业务线 03
AI 应用开发与定制化服务
按企业业务流程定制 AI 应用，并与现有系统对接，避免形成新的信息孤岛。
开发领域
智能办公与管理
面向企业日常运营的应用，涵盖公文与文档管理、材料撰写辅助、流程自动化、审批与后勤管理等场景，把重复性文字与流转工作交给系统。
行业特定应用
面向教育、政务、能源、外贸等行业的专用系统。我们以校园一体化教育服务平台等项目为参考实现，按行业业务模型定制功能模块与数据结构。
开发流程
需求分析与规划
梳理业务痛点与功能边界，确定技术方案与开发工具，评估与现有系统的对接方式，输出需求规格与开发计划。
设计与开发实施
进行系统架构设计与功能开发，注重应用的稳定性与可靠性，同时兼顾界面与操作流程的易用性。
测试与优化上线
完成功能测试、性能测试与兼容性测试，按测试结果优化调整，最终上线部署供企业使用。
开发优势
技术创新与研发实力
紧跟 AI 技术发展趋势，持续推出兼具创新性与实用性的应用产品，覆盖不同场景下的应用需求。
定制化开发服务
根据企业具体需求与业务特点量身定制，确保应用契合企业的业务流程与应用场景。
系统集成与兼容性
注重与现有系统无缝对接，实现数据和功能的整合，避免信息孤岛，保证业务流程与数据流转顺畅一致。
典型系统构成参考
以下结构来自我们实际交付过的校园一体化教育服务平台，可作为企业级 AI 应用的模块划分参考。
| 层级 | 构成 |
|---|---|
| 展现层 | PC Web · APP / 微信小程序，面向学生、家长、游客、校友、教职工、退休职工等多类角色 |
| 应用层 | 媒体（通知公告、内外新闻、学校信息、教学资源、平台应用）· 管理（教务、学生、教师、档案、后勤、事务审批）· 运营管理后台（发布、编务、栏目、模板、任务、审核、用户、角色、权限、数据统计） |
| 支撑层 | 数据中台（业务模型、分析模型、算法模型、分析专题、自助分析、标签平台、研发平台、运维平台、大数据平台）· 业务中台（主数据管理、流程管理、业务实体库、规则库、查询服务、分析模型、图文模型） |
| 数据层 | 外部系统对接：教学、财务、资产、科研、人事、学籍、招生、OA、后勤、监控系统 |
| 网络与基础层 | 公有云 + 私有云混合部署 · 数据中心 · 机房 · 硬件设备 |
| 感知层 | 摄像录像、数字传感、人脸识别、二维码、GPS、打印机、RFID |
| 保障体系 | 组织架构体系、业务流程体系、制度标准体系、信息安全体系、运维保障体系、监督评价体系 |
FAQ
AI 应用开发常见问题
已经有 OA 和业务系统了，再上 AI 应用会不会重复建设？
不会。我们的做法是把 AI 能力接到现有系统上，而不是替换它们。上面那张表的「数据层」就是专门处理这件事的——教学、财务、人事、OA 等已有系统通过接口对接，避免形成新的信息孤岛。
定制化开发的周期怎么估？
取决于功能边界与对接的既有系统数量。需求分析与规划阶段的目的就是把这两项确定下来，之后再给开发计划。我们不在没做过需求梳理时承诺工期。
上线之后还管吗？
测试与优化上线阶段包含按测试结果优化调整，上线后按项目约定提供维护支持。具体范围在需求规格中写明。
下一步
聊聊你的 AI 应用开发 需求
说明行业与当前阶段，我们会给出是否适合从这一条业务线切入的判断。