SAIBA TECHNOLOGY / BEIJING

把复杂业务流程,
变成可运行的 AI 系统。

20 余年企业软件、系统架构与项目落地经验。为企业连接 AI、数据、旧系统与真实工作流程。

相关企业与项目经历
友宝在线新奥阳光保险餐饮数字化教育信息化
客户及任职经历分开表述;公开案例以授权信息为准
正在发生的需求

不是按职位贴标签,而是看问题走到了哪一步

当下面这些事情正在发生,你需要的可能不是再买一个工具,而是先把业务、数据和系统边界重新接起来。

01 / 问题已经发生

月底要交结果,数据还散在几张表里

对账、核销、汇总依赖少数熟手;正常数据和异常数据混在一起,每次都要从头检查。

让系统处理正常项,人只处理异常。
02 / 改造必须启动

老系统还能用,但新需求已经接不进去

ERP 或 Java 系统承载着核心业务,外围 Excel 越来越多;不敢推倒重做,又不能继续打补丁。

保住稳定核心,用接口和旁路逐步升级。
03 / 正在评估 AI

老板要 AI 落地,团队却不知道从哪一步开始

担心模型不稳定、数据泄露和项目失控,需要先找到低风险、可验证的业务入口。

先证明一个流程,再决定是否扩大。
04 / 工作流准备生产

ComfyUI 能跑通,却还不能稳定批量交付

换素材、换机器或换操作者后结果波动,节点、模型和参数仍依赖个人经验。

把个人工作流变成可复用的生产流程。
核心能力

围绕问题,而不是围绕技术名词

三条主线覆盖新流程自动化、视觉生产和存量系统升级;定制开发作为贯穿全程的工程能力。

购买的不是方法,而是改变后的结果

让流程更稳,让负责人重新掌握主动权

结果一

从“逐条处理”变成“只看异常”

让确定性规则交给系统执行,把人的时间留给真正需要判断的例外。

结果二

从“不敢改”变成“分段可回退”

不默认推翻旧系统。先做只读验证,再小范围接入,每一步都有日志、权限和回退路径。

结果三

从“AI 演示”变成“业务流程的一环”

模型负责它擅长的非结构化判断,核心规则仍由程序控制,重要结果保留人工复核。

工作方法

一个资深技术负责人,贯穿从问题到交付

超级个体不是缩小版外包公司。优势在于信息不失真、决策链更短、责任边界更清楚。

01

诊断

梳理用户、数据、规则与风险。

02

取舍

判断用规则、传统软件还是 AI。

03

验证

用最小原型验证关键假设。

04

交付

按里程碑实现、演示、验收与移交。

先看见服务,再决定投入

先过适配门槛,再进入付费服务

免费沟通只判断“是否适合合作”,不输出可转交开发的完整方案。需要实质分析时,从付费基础诊断开始;每一步都有独立结果,也可以停下来复核。

01

付费基础诊断

适合
知道哪里痛,但还不知道是否值得做、先做哪一段
得到
问题边界、优先级、主要风险与最小验证建议
边界
不包含可直接转交开发的完整架构、接口清单、数据库设计和详细实施方案
02

原型验证

适合
方向大致明确,需要用真实样例证明关键环节
得到
一个关键路径的可运行小闭环、测试记录与下一阶段判断依据
边界
只验证约定的关键假设,不提前完成正式系统的全部设计与开发
03

系统实施

适合
关键假设已经成立,准备按里程碑进入正式建设
得到
需求基线、迭代交付、试运行、验收与移交文档
边界
范围、成果归属、变更和维护责任在合同与里程碑中写清
给你一把比较方案的尺子

别先问用了什么模型,先看项目能不能安全落地

供应商都可以说自己专业。真正拉开差距的,是能否把业务、失败路径和交付责任讲清楚。

查看完整选择指南
  1. 01能否把业务规则、AI 判断与人工复核明确分开
  2. 02能否说明失败、超时、低置信度时流程如何继续
  3. 03是否先用真实样例验证,再承诺完整项目
  4. 04是否提供日志、权限、验收、回滚与移交方案
  5. 05是否敢写清能力边界,而不是把所有问题都包装成 AI
精选案例

看问题如何被拆解

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客户面对复杂软件问题时,更在意的不是代码有多快,而是技术负责人能不能听懂业务,并把风险讲清楚。
TECHNICAL LEAD

老于

从 2002 年起参与企业软件研发,历经开发、项目管理、技术管理、售前咨询与创业交付。现在专注企业 AI 自动化与复杂业务系统工程化。

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下一步

先把问题说清楚,再决定做不做。

发来现有流程、样例数据和期望结果。我们先判断技术边界、风险与最小验证范围。

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