
AI 可以从邮件、PDF 与自由文本提取字段，但数字、名称和日期的错误会向下游传播。应设计校验、来源链接、异常类别和人工修正，而不只展示抽取成功率。
FIELD NOTE / ILLUSTRATIVE
一个值得重新设计的时刻
销售收到“再要三箱上一单那种”的聊天消息。没有客户订单上下文时，提取出“3”也无法知道具体商品。
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。
定义可信数据、业务规则和审核门槛
COCO / DESIGN SESSION
定义可信数据、业务规则和审核门槛
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 /
来源、字段与上下文设计
02 /
格式校验、置信和异常识别
03 /
纠错、抽样审查与监控
AI 的使用应先评估澳洲隐私义务、数据用途、人的监督、信息准确性和安全权限。涉及个人资料时应确认是否合法、必要，并提供适当告知。 OAIC ↗
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
字段和交易的复核错误率
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
02
手动修正、重复处理和遗漏数量
先建立基线，再对比变化；不保证固定提升幅度。
03
自动化带来的净节省与人工工作量
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。