下面这几条是客户找到我们时最常说的处境，如果你的情况在其中，这项服务大概率适用。
看到了人工智能的可能性，但候选场景太多，不知道第一刀该切在哪里
试点做了几个，效果说不清楚，难以向董事会交代投入产出
技术团队谈的是模型，一线要的是能省人、能提速的具体环节，两边对不上
数据基础、流程与人才跟不上，应用停留在演示层面，进不了日常经营
想试的地方往往很多，资源却有限。按价值规模与数据基础排序，先啃最划算的两个。
这件事能不能做、要投入什么、多久能看到结果，先算清楚再决定要不要启动。
技术落不了地，多数卡在人、流程和数据结构上，不在模型本身。
约定可核对的口径，让"有没有用"这件事能被验证，而不是停留在演示层面。
五个阶段，每一阶段都有明确产出，你随时知道进展到哪一步。
把问题摊开说清楚：现状、卡点、时间约束、内部已经试过的办法。这一步不收费，也不要求你准备材料。
按研究需要列出资料清单，边梳理边补充；同时在公共数据、行业数据、政策文本上做交叉验证。
用能被检验的方式回答"值不值得做、能不能做"，把判断依据写清楚，而不是给一个结论。
把结论转成可执行的路径：谁来做、什么时候做、先做什么、需要哪些配套条件。
交付后留一段跟踪期，对执行中冒出来的新问题做补充判断，必要时修正方案。
以下案例均作了脱敏处理，不涉及任何客户主体信息。
某制造集团：十余个环节都想试，资源却有限。我们依托高校实验室成熟的评估方法，按价值规模与数据可得性建立排序，选出首批两个场景试点，约定可核对的验收口径，三个月内完成闭环验证，再决定是否推广。
某连锁服务企业：总部希望用大模型改造客服与运营，但担心投入打水漂。我们协助梳理高频场景、测算替代率与成本曲线，先在一个可控范围内跑通，再据此确定推广节奏与组织配套。
规模小的好处是决策链短、试点快。真正需要先回答的是"哪个环节值得先动"，这与规模无关，与业务形态有关。
供应商解决"怎么实现"，我们解决"值不值得做、先做哪一个、做完了怎么验证"。两者不冲突，往往是配合关系。
报告只是载体。我们交付的是可排期的路径、可核对的口径、可参考的顺序 —— 拿回去能直接用。