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咨询

项目开始之前,
先确认您关心的问题。

从咨询准备到建设与运维、AI验证,再到公司情况和项目经验,我们整理了实际项目中经常需要确认的内容。

项目启动

初次咨询时常见的疑问

即使需求还不具体,也可以先和我们一起梳理当前的问题和目标。

查看项目流程
可以从哪个阶段开始咨询?

无论是只有想法的初期阶段、正在梳理需求的阶段,还是审阅现有需求建议书或规划文档的阶段,都可以咨询。在初步沟通中,我们会了解您目前的运营方式和希望改进的地方,并梳理需要开展的调研和优先级。

能帮我们判断该全面改造还是局部改进吗?

我们会查看现有的界面和功能、内容结构、运营方式以及对接的系统,区分可以复用的部分和需要重新设计的部分。如果核心问题集中在某个特定流程,可以建议局部改进;如果结构上的限制牵涉多个领域,则可以建议分阶段全面改造。

现有系统可以分阶段改造吗?

我们可以根据对业务的影响和技术依赖程度,把界面、功能、数据和对接部分划分为切换单元。在现有系统继续运行的同时,通过API(系统之间交换数据的接口)接入新功能,并设计从验证完成的部分开始依次切换的方式,以及各阶段的检查标准。

评估报价和工期需要哪些信息?

如果您能告知目标、所需的界面和功能、用户类型、与现有系统的对接、是否需要数据迁移以及期望的运维方式,将有助于明确范围。在评估这些信息、就优先级、验证范围和交付物与您达成一致之后,我们再提出工期和费用方案。

提交咨询表单后会立即受理吗?

在咨询表单中点击“发送咨询”后即可完成受理,内容会通过邮件转给负责人,并作为咨询记录保存。如果未能受理,可按页面提示改为通过邮件草稿或电话咨询。

建设与运维

建设过程与交付后的服务范围

设计、开发、验证和交接的标准,我们会在项目初期与您共同确定。

能否与现有业务系统或外部服务对接?

我们会先确认对接对象提供的API(用于交换数据的接口)、数据库访问条件、认证方式和调用限制。对于较老的系统,中转API或批处理(在设定的时间把数据汇集起来统一处理的方式)可能比直接连接更合适;具体的对接结构,我们会根据实际环境和负责部门的政策来确定。

服务规划和UI/UX设计也可以一并负责吗?

从梳理用户角色和业务流程的规划开始,到信息架构、界面设计、视觉设计和响应式实现,都可以连贯推进。如果您已有内部规划方案或设计系统,也可以以此为基础,只负责您需要的部分。

项目会提供哪些交付物?

根据范围,我们会整理需求、界面流程、UI设计、系统构成、API定义、源代码、测试结果和运维说明等。所需的交付物、形式和详细程度会在项目启动前商定,也可能因项目性质而有所不同。

现有数据的迁移也能纳入建设范围吗?

我们会先确认源数据的结构和质量、目标系统的数据模型,以及个人信息和数据保留政策,再确定迁移范围。转换规则和验证标准会先用样本数据确认,错误处理和切换时间点也会一并纳入计划。

上线后的维护如何约定?

我们会把免费质保、故障处理、定期检查、功能改进等不同的业务区分开,与您协商所需的运维范围。在确认目标系统、响应时间、部署流程、负责人职责和需求处理方式之后,再整理为单独的维护范围。

网页无障碍也包含在建设范围内吗?

Web标准、网页无障碍,以及界面在不同浏览器中显示是否一致(跨浏览器兼容),我们从规划阶段就会一并考虑。如果项目有需要遵循的无障碍标准,我们会按照需求确定各阶段的检查项和验收方式。

发生故障时如何处理?

处理方式会在确定维护范围时一并协商。协商时,我们会按故障对服务的影响划分等级,为每个等级确定首次响应、恢复目标、报告方式和非工作时间的联络渠道,并记录在运维文档中。

制作数据看板之前需要确定什么?

我们会先确定要通过数据看板做出哪些决策、由谁查看,以及各项指标的计算方式和基准日期、数据来源和更新周期。指标定义达成一致后,再按照从概要到明细逐层深入的提问顺序来组织界面。

AI应用

将AI用于实际业务前需要确认的事项

相比选择模型,我们会先看数据、业务标准、权限以及需要人工审核的环节。

如何判断我们的业务是否适合应用AI?

我们会考察业务的重复频率、输入数据的形式、能够确认预期结果的标准,以及例外情况和需要人工判断的环节。先选出容易确认效果的小范围业务,再区分由AI负责的部分和沿用现有规则处理的部分。

RAG的回答依据什么生成?

RAG会检索与问题相关的内部文档,并将检索到的内容作为上下文提供给语言模型,用于生成回答。系统可以设计为同时显示文档名称、相关段落等出处,我们也会一并规定未检索到相关内容时如何限制回答,以及由负责人确认的流程。

验证AI必须使用真实业务数据吗?

要确认是否适合业务,需要具有代表性的样本,但不必一开始就提供全部数据。我们会先确认数据的归属和使用权限、是否包含敏感信息,再评估采用去标识化或替代样本的方法。

PoC(试点验证)要确认什么?

我们会用有限的业务和数据,确认模型能否产出所需的结果、负责人是否便于确认和修正结果,以及系统对接存在哪些限制。评估问题和标准要先确定,再根据结果决定扩大、完善还是停止。

AI给出错误结果怎么办?

我们不会把AI的结果直接当作最终结果,而是根据业务的重要程度,设置出处标注、可信条件、例外标记和人工审核环节。运行过程中会保留修正和失败记录,反复出现的错误则作为数据、检索规则、提示词(给AI的指令)和业务流程的改进事项来管理。

AI使用的数据存放在哪里,又会向外部模型传递哪些内容?

这是在引入前与客户共同确定的事项。我们会确认文档和问答记录存放在什么环境中;如果使用外部语言模型,要传递哪些信息、传递到什么范围;个人信息和敏感资料在传递前是否要遮盖或删除;以及谁可以查阅记录、可以查阅到什么时候。确定的标准会写入设计文档,运营政策发生变化时重新评估。

分析门店或现场视频时,如何处理个人信息?

这是在引入前与客户共同确定的事项。我们会依据相关法律法规和内部政策,与客户单位负责个人信息的部门协商拍摄目的和范围、告知方式、原始视频和分析结果的保存期限以及查阅权限。我们也会评估减少所处理信息的方案,例如只保留目的所需的统计结果,或在画面中遮盖人脸。

公司与项目经验

合作前可以了解的公司信息

我们整理了公共项目经验、开发技术和安全等内部评估所需的内容。

有公共机构项目的实施经验吗?

我们承接过中央部委和公共机构的系统集成(SI)项目。开发过基于商用云、面向公众的宣传网站、公共法人机构的综合结算与支付系统、区政府门户网站、公共图书馆电子阅览室软件等,既有公众使用的网站,也有机构的业务系统。为保护客户,我们不公开机构名称和具体数据。

采用哪些技术进行开发?

我们采用在政企领域经过广泛验证的标准技术,搭建界面、业务服务器和数据库。选型的标准是维护人员是否容易找到、系统能否长期运行;具体方案会在确认现有系统和运行环境后写入方案建议书。

安全方面如何考虑?

在信用卡与保险公司报文收发系统中,我们实现了安全通信和数据加密,以及收发监控和日志管理。在连接支付终端与VAN(中转银行卡支付授权的增值网络)的结算系统中,我们通过Web漏洞检测降低了个人信息风险,加强了安全。在新项目中,我们同样会在设计阶段与您共同确定权限、数据保护和日志方面的标准。

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也欢迎告诉我们。

请告诉我们您目前的情况和想了解的问题,我们会与您一起确定咨询的下一步。