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。
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 - 01能否把业务规则、AI 判断与人工复核明确分开
- 02能否说明失败、超时、低置信度时流程如何继续
- 03是否先用真实样例验证,再承诺完整项目
- 04是否提供日志、权限、验收、回滚与移交方案
- 05是否敢写清能力边界,而不是把所有问题都包装成 AI
“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。
于
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。
了解完整经历 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。
提交项目背景