01 Infrastructure
基础设施层 多云部署与资源编排
汀策AI的核心业务系统部署于阿里云与腾讯云，并接入火山引擎的云与模型服务能力。技术团队具备在多云环境中进行资源编排、容灾设计与弹性架构设计的能力。
在实际项目中，我们根据客户的数据驻留要求、弹性伸缩需求与延迟指标，在云平台之间做出部署决策，而非预设单一平台。这一层的能力体现在：
多云环境下的资源编排与容灾设计
弹性伸缩架构
存储与分发架构优化
围绕推理服务负载特征进行的部署方案设计
企业级 AI 智能体定制服务商 把重复的工作交给 AI
把重复的工作交给 AI
把关键的人
留给关键的事
汀策AI 专注企业级 AI 智能体与 AI 系统定制。我们不开通用工具的账号，也不做「什么都能问」的聊天机器人 —— 而是围绕您真实业务场景中的痛点和重复性工作，定制一套真正能干活的系统，帮您的企业数智化打通最后一公里。
Positioning
企业级定制 · 非通用工具转售
Approach
从业务痛点入手 · 先小场景验证
Delivery
交付 + 陪跑 · 上线后持续优化
System Architecture
Access 接入层 企业微信 / 网页 / 业务系统入口
Agent 智能体层 按场景定制的智能体
Ability 能力层 知识库 · 工作流 · 工具调用 · 权限
Data 数据层 企业文档 · 业务数据 · 历史记录
// 部署方式与对接范围以项目评估阶段确认方案为准
Company Profile 我们只做一件事
我们只做一件事
把 AI 装进企业的业务里
过去两年，几乎每家企业都试过 AI：买过账号、开过分享会、让员工「多用用看」。几个月后再回头看，每天真在用的员工没几个。问题不在于 AI 不好用，而在于 —— 通用工具不认识您的业务。它不知道您公司怎么报价、流程怎么走、资料存在哪、该谁审批，只能给出「听起来很对、但没法用」的答案。
我们的工作方式很朴素：先坐下来听您讲清楚 —— 哪些工作每天在重复、哪些环节最耗人、卡在什么地方；然后围绕这些具体问题，定制一套真正能干活的 AI 系统，接入您现有的资料和业务系统，让它跑在员工的日常工作中。
我们把它叫「打通最后一公里」。AI 早就不稀奇了，难的是让它在您公司里真的每天被用起来。
只做定制，不做转售
不代理、不转售通用软件。每一套系统都从您的业务流程出发重新设计。
从痛点入手，不做概念
不谈「AI 能改变什么」，先谈您手上哪件事最耗人、最重复。
交付有人跟，说清边界
从需求沟通到上线陪跑都有明确负责人；不适合做的场景我们会直说。
Core Services
我们提供什么
从企业的实际工作场景出发，围绕业务痛点和重复性工作，提供针对性的 AI 解决方案，覆盖五块核心能力。
01
AI 智能体定制 Agent
按岗位或流程定制专属智能体：客服智能体、销售助手、行政助理、HR 助手、知识问答助手等。它只懂您的业务，只干您安排的事。
02
AI 工作流搭建 Workflow
把原来要跨好几个系统、好几步人工操作的任务串成一条自动流程：信息收集 → 判断处理 → 生成结果 → 通知到人。
03
企业知识与资料接入 Knowledge
把散落在手册、制度、文档、记录里的内容整理成 AI 能用的知识，让回答有依据、口径统一。
04
系统对接与集成 Integration
与企业现有业务系统打通，让 AI 能取到需要的数据、能把结果写回去。具体能否对接、对接范围与方式，取决于现有系统开放的接口条件，需在需求评估阶段共同确认。
05
陪跑与持续优化 Iteration
上线不是终点。我们会跟一段时间，看真实使用情况，调整回答质量、流程细节与交互方式。
Solutions SCENARIO 01SCENARIO 02SCENARIO 03SCENARIO 04SCENARIO 05
AI 智能体可以落在哪些场景
下面五个场景是企业日常问得最多、也最容易看见效果的几类工作。它们的共同点是：高频、重复、规则清晰、需要反复查资料。点击切换查看每个场景的痛点、方案与价值。
客户服务 · 让重复问题不再占用人力
客服 / 售后团队 · 高频重复咨询、口径不统一、非工作时间无人应答
业务痛点
- 每天回答的问题里，很大一部分是重复的产品、流程与售后标准问题
- 新人上手慢，遇到不熟的问题要翻资料、问同事，客户在原地等
- 不同坐席口径不一致，容易产生纠纷
- 非工作时间、咨询高峰期，响应速度明显下降
定制方案示例
- 基于企业自己的产品资料、常见问题与历史服务记录，构建专属知识库
- 智能体承担首轮应答；判断超出范围或涉及高风险的，转人工处理
- 统一回答口径，重要表述按企业标准输出
- 沟通结束后自动生成服务小结与分类标签
预期价值方向性
- 简单、重复的问题由系统承接，人力集中处理复杂问题
- 新人借助助手更快形成服务能力
- 服务能力不再被工作时间限制
落地时我们会一起确认三项
边界
场景边界
哪些问题交给系统、哪些必须转人工，逐条写清楚。
资料
知识来源
产品资料、常见问题与历史服务记录，由谁整理、多久更新。
分工
责任分工
谁负责验收、谁负责日常反馈与内容更新。
销售支持 · 把时间还给真正的沟通
销售 / 商务团队 · 线索跟进乱、写方案报价耗时、新人不会问需求
业务痛点
- 线索进来后靠人记、靠人跟，容易漏、容易忘
- 客户信息散在微信、表格、邮件里，跟进时找不到上下文
- 写方案、做报价、拟跟进邮件，占用大量本应用于沟通的时间
- 新人不知道怎么问需求、怎么推进，成长靠老带新
定制方案示例
- 线索自动归集与分级，按规则打标签、分配到人
- 客户相关信息集中归拢，跟进前一屏看到完整沟通历史
- 辅助生成跟进话术、方案初稿、邮件草稿，由销售确认后发送
- 沟通记录自动摘要，提取关键需求、异议与待办
预期价值方向性
- 销售把时间更多放在与客户的沟通上，而不是整理资料
- 跟进不遗漏，人员交接有上下文
- 有效的销售经验能沉淀成团队可复用的内容
落地时我们会一起确认三项
边界
场景边界
哪些环节系统只做辅助、哪些必须由人拍板。
资料
资料来源
客户信息、行业资料与沟通记录分别存在哪里、谁能取用。
分工
责任分工
对外发送始终由销售人工确认，系统不代替人做商务决定。
行政事务 · 流程类问题，先问系统再问人
行政 / 综合管理 · 流程反复答疑、制度口径不一、审批流转靠人催
业务痛点
- 报销、用印、采购、会议室、差旅等流程问题被反复询问
- 制度不清、口径不一，同一件事不同人回答不一样
- 表单填错、资料不全，来回退回重填
- 审批流转卡在谁手里不清楚，全靠人催
定制方案示例
- 制度与流程问答助手，员工自助查询，回答引用制度原文
- 表单辅助：按企业规则提示必填项、校验信息完整性
- 会议纪要自动生成，并提取待办事项与责任人
- 流程节点状态聚合，明确当前在谁手上、下一步做什么
预期价值方向性
- 减少流程类重复沟通，行政从答疑中解放出来
- 新员工靠自助问答解决大部分疑问
- 流程更透明，推进状态随时可查
落地时我们会一起确认三项
边界
合规边界
涉及审批权限与合规要求的环节，仍按企业既有制度与授权执行。
资料
制度来源
制度文件、流程规范与表单模板的现行版本，以哪一份为准。
分工
责任分工
谁负责制度更新、谁负责回答质量抽检。
人力资源 · 把 HR 从重复劳动里解放出来
HR 团队 · 简历筛选耗时、员工问题反复回答、流程沟通重复
业务痛点
- 招聘期简历量大，初筛占用大量时间，且标准难统一
- 面试邀约、时间协调、结果通知等沟通反复发生
- 入职、社保、假期、考勤等政策问题被反复询问
- 培训资料分散，新人学习路径不清晰
定制方案示例
- 简历信息解析与条件匹配，辅助初筛排序，最终判断由 HR 作出
- 面试安排与通知流程自动化，减少来回确认
- 员工政策问答助手，覆盖入职、社保、假期、考勤等常见问题
- 培训资料结构化问答，新人可自助学习
预期价值方向性
- HR 从重复的筛选与通知中释放，专注到人本身
- 员工常见问题自助解决，减少相互干扰
- 流程更标准，减少因人工疏漏产生的差错
落地时我们会一起确认三项
边界
决策边界
涉及人员评价与录用决策，系统仅提供信息辅助，不代替管理者作出决定。
资料
资料范围
政策文件、岗位要求与培训材料的使用范围与权限。
分工
责任分工
谁负责政策内容更新、谁负责初筛标准维护。
知识管理 · 让经验和资料留在公司里
全员 · 资料散落各处、找东西靠问人、经验留不下来
业务痛点
- 资料散在网盘、聊天记录、个人电脑里，版本混乱
- 找一份文件靠问人：问到人就找到，问不到就翻半天
- 老员工离职，经验和方法跟着走，新人从头摸索
- 同一个坑反复踩，问题却从来没人整理过
定制方案示例
- 统一接入企业文档、制度、记录等资料，做整理与清洗
- 按角色与权限提供问答入口，不同岗位看到不同范围的内容
- 对高频提问与未命中问题做聚类，提示知识缺口
- 把散落的经验与常见问题整理成可检索的条目
预期价值方向性
- 「找得到」成为常态，减少对个别同事的依赖
- 经验沉淀在组织里，而不只留在个人身上
- 通过提问数据发现制度与知识上的盲区
落地时我们会一起确认三项
安全
数据处理
接入范围、权限划分与数据处理方式，需结合企业信息安全要求在评估阶段明确。
资料
资料范围
需要接入哪些文档、由谁维护、更新频率如何。
分工
责任分工
谁负责知识审核、谁负责过期内容清理。
Why Us 企业缺的不是 AI 工具
企业缺的不是 AI 工具
而是把 AI 装进业务的那个人
通用 AI 工具
汀策AI 定制系统
认识所有行业，不认识您的业务
只懂您的流程、资料与口径
员工各自摸索，用法五花八门
按岗位固定用法，新人直接上手
取不到 CRM、OA、网盘里的数据
按接口条件接入现有系统
买完就算交付完成
上线后陪跑，持续调整优化
01
不做转售，只做贴合业务的定制
不代理、不转售通用软件，每一套系统都从您的业务流程出发重新设计。
02
不夸大效果，不给无法验证的承诺
价值用方向性描述，不靠漂亮数字取信。做得到什么、做不到什么，都说清楚。
03
不适合做的，我们会直说
评估阶段若判断某个场景投入产出不成正比，我们会建议先不做。
04
先小场景验证，再逐步扩展
不追求一次性大而全，先用一个看得见的成果建立信心。
VALUE 01
重复劳动有承接
高频、规则清晰的重复工作交给系统处理，人去做需要判断和沟通的事。
VALUE 02
响应速度变快
从「等有人有空再说」变成「随时有回应」，客户的等待与内部卡顿都会减少。
VALUE 03
经验沉淀在组织里
把优秀员工的做法、常见问题的答案固化成系统能力，不再随人走。
VALUE 04
投入可控，路径清晰
从小场景起步，先看到效果再决定是否扩展，避免一次性投入打水漂。
Cases
查看全部案例 成功案例
我们从真实项目里挑出几类典型场景，展示问题是怎么被发现、方案是怎么落地、最后改变了什么。
连锁零售 CASE 01
客服智能体：把重复咨询从人力中剥离出来
背景客服每天要回答大量重复的产品、流程与售后标准问题，新人上手慢，非工作时间无人应答。
实施梳理产品资料与常见问题构建专属知识库；智能体承担首轮应答，高风险与超范围问题转人工；统一回答口径并自动生成服务小结。
成果重复咨询由系统承接，人力集中处理复杂问题；应答能力不再受工作时间限制。
装备制造 CASE 02
销售支持助手：让销售把时间还给真正的沟通
背景线索靠人记靠人跟，客户信息散在微信、表格和邮件里；写方案与报价占用大量本该用于沟通的时间。
实施线索自动归集与分级并按规则分配；客户信息集中归拢形成完整上下文；辅助生成跟进话术与方案初稿，沟通记录自动摘要。
成果跟进不遗漏、交接有上下文；销售把时间更多放在与客户沟通上，而不是整理资料。
综合集团 CASE 03
制度与流程问答：让"找得到"成为常态
背景制度文件版本混乱，找一份资料靠问人；审批流转卡在谁手里不清楚，重复性答疑消耗行政大量精力。
实施统一接入制度、流程与表单模板并做整理清洗；按角色与权限划分问答范围；对高频提问做聚类，提示知识缺口；流程节点状态聚合。
成果流程类重复沟通明显减少，新员工能靠自助问答解决大部分疑问；通过提问数据发现制度与知识上的盲区。
Newsroom
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公司动态、行业观察与 AI 落地方法的分享。
2026-10-31 产品进展 自研「星辰GEO优化系统」进入生产测试阶段 汀策AI 自研的「星辰GEO优化系统」已进入生产测试阶段。正式上线部署后，预计可大幅降低企业客户每年在 GEO 优化方面的支出，帮助企业在 AI 时代沉淀信任资产。 2026-10-28 公司动态 汀策AI 受邀参加邯郸人工智能 OPC 政策发布暨产业合作对接大会 10 月 28 日，汀策AI 受邀参加由邯郸市发改委主导的邯郸人工智能 OPC 政策发布暨产业合作对接大会，与众多参会企业围绕 AI 落地深入交流，助力家乡产业生态向新而行。 2026-09-22 公司动态 我们把"陪跑期"正式写进了交付范围 从本月起，所有项目默认包含上线后的陪跑阶段，并明确陪跑期的观察指标与双方职责。
Technology
技术架构与交付能力
企业级 AI 系统的交付质量，不取决于单一模型或单一云平台的能力上限，而取决于基础设施选型、模型接入策略、业务系统集成深度与工程治理能力之间的匹配。汀策AI围绕这四个层面构建技术底座，使 AI 系统在真实业务约束下具备可部署、可运维、可替换、可私有化的条件。
我们的工程立场是：不把客户绑定在任何单一供应商上。无论是云平台还是大模型，我们都保留可替换性，并根据客户的数据驻留要求、成本约束、延迟指标与合规边界做出架构决策。
最终交付给客户的，是一个可部署、可运维、可替换、可私有化的 AI 系统，而不是一次模型选型。具体架构与实现细节以项目方案文档为准。
02 Models
模型接入层 多模型矩阵、统一接入与私有化部署
这是汀策AI技术架构中体现工程深度的一层。我们接入的模型服务覆盖阿里云、腾讯云、火山引擎所提供的模型能力，以及深度求索、智谱、月之暗面等国内头部模型服务，并根据客户场景进行工程化适配与调度。
接入多模型本身并不构成能力。真正构成能力的是我们围绕多模型构建的统一接入层与适配层：
统一模型接入与场景化调度
汀策AI在系统中构建统一的模型接入网关，支持多模型按场景调度，调度策略可根据客户业务约束配置，在成本、延迟与输出质量之间做平衡。具体调度策略以项目方案文档为准。
模型适配与工程化调优
针对接入的模型，汀策AI围绕企业场景完成模型适配、检索增强、输出约束与安全治理等工程化工作。同一业务需求在不同模型上的行为差异，由适配层吸收，上层业务系统不需要为每个模型单独改写逻辑。
私有化部署与数据边界
汀策AI的全部定制服务支持本地私有化部署，包括模型推理服务、应用系统与数据管道在客户自有环境中的完整落地。私有化部署的边界与数据流向，在方案设计阶段与客户逐项确认，并在交付文档中如实说明，不以“私有化”一词笼统承诺绝对封闭。
模型可替换性
适配层设计原则是模型可替换：当客户因成本、合规或能力变化需要切换模型供应商时，适配层吸收差异，业务系统无需重建。
03 Integration
应用与集成层 业务系统对接与营销能力集成
企业 AI 系统的价值发生在模型与业务系统的交界处。汀策AI的工程重心之一，是把 AI 能力接入客户既有的 ERP、CRM、OA 与数据中台，完成接口对齐、数据口径统一、权限校验与状态回写。
在营销智能化模块中，集成迈富时的客户数据管理与自动化触达能力，与企业自有的决策引擎形成闭环。这一层的交付物不是“一个对话窗口”，而是嵌入业务流程的可执行系统：
知识可溯源
动作可审计
异常可回退
权限可控制
04 Governance
工程治理层 从可运行到可运维
企业级 AI 系统的长期成本不在首次上线，而在持续运行中的可观测性与可迭代性。汀策AI在交付中纳入：
运行日志与调用链追踪
模型输出质量抽检
版本变更管理与回滚机制
调用成本监控与资源优化建议
在多模型架构下，治理层的价值进一步放大：不同模型的调用成本、延迟特征与输出稳定性需要在同一套监控体系下可比，客户才能做出“哪个模型在哪个任务上值得用”的持续决策。具体监控指标、抽检方法与成本模型属于项目交付文档范畴。
Process 我们怎么把一套系统
我们怎么把一套系统
交到您手上
我们不做「丢一套工具给您自己研究」的生意。从第一次沟通到上线运行，每一步都有人跟。
01
需求沟通 免费
了解您的业务场景、最耗人的工作、现有流程与系统情况。
您需要投入：一次沟通时间，讲清楚现在是怎么干活的。
您需要投入：一次沟通时间，讲清楚现在是怎么干活的。
02
场景评估与方案设计
判断哪些场景值得做、优先级如何排、技术路径是什么、风险与边界在哪。
您需要投入：确认关键流程与相关责任人。
您需要投入：确认关键流程与相关责任人。
03
方案确认与开发实施
明确交付范围、周期、费用与双方配合事项后开发：接入知识、搭建流程、小范围试用。
您需要投入：提供必要资料、安排试用人员。
您需要投入：提供必要资料、安排试用人员。
04
上线运行与陪跑迭代
培训使用、收集真实反馈、持续调整优化。
您需要投入：试用反馈，以及使用习惯的养成。
您需要投入：试用反馈，以及使用习惯的养成。
沟通前，您只需要想清楚两件事
哪件事占人最多、最重复，做法能不能说清楚；这件事要用的资料现在存在哪里、谁在维护。
交付范围、周期与费用，书面明确
不靠口头承诺推进项目。方案阶段把交付物、边界与双方配合事项写清楚。
Let's Talk 聊一次，看看您公司里
聊一次，看看您公司里
哪些工作值得交给 AI
您不需要准备完整方案，也不用先想清楚技术怎么做。只要告诉我们：现在最耗人、最重复的工作是什么。我们会给出初步判断 —— 哪些场景适合做、大概怎么做、需要您配合什么、优先级怎么排。
谈完觉得不合适，也完全可以不做。先聊清楚，再谈合作。
预约一次免费需求沟通
留下基本信息，我们会尽快与您联系，先听您讲讲现在最耗人的那件事。