为什么在立项前必须做“诊断”？

在数字化转型和AI应用的热潮中，许多企业面临着“高投入、低产出”的困境。系统上线即闲置、数据孤岛林立、大模型“幻觉”频发，其根本原因往往不在于技术选型，而在于起步阶段的误判。

思捷智云认为，没有诊断的开发，就是一场赌博。 我们的可行性诊断服务，旨在帮助企业决策者在写下第一行代码之前，回答三个关键问题：

1. 业务匹配度： AI能否解决我的真实痛点，还是为了AI而AI？

2. 数据准备度： 我的数据质量能否喂饱大模型，是否存在“垃圾进、垃圾出”的风险？

3. 经济可行性： 投入产出比（ROI）是否合理？技术路径是否具备成本优势？

核心评估体系：思捷·企业AI成熟度评估模型

我们拒绝“拍脑袋”式的建议，依托源自世界500强的架构经验，我们构建了一套严谨的5维评估模型，对企业的数字化现状进行量化打分。

1. 战略与场景

• 评估点： 企业的数字化目标是否与业务KPI挂钩？是否存在高频、高价值、且适合AI介入的“低垂之果”场景？

• 输出： 识别出业务流程中的断点与堵点。

2. 数据资产

• 评估点： 数据的完整性、准确性、一致性及实时性。核心知识（如文档、图纸）的结构化程度。

• 输出： 数据质量“体检报告”及清洗难度预估。

3. 基础设施

• 评估点： 现有的云/边/端算力资源是否充足？网络架构是否支持实时数采？安全性是否满足私有化部署要求？

• 输出： 算力瓶颈分析与硬件升级建议。

4. 技术能力

• 评估点： 内部IT团队对AI模型的运维能力，以及对新技术的接受程度。

• 输出： 人才技能差距分析。

5. 风险与合规

• 评估点： 数据隐私保护、算法伦理风险、行业监管合规性。

• 输出： 数据安全风险评估。