一、产品定位
面向承担城市运营、园区管理、交通出行、能源环保、资产经营、产业投资和公共服务等职能的地方平台公司，围绕人工智能赋能经营管理、业务运营、风险控制和新业务培育，提供“AI＋运营发展”顶层规划、场景设计、数据治理、能力平台、流程重塑及运营推广等咨询服务。通过构建“战略统筹、场景牵引、数据支撑、平台赋能、人机协同、价值评价、安全可控”的AI运营体系，推动人工智能成为企业降本增效、管理升级、服务改善和业务创新的核心能力。
二、痛点难点
AI发展定位不清。 对人工智能主要服务于管理提效、业务运营、风险防控还是新产业培育缺少统一认识，所属企业各自建设，容易形成重复投入。
应用场景多而不精。 可开发场景数量较多，但缺少价值、数据和技术可行性评价，部分项目重技术展示、轻实际经营成效。
数据基础较为薄弱。 数据分散在不同企业和系统，标准不一、质量不高、共享困难，难以支撑模型训练、知识检索和持续优化。
AI与运营流程脱节。 AI应用仅作为辅助工具嵌入原有流程，岗位、权限和作业方式未同步调整，难以形成业务闭环。
自主运营能力不足。 对外部技术供应商依赖较强，缺少AI产品、数据工程、模型运营和业务复合人才，内部能力难以沉淀。
价值评价与安全治理不完善。 缺少投入产出测算、试点复盘和规模推广机制，数据安全、内容审核、模型风险和责任边界尚未明确。
三、产品服务
AI运营发展基础诊断。 系统评估企业战略、业务痛点、数字化基础、数据资源、系统架构和组织能力，识别AI应用条件与短板。
AI顶层规划设计。 明确发展定位、总体目标、建设原则、应用架构和阶段路径，构建集团统筹、板块协同、场景落地的推进体系。
高价值场景筛选。 建立“业务价值—数据基础—技术成熟度—实施难度—复制潜力”评价模型，形成重点场景清单和建设优先级。
数据与知识底座建设。 设计数据标准、数据治理、主数据、知识库、权限管理和共享机制，为模型应用提供可信数据基础。
AI能力平台与技术路线。 科学选择自建、共建、采购或平台化服务模式，设计模型能力、智能体、知识服务和系统接口架构。
运营流程与人机协同重塑。 围绕管理和一线运营流程，明确机器识别、智能分析、人工决策、系统执行和结果反馈的协同机制。
价值评价与安全治理。 建立项目立项、模型测评、试点验证、价值评估、推广复制及数据安全、人工复核和风险处置机制。
四、服务流程
第一阶段：调研诊断。 开展战略访谈、业务调研、系统盘点、数据评估和痛点梳理，明确发展基础。
第二阶段：场景规划。 识别AI应用机会，开展场景评价、价值测算和优先级排序，形成建设蓝图。
第三阶段：方案设计。 完成数据底座、技术平台、业务流程、组织机制和安全治理体系设计。
第四阶段：试点实施。 选择高价值场景开展原型设计、数据准备、流程改造和应用验证，评估实际成效。
第五阶段：推广运营。 总结试点经验，形成标准化解决方案和场景复制机制，持续优化模型与运营体系。
五、交付成果
“AI＋运营发展”总体规划、AI应用场景地图、高价值场景可行性研究、AI场景项目库、企业知识库规划、数据治理方案、AI能力平台建设方案、试点场景实施方案。
六、公司优势
战略、业务与AI深度融合。 从企业战略和运营痛点出发规划AI应用，避免脱离业务的技术建设。
突出高价值场景牵引。 重点选择需求明确、数据可得、价值可量化、具备复制条件的场景，提高投资成效。
强化管理与流程重塑。 不仅设计技术方案，更同步优化岗位、权责和业务流程，推动AI真正进入运营闭环。
兼顾平台建设与能力沉淀。 统筹外部技术资源与内部人才培养，逐步形成自主运营和持续迭代能力。
注重价值实现与安全可控。 建立从试点验证到规模推广的评价机制，并统筹数据、模型、内容和决策风险。