付钱之前就知道每个 AI 项目凭现有数据能不能做成，也不用再担心员工把客户数据发到了哪里。
IT 与数据 “每个部门都想用 AI，可数据分散在十个系统里，没人知道哪个靠得住，还担心 PDPA。”
我们常见的问题
IT 部门同时收到各部门的 AI 需求：销售想要聊天机器人，会计部门想让 AI 读发票，管理层想用日常语言查询数据。可每个需求要用的数据都分散在 ERP、会计系统、CRM 和各部门自己维护的 Excel 里。同一个客户名有三种写法，没人说得清哪一份才是对的。
与此同时，员工已经开始自行把客户数据粘贴进公共 AI 工具，因为没有任何政策说明能不能这样做。IT 部门夹在尽快启动的压力和泰国《个人数据保护法》（PDPA）的合规风险之间，两头都顾不过来。
我们的解决方法
我们先和 IT 团队一起逐个系统做评估：每个系统存了什么、能否通过 API 或数据库接出来、数据归谁负责、质量如何。最后得到一页纸的企业数据地图，标明每项 AI 需求是现在就能做、要先准备数据，还是暂时不该做。
AI 使用政策与法务部门共同起草，写成员工读完就能照做的规则：哪类数据可以用公共工具处理，哪类必须走公司系统。共同搭建的第一个系统是清洗过的共享数据层，其他部门从同一个入口接入 AI，每次访问 IT 团队都看得到。
开放新的数据集、选择哪种工具，仍由 IT 团队和管理层决定。我们列出各家厂商的方案、价格和限制，云端和本地部署都有，由您来选。
系统如何运行
工作来源
- ERP、CRM 和会计系统
- 各部门的文件和 Excel
- 各部门提出的 AI 需求
- IT 团队与法务部门访谈
AI 做什么
- 梳理所有系统，评估数据质量
- 起草符合 PDPA 的 AI 使用政策
- 排序需求，交付 90 天路线图
- 共同搭建共享数据层
结果去向
- 企业数据地图
- 员工能照做的政策
- 带审计日志的共享数据层
- 能自行评估新需求的 IT 团队
使用前后对比
使用前
使用后
各部门同时要 AI，IT 不知道先做哪个
每项需求都有优先级，也知道要先准备什么
同一份数据分散在十个系统，不知道哪份是对的
有了数据地图和一套官方口径的数据
员工把客户数据放进公共 AI，没有任何规则
政策写清哪些数据能用在哪里，每次访问都有记录
您将获得
- 01
AI 就绪度评估（AI Readiness Audit）：逐一梳理组织内所有系统，存了什么数据、能通过什么方式接出来、哪些数据可信、哪些重复或相互矛盾
- 02
企业 AI 使用政策：写明哪类数据可以发到外部、哪类必须留在内部、由谁审批、如何满足泰国 PDPA 的要求
- 03
90 天路线图，把各部门的 AI 需求按回报和数据准备程度排序，并写明需要先准备哪些数据
- 04
共同搭建的第一个系统：共享数据层，其他部门无需申请每个系统的权限就能接入 AI，审计日志（Audit Log）记录谁在何时调取了什么
- 05
按适配度和价格推荐工具与模型，云端和本地部署都在考虑之内，并举办工作坊，让 IT 团队以后能自己评估新需求
各方的收获
我们先以只读方式连接所有系统，不动现有系统。共享数据层可以部署在公司的云账号上，也可以部署在本地，通过现有的 Active Directory 验证身份，每次调取数据都有记录。
想用 AI 的部门从一个入口申请数据，不用分别向四个系统申请权限；IT 团队也有现成的答案，知道哪类需求能做。
适合哪些企业
运行五个以上系统的企业设有集团 IT 的企业集团医院和金融机构制造商和多门店零售企业准备启动第一个 AI 项目的公司
对接您现有的系统
SAPOracleMicrosoft 365Google WorkspaceActive DirectorySnowflake 和 BigQueryPower BI
开发流程
- 1
需求梳理
明确需求、用户与成功指标，开工前锁定范围与价格。
- 2
设计
设计 UX 与系统架构，原型确认后才进入开发。
- 3
开发
AI 加速的迭代冲刺，每周演示，资深工程师评审。
- 4
测试
按约定范围验证质量、安全与性能。
- 5
上线与维护
生产部署、团队培训与月度维护计划。
