1
从辅助工具，走向工作执行者
企业开始能够委派一段工作。管理者需要定义目标、提供依据、设定权限，并检查最终结果。
生成内容形成草稿
→调用工具完成任务
→连续协作参与流程
管理命题：哪些工作已经可以重新分工？
对应方法：流程重构 →HEJUN · AI ADVISORY / V3.6
让AI进入业务
让变革产生效益
工具已经用起来，流程却未必更顺畅；应用做了不少，经营成效仍说不清。和君AI咨询从这些问题出发，帮助企业明确方向、改变工作方式，并形成持续运转的能力。
九模块深化版 · 2026年9月 · EAIMM V1.0
一套完整体系，五个阅读入口
01
怎么看
四个判断，理解AI对企业的影响
02
往哪走
以成熟度判断现状，确定当前重点
03
怎么做
业务转型主线、贯穿管理与共同基础
04
选什么服务
1＋3＋N，按业务需求组合采购
05
怎样共同交付
企业、和君与技术伙伴分工衔接
共同目标：让有效的应用成为持续运转的企业能力
01 / 核心判断
AI改变工作，进而改变企业
保留四个核心判断：技术改变任务，任务变化推动流程与组织调整。点击下方入口，可继续查看相应咨询模块。
2
知识更易获得，判断更有价值
常规加工的门槛下降，专业价值向问题定义、情境判断和结果责任集中，人才培养与专业服务分工随之调整。
常规加工获取门槛 ↓检索 · 整理 · 起草
→专业价值判断与责任定义问题 · 理解情境 · 对结果负责
管理命题：我们凭什么创造更高价值？
对应方法：组织与人才变革 →3
岗位提效之后，要重构流程与权责
各环节提效速度不同，新的瓶颈出现在交接、审核和决策。要把局部改善转成完整流程的改善。
任务
提效
→提效
瓶颈
转移
→转移
流程
重构
→重构
权责
调整
调整
管理命题：哪些管理安排已经不再适用？
对应方法：流程重构 →4
AI更易获得，组织能力更难复制
相似的工具，可能产生不同的效果。持续优势来自业务理解、专业知识、实际采用和运行改进。
发现问题沉淀知识组织采用反馈改进
管理命题：这一轮投入留下了什么能力？
对应方法：价值评估与规模推广 →我们的转型主张围绕经营目标，重新组织人、AI和业务系统共同完成工作的方式，并将有效做法固化为企业能力。
02 / 转型方向
层级不同，当前重点不同
点击层级，查看正式判定条件及对应行动建议。等级来自运行证据，不能用购买了什么工具来代替。
模型原文：用友网络、和君咨询联合研制，EAIMM V1.0，2026年8月。五级名称、人与AI关系和判定条件保持原文；咨询重点及产品组合为本稿建议。正式文件第四页L5写作“自治创新”，本页沿用第二、三页的“智能创新”。
核心诊断工具 / 七维量表
量表框架 · 待校准五级看状态，七维查差距
纵向标尺EAIMM · L1—L5
×判断已经形成什么能力
横向诊断战略 · 场景 · 数据 · 技术
组织 · 人才 · 治理
→组织 · 人才 · 治理
查明哪些条件需要改善
咨询成果能力差距与行动建议
问题、优先级、建设路线
七维诊断量表将成为整个体系最重要的诊断工具。先把问题、证据和等级观察点定义清楚，再通过试评完善评分规则；诊断结果同时服务战略规划、场景选择和治理改进。
以下为配套量表的候选观察点，不是正式模型条款或已经校准的评分锚点。框架共7维、21个核心问题、35个等级观察点。
| 诊断维度 | L1 岗位提能 | L2 系统提效 | L3 精准运营 | L4 自主运营 | L5 智能创新 |
|---|---|---|---|---|---|
| 战略 | 明确岗位试用的业务目的 | 部门目标与AI流程应用相联系 | 业务领域目标牵引场景组合与投入 | 企业目标统筹跨领域能力与资源 | 新业务模式与生态创新纳入战略管理 |
| 场景 | 岗位任务稳定使用并检查效果 | 部门流程闭环运行、减少返工 | 领域场景形成感知到反馈的价值闭环 | 多领域端到端协同运行并复制 | 场景支撑业务模式持续创新 |
| 数据 | 岗位资料可用，有基础权限规范 | 部门数据和知识支撑流程应用 | 形成业务领域自有知识资产与追溯机制 | 跨领域数据知识共享且责任明确 | 数据—知识—模型形成受控学习与更新机制 |
| 技术 | 通用工具满足岗位任务并人工复核 | 知识检索与工作流接入部门系统 | 业务工作台支持领域智能执行与评测 | 共享平台支持跨领域协同与统一运行管理 | 架构支撑受控自治、学习与能力持续进化 |
| 组织 | 岗位使用与复核责任明确 | 部门流程负责人及应用运营角色明确 | 场景、数据、知识责任人协同运行 | 跨领域统筹能力、岗位与决策权相互匹配 | 经营层与生态伙伴形成相应共同治理机制 |
| 人才 | 员工能够规范使用并检查输出 | 业务人员能够参与流程共创与维护 | 专业人员能够开展领域判断、评测与改进 | 团队能够组织跨领域人机协作与复制 | 人才体系支持模式创新及持续能力更新 |
| 治理 | 基础使用与敏感信息规范落实 | 部门权限、日志和质量监控落实 | 领域授权、评测与追溯机制运行 | 跨领域成本、版本、安全与异常统一治理 | 战略与伦理边界、自治控制及生态治理持续有效 |
选择评价范围→七维问题与证据→对照正式条件→形成差距矩阵→安排优先行动
量表如何形成可信的诊断结论？
先核实，再判断。 自评用于发现线索，顾问结合业务样本和运行记录复核。资料不足标记“待核实”。
维度画像不等于平均定级。 七维分数的汇总方法、关键条件和等级阈值尚待校准；企业等级仍须对照正式EAIMM综合判断。
对标以可比样本为前提。 行业、规模、评价范围和采集时间一致，才有比较意义；当前不展示虚构的行业均值。
下一步先做试评。 建立题项与证据规则，组织顾问和企业试评，检查一致性，再开发在线自评与报告功能。
本版展示量表设计框架，尚未提供在线打分、自动定级或数据采集。七个维度由用户确认，候选题项与观察点为本稿建议。
03 / 咨询方法
以业务转型为主线，让管理与能力建设同步推进
总体方法讲清工作关系，九模块展开具体方法，贯穿案例说明如何组合运用。
从经营目标出发，选择有价值的场景，通过流程与应用设计改变工作方式，同步完善组织治理，并以实际成效决定后续投入。
01 / 总体方法：业务转型与贯穿支撑
九模块是一套可组合的工作体系
方向与重点
明确经营目标、现有条件与优先场景
业务设计与实现
把场景转化为可运行、可验证的业务应用
↶ 落地成效反馈到场景选择与战略安排，持续调整重点和投入
贯穿全过程的管理工作
07 治理体系 ↗明确决策与授权规则落实复核与异常处理持续监督与治理改进08 组织与人才变革 ↗识别岗位与能力影响调整分工、培训与采用完善绩效与人才发展09 价值评估与规模推广 ↗判断价值、建立基线跟踪效果、核验收益验证后决定规模推广价值评估从场景选择时开始，规模推广以实际验证结果为前提。治理与组织人才贯穿规划、设计、试点和运行。
让企业经验成为AI能够调用、人员能够核查、业务能够持续维护的共同基础。
业务问题知识分类与语义权限与解析检索应用更新与评测
三项支撑
数据：统一来源、业务口径、质量与访问权限，说明缺项与更新责任。
知识：围绕业务问题建立分类、标签、业务语义、解析规则和版本更新机制。
技术：结合场景安排模型、检索、工作流、接口与部署，验证工程可行性和持续成本。
主要成果
- 企业知识体系与目录
- 数据口径及权限表
- 知识更新管理机制
- 场景所需技术架构与接口说明
知识能够找到、引用可追溯、权限可执行、失效内容能更新；随每个场景持续维护。
PDF原第六类，第10—11页；按用户确认截图改为贯穿底座。
EAIMM用于诊断现状和设定目标，与前章的五级成熟度、七维诊断框架衔接。各项工作可按项目条件迭代或并行开展。
02 / 九模块详解：问题、方法与成果
选择模块，查看具体工作与配套工具
方向与重点 / 模块 01
AI解决什么战略问题？战略定位
从企业要实现的经营目标出发，明确AI的作用、目标和投入方向。
经营问题战略选择目标蓝图行动路线
具体做什么
- 分析行业变化、客户需求与企业竞争优势，识别AI带来的机会和约束。
- 确定AI战略定位、阶段目标、能力体系与应用总体布局。
- 统筹场景、数据、技术、治理和组织建设，安排重点工程及分期投入。
交付什么
- AI战略蓝图
- 应用总体布局
- 重点工程清单
- 分期投资与行动路线图
配套工具
- 经营问题树
- 战略机会分析表
- 目标与工程对应表
完成标准
各项工程能解释其经营用途，优先次序、资源与责任相互匹配。
应用示意
集团规划示意：先判断AI应优先改善投资决策、经营分析还是客户服务，再确定重点工程，避免从平台采购反推战略。
相关产品 P1内容依据：PDF第1—3页；工作步骤与验收要求为本稿深化。
方向与重点 / 模块 01
AI解决什么战略问题？战略定位
从企业要实现的经营目标出发，明确AI的作用、目标和投入方向。
经营问题战略选择目标蓝图行动路线
主要工作
- 分析行业变化、客户需求与企业竞争优势，识别AI带来的机会和约束。
- 确定AI战略定位、阶段目标、能力体系与应用总体布局。
- 统筹场景、数据、技术、治理和组织建设，安排重点工程及分期投入。
方法工具
- 经营问题树
- 战略机会分析表
- 目标与工程对应表
交付成果
- AI战略蓝图
- 应用总体布局
- 重点工程清单
- 分期投资与行动路线图
完成标准
各项工程能解释其经营用途，优先次序、资源与责任相互匹配。
应用示意
集团规划示意：先判断AI应优先改善投资决策、经营分析还是客户服务，再确定重点工程，避免从平台采购反推战略。
相关产品 P1内容依据：PDF第1—3页；工作步骤与验收要求为本稿深化。
方向与重点 / 模块 02
现在处于什么状态，差距在哪里？成熟度诊断
用五级模型判断运行状态，用七个维度查明能力差距，最后形成行动建议。
确定范围七维核查对照五级行动建议
主要工作
- 明确企业、业务领域或流程的评价范围，收集访谈、样本和运行证据。
- 从战略、场景、数据、技术、组织、人才、治理七维审视现状，对照EAIMM正式条件。
- 形成问题清单、能力差距与建设优先级；具备可比样本时再开展同行对标。
方法工具
- 七维诊断量表（待校准）
- 访谈提纲
- 运行证据记录表
交付成果
- 成熟度诊断报告
- 七维能力差距矩阵
- 问题与证据清单
- 建设优先级及2—3年行动建议
完成标准
每项判断可追溯到资料与样本；信息不足列为待核实，不自动推定等级。
应用示意
部门应用示意：已有知识助手，但未进入正式业务流程，应分别识别岗位使用效果、流程衔接差距及治理条件。
相关产品 P0 · P1 · P2 · P3内容依据：PDF第3—4页；七维以用户确认截图为准，五级定义以正式PPT为准。
方向与重点 / 模块 03
AI应该用在哪里，先做哪个？场景识别与规划
把经营问题拆成真实工作任务，再比较价值、适配程度与实施条件。
业务流程任务拆解价值与可行性优先场景
主要工作
- 梳理业务流程和任务，识别信息搜索、文档生成、分析判断、知识问答等任务。
- 进一步识别数据分析、预测优化、流程执行与跨系统协同机会。
- 评估业务价值、实施难度、数据条件和风险，形成候选、重点与优先场景组合。
方法工具
- 任务—AI能力映射表
- 场景评价表
- 场景组合矩阵
交付成果
- 企业AI应用场景地图
- 价值—可行性矩阵
- 优先场景立项卡
- 场景推进计划
完成标准
优先场景有具体用户、输入输出、业务负责人、基线与可验证目标。
应用示意
采购场景示意：供应商分析、招标文件检查、合同审查分别立项，比较业务量、错误后果与资料条件，避免统称“AI采购”。
相关产品 P0 · P1 · P2内容依据：PDF第4—6页；不把原文示例中的场景数量设为统一要求。
业务设计与实现 / 模块 04
有了AI，工作应该怎么重新组织？流程重构
围绕业务结果，重新设计人、AI与业务系统的分工、交接和责任。
结果与基线任务重组人机分工权责与反馈
主要工作
- 还原现有流程，识别等待、重复加工、返工和审批瓶颈。
- 判断哪些任务取消、合并、并行或前移，设计人机协作与系统执行方式。
- 同步落实授权、人工复核、异常接管和反馈，明确岗位职责变化。
方法工具
- AI＋BPR流程画布
- 任务分工矩阵
- 授权与例外清单
交付成果
- 现状与目标流程图
- 任务分工与权限表
- 岗位职责调整建议
- 异常处理与验收规则
完成标准
比较完整流程的周期、质量和总人工投入，而非只比较文稿生成速度。
应用示意
投研流程示意：AI搜集资料和组织证据，工具完成计算，专业人员核实假设、推演情景并形成判断，再由AI辅助编制报告。
展开方法示例：经营分析流程如何重构
原有方式：围绕报告逐级加工
汇总数据↓编写报告↓逐级审核↓开会讨论
AI加快写作后，审核与行动环节可能仍然等待。
目标方式：围绕异常事项形成管理闭环
① 业务系统核对数据
计算偏差
计算偏差
② AI识别异常
整理证据
整理证据
③ 业务人员核实原因
提出处置建议
提出处置建议
④ 有权负责人确定行动
落实执行责任
落实执行责任
⑤ 系统跟踪结果 ↶ 反馈到下一轮分析
■ 系统与AI承担明确任务■ 人承担专业判断与决策责任
①至④按编号衔接，⑤反馈。同步明确指标口径、授权范围和异常升级方式。
相关产品 P2 · P3内容依据：PDF第6—8、17页。
业务设计与实现 / 模块 05
一个具体场景，怎样设计成可实现的应用？应用方案设计
把业务要求、工作流程、知识依据和技术条件连成一份完整设计。
业务需求五项方案实现评审验收标准
主要工作
- 明确用户、触发情境、输入输出、使用范围和业务目标。
- 形成业务、流程、数据知识、技术实现、运营五项方案，与技术伙伴核实实现条件。
- 建立评估体系：结果正确性、引用准确性、完成时间、净人工投入、实际采用与用户体验。
方法工具
- 五案一评估模板
- 需求与接口清单
- 业务评测样本集
交付成果
- AI场景解决方案说明书
- 数据与系统接口需求
- 原型范围与待验证假设
- 评测及业务验收方案
完成标准
每项需求对应实现安排与验收方法，明确本次是否包含原型、试点或生产交付。
应用示意
政策研究助手示意：明确适用企业、政策来源、生效时间、解释依据、人工审核及后续行动，避免只输出政策摘要。
展开设计工具：五案一评估
应用方案设计框架：五案一评估
从业务设计衔接技术实现与日常运行
业务方案
用户、问题、目标与结果
流程方案
任务衔接、分工、授权与异常
数据知识方案
来源、口径、权限和更新
技术实现方案
工具、系统连接和运行要求
运营方案
使用、维护、支持和资源
评估体系
基线、样本、通过标准与验收人
相关产品 P2内容依据：PDF第8—10页；原文四类方案加评估，本稿沿用V3.1补齐的运营方案。
业务设计与实现 / 模块 06
方案怎样变成真实可用的工作方式？场景落地
以可运行原型验证关键假设，再通过真实试点衔接生产实施。
原型验证真实试点生产衔接运行反馈
主要工作
- 由咨询与技术团队按范围开发原型，使用代表性样本检验关键功能。
- 在限定业务范围接入真实流程，检查使用效果、异常处理和人员采用。
- 组织业务与技术验收，交接维护责任，再决定上线范围与复制安排。
方法工具
- 原型任务书
- 测试与失败记录
- 试点运行台账
- 上线交接清单
交付成果
- 可运行原型或最小可用应用
- 评测与试点报告
- 生产差距及实施清单
- 业务验收与运营交接包
完成标准
原型、试点、生产分别设标准；演示成功不等于可稳定上线。
应用示意
政策助手试点示意：先用历史问题验证，再限定部门试用，记录错误、复核投入和采用情况，达标后进入工程实施。
展开落地要求：原型、试点与生产运行
场景落地的三个验证环节
按验证结果决定进入下一环节、调整或停止
原型验证
方案能否做成？
代表性样本检验关键业务假设，保留失败情形和后续实施差距。
成果：可运行原型＋评测结论真实试点
工作能否用好？
限定人员与业务范围，检查采用情况、完整流程效果与异常处理。
成果：试点运行记录＋成效结论生产运行
能否稳定运行？
完成工程与业务验收，落实日常运营、监控和异常接管。
成果：上线验收＋运营交接相关产品 P2内容依据：用户确认截图将场景落地单列；PDF第10、15、17—18页提供MVP、原型与阶段衔接依据。
贯穿管理工作 / 模块 07
AI谁来管、怎么管、风险怎么控？治理体系
把决策、需求、项目与风险管理连起来，让AI应用有明确的规则和责任。
权责界定需求与项目机制风险控制运行监督
主要工作
- 明确经营层、业务部门、技术部门及AI管理角色的决策权限与职责。
- 设计需求提出、业务评估、技术验证、投资决策、开发实施和运营评价机制。
- 落实数据权限、质量监控、人工复核、日志审计与异常追责，设置退出和变更规则。
方法工具
- 治理责任矩阵
- 需求立项模板
- 风险与控制清单
- 运营复盘表
交付成果
- AI治理与运营体系方案
- 责任与授权矩阵
- 项目全周期管理办法
- 风险与监督机制
完成标准
用真实场景走通提出需求、授权执行、发现问题与处理反馈的全过程。
应用示意
集团治理示意：总部能够穿透查看项目、合同与资金关联信息，同时明确下属单位原有业务责任和例外升级规则。
相关产品 P1 · P2 · P3内容依据：PDF第11—12页及9月8日研讨；示例为设计说明，不宣称监管效果已经实现。
贯穿管理工作 / 模块 08
部门、岗位、人员与AI如何重新分工？组织与人才变革
从岗位拆到任务，再将任务映射到AI能力，按实际工作变化调整组织与人才。
岗位分析任务迁移职责与能力训练与采用
主要工作
- 开展“岗位—任务—AI能力”分析，区分可替代、可增强和必须由人负责的任务。
- 重新设计部门职责、岗位责任、人机协同、人员配置和绩效要求。
- 建立分层能力模型、培训实践与人才成长安排，跟踪采用和岗位适应情况。
方法工具
- 岗位—任务—AI能力表
- 能力差距表
- 培训与采用跟踪表
交付成果
- 组织与岗位调整方案
- 人机任务分工表
- 岗位能力模型
- 人才培养与变革推进计划
完成标准
岗位安排与实际任务匹配，责任有人承接，培训能改善真实工作表现。
应用示意
研究部门示意：资料整理任务减少后，增加证据核验与情景判断训练，让初级人员仍能积累专业能力。
相关产品 P2 · P3内容依据：PDF第13—14页；不沿用未经验证的人员缩减数字。
贯穿管理工作 / 模块 09
有没有价值，哪些应用值得复制？价值评估与规模推广
持续核实应用收益与运行成本，决定停止、优化还是规模复制。
价值基线运行跟踪收益核验停止／优化／推广
主要工作
- 围绕财务、效率、管理和实际使用四类价值，建立基线与观察口径。
- 跟踪质量、净人工投入、成本收入变化、决策支持和业务采用，核实收益兑现。
- 评估复制条件、适配成本及运营容量，将有效知识与流程沉淀为推广包。
方法工具
- 场景价值台账
- 投入产出测算表
- 复制适配检查表
交付成果
- AI价值评估报告
- 业务价值看板
- 项目组合调整建议
- 规模推广路线与复制包
完成标准
工时节约与财务兑现分开记录，复制到新范围后再次验证效果。
应用示意
报告辅助示意：不能仅把“8小时变1小时”当作现金收益，还要计入审核返工、使用规模，以及释放时间的实际用途。
展开评估要求：价值核验与规模推广
规模推广：先验证，再扩展
价值是否成立
比较基线与实际效果，核实质量、采用情况和完整投入。
条件能否复制
检查新业务范围的数据、规则、人员与系统差异，核算适配成本。
推广如何安排
选择下一批场景，落实责任、资源、验收和持续运营安排。
成效同时看质量、包含复核返工的总投入、实际采用和经营收益。节约时间先记为释放的工作能力，转化为可核实的经济结果后再计入财务收益。
相关产品 P1 · P2 · P3内容依据：PDF第14—16页；时间数字为原文说明性示例，非实测结果。
03 / 贯穿案例：让经营分析从报告走向行动
方法应用示意，不代表实测客户成果
经营问题
报告编制耗时，经营异常发现后缺少原因核实、行动落实和结果跟踪。
目标：缩短“发现问题—采取行动”的时间，提高处置质量。图示按讲解顺序展开；治理、组织人才与价值管理在实际项目中同步介入，并贯穿各环节。
展开案例细节：重构前后的经营分析流程
原有方式：围绕报告逐级加工
汇总数据↓编写报告↓逐级审核↓开会讨论
AI加快写作后，审核与行动环节可能仍然等待。
目标方式：围绕异常事项形成管理闭环
① 业务系统核对数据
计算偏差
计算偏差
② AI识别异常
整理证据
整理证据
③ 业务人员核实原因
提出处置建议
提出处置建议
④ 有权负责人确定行动
落实执行责任
落实执行责任
⑤ 系统跟踪结果 ↶ 反馈到下一轮分析
■ 系统与AI承担明确任务■ 人承担专业判断与决策责任
①至④按编号衔接，⑤反馈。同步明确指标口径、授权范围和异常升级方式。
↶ 根据验证结果调整场景范围、能力建设和投入安排
04 / 产品矩阵
一个入口，三类服务，专业内容复用
先选择服务，再查看交付内容，最后对照支撑产品的九模块。按客户问题组合，P0也可跳过，直接从明确场景进入。
N · 专业应用包
十个领域，复用专业知识与场景方法
P1、P2、P3回答怎样开展咨询；专业应用包提供各领域的业务知识、工作模板与评价样本，可按项目需要组合使用。点击卡片，展开具体内容。
AI+战略看清变化，支持战略选择查看内容 ＋
典型场景
行业与政策跟踪；竞争对手研究；战略执行复盘
咨询工作
构建行业与竞争知识库，设计信息筛选、证据核验和战略议题研讨流程。
交付成果
行业研究简报、战略议题清单、执行偏差分析
实施要点
战略判断由经营层负责，AI辅助整理事实和比较方案。
AI+投资提高项目筛选与研究效率查看内容 ＋
典型场景
项目初筛；尽调资料分析；项目前期测算与情景比较
咨询工作
明确筛选标准，整理项目证据与测算假设，设计投研人员和AI的协作流程。
交付成果
项目初筛表、尽调问题清单、测算假设与情景分析
实施要点
关键数据与假设须核验，投资决策由有权机构作出。
AI+财务从报表加工走向经营分析查看内容 ＋
典型场景
预算执行分析；经营异常识别；管理报告编制
咨询工作
统一指标口径，连接业务与财务数据，建立异常发现、原因核实、行动跟踪机制。
交付成果
指标口径表、经营分析模板、异常事项与行动台账
实施要点
以包含复核返工的总耗时和分析质量评价成效。
AI+审计让审计线索有依据、可追溯查看内容 ＋
典型场景
审计资料整理；规则比对；异常交易线索筛查
咨询工作
梳理审计程序与取证要求，设计规则检查、证据关联和人工复核流程。
交付成果
审计检查清单、线索证据索引、底稿辅助模板
实施要点
线索不等于审计结论，审计人员承担取证与专业判断责任。
AI+采购提高采购审查与协同效率查看内容 ＋
典型场景
招采文件检查；供应商资料比对；采购执行跟踪
咨询工作
梳理采购规则与审批权限，设计文件一致性检查、供应商评价辅助和异常处理流程。
交付成果
招采检查表、供应商比较表、采购异常台账
实施要点
评价标准事先明确，评审与定标按企业授权执行。
AI+人力围绕任务重设岗位与能力查看内容 ＋
典型场景
岗位任务分析；能力差距识别；员工制度问答
咨询工作
拆解岗位任务，明确AI辅助范围与人员责任，配套能力要求、培训和绩效调整。
交付成果
岗位任务与AI分工表、能力培养计划、制度问答知识库
实施要点
涉及人员的重要决定由授权人员复核，岗位效益不直接等同于裁员数量。
AI+风控把风险识别接入处置流程查看内容 ＋
典型场景
合同风险初筛；制度合规检查；经营风险预警
咨询工作
建立风险分类、规则与知识依据，明确预警分级、人工核查和闭环处置责任。
交付成果
风险规则库、预警分级表、处置跟踪台账
实施要点
专业人员核查适用依据，持续检查漏报与误报。
AI+研发复用知识，缩短研发协作链条查看内容 ＋
典型场景
技术资料检索；需求分析；设计评审与试验总结
咨询工作
梳理研发知识与版本管理，设计知识检索、方案比较和评审协作流程。
交付成果
研发知识分类、需求追溯表、评审与试验总结模板
实施要点
设计与试验结论由专业人员验证，关注知识权限和来源。
AI+生产围绕质量、交付与效率改进现场查看内容 ＋
典型场景
作业知识辅助；质量异常分析；设备故障知识检索
咨询工作
选择具备数据基础的生产场景，设计异常分析、现场确认和工艺改进协作流程。
交付成果
作业知识库、质量异常分析模板、改进任务台账
实施要点
涉及设备与工艺控制须专项验证，人工确认与异常接管机制明确。
AI+安全把隐患发现转为整改闭环查看内容 ＋
典型场景
安全制度查询；隐患记录分析；应急知识辅助
咨询工作
梳理安全规则与现场知识，明确隐患分级、整改责任、复查标准和应急协作。
交付成果
安全知识库、隐患整改台账、应急处置辅助清单
实施要点
聚焦生产与作业安全；关键处置执行既定规程，由有权人员指挥。
应用包建设内容：业务定义＋专业知识＋工作模板＋原型配置＋评价样本＋适配说明。以上为建议开发方向与内容框架，具体交付结合企业条件确定。
九模块怎样组合成产品？
点击圆点查看对应方法
| 产品 | 01战略定位 | 02成熟度诊断 | 03场景识别与规划 | 04流程重构 | 05应用方案设计 | 06场景落地 | 07治理体系 | 08组织与人才变革 | 09价值评估与规模推广 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P0AI诊断与行动建议 | — | ● | ● | — | — | — | — | — | — |
| P1AI战略与转型规划 | ● | ● | ● | — | — | — | ● | — | ● |
| P2高价值场景与人机流程重构 | — | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
| P3AI组织治理与运营提升 | — | ● | — | ● | — | — | ● | ● | ● |
● 表示主要关联，— 表示按需补充；不是采购必选清单。数据、知识与技术底座支撑所有产品，N专业应用包提供可复用内容。
05 / 协同交付
业务设计、工程实现与企业决策相互衔接
和君推动问题定义、方案设计与业务验证；各方按具体任务和交付深度承接责任。
企业 · 决定与落实
决定经营目标和投入，提供业务依据，落实人员、授权与经营责任。
和君 · 设计与验证
诊断问题、设计工作方式，交付约定原型，组织变革、业务验收与成效评估。
技术伙伴 · 工程与运行
承担约定的技术方案、系统开发、集成和技术运行保障。
统一项目负责人和问题台账 · 业务与技术分别验收 · 按合同明确运行与维护责任
| 业务环节 | 和君 | 技术伙伴 | 企业 |
|---|---|---|---|
| 问题与场景 | 识别问题、比较价值、提出优先级 | 判断初步技术条件 | 明确目标、业务责任与资源 |
| 方案与原型 | 业务架构、流程与知识设计；开发或组织约定原型，开展业务验证 | 技术实现设计、原型协作与工程验证 | 确认规则、样本及评价标准 |
| 试点与工程 | 流程岗位配套、采用管理、业务验收 | 系统开发、集成、测试与部署 | 授权接入、组织使用、决定上线 |
| 运行与推广 | 按约定评估价值、改进机制、支持复制 | 按约定维护、监控与故障处理 | 承担经营责任、知识维护与持续投入 |
和君的核心能力：发现场景 → 设计新工作方式 → 做出可验证的原型与业务成果
不同项目可由和君或技术伙伴承担约定原型开发；工程交付、知识产权、运行维护和验收边界在项目中明确。用友为EAIMM联合研制方，具体合作结合客户系统与项目条件确定。