AI 客服与销售助手
咨询重复、响应慢,销售无法及时跟进线索。
- 软件怎么做
- 知识库问答、产品推荐、线索收集、人工接管与 CRM 对接。
- 业务价值
- 把咨询沉淀为可跟进的客户,减少重复回答;用有效线索数、响应时间与人工接管率验收。
AI应用 · 报价
AI 应用的报价不在「用了什么模型」,而在数据准备、流程梳理和验收标准的确定。这一页说明构成与常见陷阱。
知道钱花在哪,你和其他方案比价时会准确很多。
| 工作项 | 包含内容 |
|---|---|
| 场景选择与可行性评估 | 先判断哪些环节适合用 AI、哪些不适合。选错场景是 AI 项目最大的浪费。 |
| 数据与知识整理 | 把散在文档、表格、聊天记录里的企业知识整理成可用语料。这通常占一半工作量。 |
| 模型选型与部署 | 公有云 API 还是私有化部署,按数据敏感度与调用量决定。 |
| 应用开发 | 对话界面、检索增强(RAG)、业务系统集成、权限与日志。 |
| 效果调优与验收 | 按约定口径测试准确率与兜底策略,明确「答不出来时怎么办」。 |
| 运维与成本监控 | 调用量、响应时间、单次成本监控,避免上线后费用失控。 |
以下为常见项目的投入区间,实际以需求评估后的逐项报价为准。
按功能模块评估
按功能模块评估
按功能模块评估
企业内部资料越乱,整理成本越高。这是最容易低估的一项。
「差不多能用」和「必须准确到条款」是两个完全不同的工程难度。
公有云 API 便宜但数据出境;私有化部署硬件成本高但数据可控。
调用量决定模型与服务器的选择,也决定每月运行成本。
在已有管理系统里加 AI 功能,比独立做一个应用更考验架构。
答不准时如何处理,需要有明确策略,否则会消耗用户信任。
AI 项目最容易翻车的地方是Demo 很好、上线就废。我们的做法是在报价时就和你约定验收口径与兜底策略——哪些问题必须答对、答不准时怎么处理,写进合同再开工。
包含表格中列出的全部工作项:需求梳理、设计、开发、测试、部署、源码与文档交付、操作培训。报价单上没有的项目,我们不会中途冒出来收费。
可以按里程碑分期:签约后首期,设计或关键节点确认后中期,验收上线后尾款。具体比例在签约前谈定,写进合同。
结合「AI应用报价」了解可以落地的业务场景。先确定客户从哪里来、怎样成交,再确定需要开发什么。
资产台账与地图联动,支持移动扫码盘点,把分散数据变成可管理的信息。
查看项目背景与交付内容 ↗已有交付案例整合农田、灌溉与设备数据,用可视化视图支持管理和业务决策。
查看项目背景与交付内容 ↗已有交付案例连接虫情监测设备、大屏与小程序,集中呈现设备状态与趋势。
查看项目背景与交付内容 ↗以下为可定制的方案示例;实际功能、工期与效果按业务需求评估。
咨询重复、响应慢,销售无法及时跟进线索。
台账分散、重复录入,库存、资产和业务状态难以同步。
业务介绍笼统,搜索引擎与 AI 难以判断服务范围和证据。
沟通后明确功能范围、实施顺序和验收方式。先做能验证需求的版本,再根据实际使用迭代。

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