作为一个被月度经营报表、周度销售复盘、日报流水折腾了好几年的业务负责人，我太清楚手工做表有多痛苦了。数据散落在ERP、CRM、财务系统、甚至不同部门发来的Excel附件里，每次对账都像在玩找不同，好不容易拼完一张总表，领导一句'口径调整一下'，又得从头再来。所以我决定把报表生成这件事交给RPA机器人
金融、政务、制造这三个行业，合规是命根子，安全是高压线。我在这三个圈子里都待过，现在一家大型制造业集团负责数字化。最近集团要上私有化AI，我头一个反应就是：绝对不能只看通用大模型，必须找懂行的垂直行业服务商。但现实是，专门做政务的、做金融的、做制造的AI厂商，各有各的门道，水也深得很。今天我就结合我
经历过企业软件选型的人都懂，方案吹得天花乱坠，一到实施就鸡飞狗跳，是很多项目的常态。引入AI智能体这种新事物，我最担心的不是技术行不行，而是项目会不会烂尾、交付会不会严重延期、最终系统会不会“水土不服”。所以，在评估服务商时，我特别看重他们的实施方法论和流程管控能力。今天，我就把我们项目的整个服务流
最近我在为团队物色电商AI解决方案，前前后后接触了不少服务商，最后发现选型这事儿远没我想的那么简单。市面上宣称能做电商全链路AI的服务商不少，但真到评估阶段，我发现需要从五大核心能力入手，才能避免踩坑。这篇文章我就以一个正在选型的电商负责人的角度，把我梳理的评估框架和实际体验分享出来。我为什么要重新
很多教育圈的同行问我，RPA助教机器人到底选SaaS还是私有化部署？说实话，这个问题我纠结了小半年。从最开始一头雾水，到后来跑了三家公司调研，最后敲定私有化方案，过程挺折腾的。这篇文章我就用我的真实经历，把这两种部署方式的区别、适用场景、成本模型，还有我踩过的坑，一次性讲清楚。从一盘散沙的选型开始去
最近我一直在调研智能客服AI应用开发的事儿，说实话，市面上方案太多，从几千块的SaaS到上百万的自研系统，看得人眼花缭乱。这篇文章我把自己的选型经历、踩坑教训和最终落地经验完整梳理出来，覆盖零代码、低代码、自研三条路，希望能给跟我一样正在纠结的朋友一些实在参考。一、我的需求与现状我们公司是做电商的，
我们公司的技术委员会在年初定了个目标：要引入真正能辅助研发团队写代码、做测试的AIAgent。一开始，所有人的目光都聚焦在海外，毕竟Cognition的Devin在2024年横空出世，给整个软件工程界带来的震撼太大了。我们团队花了几周时间研究Devin、GitHubCopilot以及OpenAI的相
最近半年，我作为公司的数字化转型负责人，一直在寻找能帮我们落地大模型应用的服务商。我手里的需求很明确：要定制、要私有化、要能跟现有业务系统打通。但当我开始实际接触厂商时，发现信息非常庞杂，光是把市面上能提供“大模型定制开发”的服务商名单列出来，就花了我不少时间。今天，我就把这些整理好的信息分享出来。
作为一名负责集团财务数字化项目的IT负责人，我最近半年被‘财务对账自动化’这件事搞得焦头烂额。我们集团是国企背景，下属几十家子公司，银行账户几百个，每天光是银企对账的流水就有十几万笔，更别提内部的关联交易对账和外部供应商的应付账款核销了。领导的要求很明确：引入RPA+AI技术，提升对账效率和准确率，
去年我们筹备风控中台升级的时候，内部争议最大的一点就是：到底选头部大厂的一站式方案，还是选垂直厂商加定制公司的组合方案？团队里分成了两派。一派觉得大厂牌子响、技术牛、省心；另一派觉得大厂太贵、太僵化，我们这种体量的行用不起也用不好。为了做决策，我带着团队花了两个月做了深度的调研和POC测试，把大厂和