AI 策略与机会探索
我们审视你现有的系统、工作流和决策点,找出 AI 可创造可衡量价值的地方,并制定实际策略。
/ 如何合作
我们会安排工程师贴近你的团队,理解现有系统、工作流程、决策方式和审阅习惯,再在落地、采用和扩展运营层的过程中继续一起调整。
/ 我们的服务
我们审视你现有的系统、工作流和决策点,找出 AI 可创造可衡量价值的地方,并制定实际策略。
我们把你获准使用的 CRM、ERP、文档、通信和专用工具连接成一个可靠的运营背景。
我们部署一个开箱即用的平台,内置本体、数据映射、本地 AI 智能体界面、简单工作流等功能,再按照你的运营需要配置。
我们按照团队实际审阅、决策、审批和跟进的方式,设计、建立并测试 AI 原生工作流。
我们协助团队入职,并提供实用的角色专属培训,让每个人都能有信心采用新工作流。
我们通过定期更新、问题处理和持续优化,监控、维护并改进你的系统,配合运营发展。
/ 业务成果示例
清晰的投资回报始于明确的业务成果。每次合作和优化都以改善该成果为目标,包括减少返工、提高履行准确率、改善服务、控制变更或加快供应商决策。价值通过实际运营表现衡量,而不是抽象的 AI 活动。
/ 运营平台
Proximity 从三个问题开始:团队如何思考、工作如何流动、运营依赖哪些资源。这样每次部署都有清晰结构,同时仍可配合每个团队的语言、流程、系统和限制。
/ 编排层
开箱即用、可快速配置的自定义 AI 执行层,直接连接到你的数字孪生。它可以回答问题、完成边界清晰的任务、建立流程、准备摘要和跟进,并在任何重要内容写入或发送前,先交由人工审阅。

/ 信任与控制
Proximity 为重视专业知识、责任和判断的环境而设。系统可以准备背景资料、找出常见模式、起草下一步并整理待审阅事项,但敏感决策和对外行动仍由负责工作的人把关。


/ 部署与数据控制
Proximity 不要求每个专业团队采用同一套托管、模型或数据安排。每次部署都可按机构的基础设施要求、已批准模型供应商、现有订阅和内部治理政策配置。
可使用受管理租户,也可在机构自己的环境中自行托管。
可使用已批准的模型供应商和现有订阅,避免被锁定在单一模型架构。
运营背景、权限和访问会按部署所定义的团队、流程、租户和环境划定范围。
/ 开始
从一个清晰的审阅节奏、工作流程或团队开始,找出更好的运营背景能立即改善准备和判断质量的地方。