TL;DR
BCROSSB的人工智能转型服务，将生成式AI和LLM的潜力转化为可衡量的商业成果。从基于业务目标的AI路线图制定、治理设计、概念验证执行到全公司推广，提供端到端支持。目标不是AI实验，而是将AI与收入增长、成本效率和竞争优势联系起来。同时应对AI风险和伦理问题，实现负责任的AI应用。
定義
BCROSSB的AI转型(AX)咨询服务为企业提供从生成式AI战略规划到技术落地实施的全流程端到端服务，深度评估企业业务流程中的AI应用场景，将大语言模型(LLM)和智能自动化技术有机嵌入核心业务链条，帮助企业将先进AI能力转化为可量化的商业成果和持久的市场竞争优势。
このような方におすすめ
こんな時にご検討ください
当竞争对手正在推进AI应用，而您的公司感到AI战略滞后，或在概念验证阶段难以扩展到全公司范围时。
BCROSSB帮助我们从事散的AI实验转向了具有清晰治理和可衡量成果的企业级AI战略。
首席数字官
AI转型
| 阶段 | 目的 | 客户准备 | BCROSSB职责 | 交付物 | 周期 |
|---|---|---|---|---|---|
| AI战略制定 | 确定业务目标和AI应用领域 | 分享商业计划和数据资产 | 全公司用例识别和优先级排序 | AI路线图 | 3~4周 |
| 治理设计 | 建立风险管理框架和使用政策 | 整理合规要求 | 制定AI政策和运营规则 | AI治理指南 | 2~3周 |
| 概念验证 | 优先用例的技术验证 | 准备验证数据 | 小规模实施和效果评估 | PoC结果报告 | 4~8周 |
| 正式实施 | 系统开发和业务集成 | 准备运营架构 | 敏捷开发和现有系统集成 | 生产系统 | 2~4个月 |
| 推广和改进 | 全公司部署和持续优化 | 制定推广计划 | KPI监控和改进 | 推广支持 | 持续 |
兼顾速度与负责任AI实践的阶段式方法。
评估AI成熟度，识别用例，将AI战略与业务目标对齐。
设计AI架构、数据策略、治理框架和优先路线图。
通过嵌入式AI工程的敏捷团队构建和部署试点解决方案。
将成功的试点扩展为企业级AI能力，确保持续治理和优化。
DX侧重于流程数字化和遗留系统现代化。AX更进一步——通过生成式AI和智能自动化将AI嵌入核心业务战略，变革客户体验、运营和决策方式。BCROSSB建议在坚实的DX基础之上推进AX，或两者并行推进。
典型的AI转型周期为12至18个月。前4至6周专注于战略制定、用例发现和路线图设计，随后进行分阶段交付和规模化。
是的。我们协助建立AI治理框架、风险管理流程，并为EU AI Act等新兴法规做好合规准备。
可以。我们设计能够与您现有系统、云基础设施和数据平台集成的AI解决方案——无论是AWS、GCP、Azure还是本地部署。
| 比较项目 | 自主应对 | 仅工具导入 | BCROSSB |
|---|---|---|---|
| 战略制定 | 消耗管理资源 | 不需要 | 从业务目标反向推导 |
| 用例识别 | 摸索前进 | 有限 | 全公司范围优先级排序 |
| AI治理 | 经验不足 | 不涉及 | 构建风险管理体系 |
| 概念验证 | 需要内部资源 | 仅提供工具 | 技术验证到效果评估 |
| 正式部署 | 需要另外开发 | 不涉及 | 系统开发到运维全覆盖 |
| 内部培训 | 需自主实施 | 无 | 支持变革管理 |