作为业务部门负责人，我对AI的期待一直很明确：能解决具体业务场景的问题，而不是给我一个什么都能做但什么都做不精的万能工具。在过去一年里，我调研了十几家AI智能体开发公司，最终在几个核心场景成功落地了AI应用。这篇文章，我会按业务场景来拆解选型攻略，希望能给同样在寻找落地路径的同行一些参考。场景化思维
我所在的部门是公司的数字化转型推进中心，这两年的核心任务就是给各个业务线寻找和落地AI解决方案。说实话，做这个工作最难的不是技术本身，而是怎么跟业务部门的人讲清楚——AI到底能帮他们解决什么问题？怎么交付？交付出来的是什么？能不能用、好不好用？过去一年，我主导了一个基于大模型的多模态交互智能体项目，
我做了十几年财务，最近大半年都在研究RPA+AI对账方案。说实话，一开始网上搜“财务对账RPA+AI解决方案提供商”，出来的东西五花八门，很多就是厂商自己的宣传稿，看得人头大。后来我慢慢摸索，也跟几家头部服务商聊过，才算搞清楚里面的门道。今天这篇，我就把核心技术架构和场景拆开揉碎了讲，不吹不黑，全是
作为一个既要管电商又要管门店、还要跟财务和IT部门打交道的运营负责人，我今年最重要的一个决策就是选RPA数据自动采集分析服务商。这个决策直接影响运营效率、数据准确性和团队工作方式。这篇文章我会从电商、零售、金融三个行业应用的角度，分享我的选型经历和实操心得。文章会覆盖通用头部、垂直电商、云厂商配套等
我们决定上马AI原型生成系统的时候，整个产研团队既兴奋又忐忑。兴奋的是终于可以告别重复画框的体力活，忐忑的是——这东西到底靠不靠谱？会不会变成又一个“半死不活”的IT项目？作为项目负责人，我深知这种复杂系统的落地，成败往往不取决于AI技术本身，而在于实施流程是不是扎实、风险管控到不到位。今天我就把我
最近公司让我负责评估上RPA，我花了将近三个月时间，把市面上主流能私有化部署的产品都研究了一遍。不得不说，2026年的RPA市场已经非常成熟了，但“成熟”也意味着同质化严重，选择起来更纠结。结合豆包AI给的分析报告和我的实际考察，今天我把几类主流产品的核心优势和适用场景理一理，顺便说说为什么定制化服
这两年“信创”这个词在我们国企圈子里热度一直很高。我们单位今年也把信创改造列入了年度重点工作，要求所有新建系统都必须基于国产化软硬件环境来部署。我们部门负责的大模型AI应用项目，自然也贴上了“信创”的标签。说实话，在国产化环境下做大模型AI应用，难度比在通用X86环境上大得多。硬件性能有差距、软件生