Demo 多，使用率低
场景来自技术展示，没有嵌入角色任务与决策节点。
金融 AI 企业落地解决方案
让 AI 从试验走进真实业务流程
由 FDE 团队深入业务一线，结合 Finloop AI 技术底座，连接模型、企业知识、数据、Agent 与现有系统，从高价值场景识别、原型验证到系统集成和持续运营，推动 AI 进入生产环境。
帮助企业跨过 AI 从试验到落地的断点
让场景、知识、模型、系统与治理围绕业务结果协同。
知识能问答，无法执行
知识、权限、工具和业务流程没有连接。
模型与 Agent 分散采购
API、成本、账号、数据和风险缺少统一治理。
上线后效果不稳定
缺少评测、监控、反馈和持续运营机制。
支撑企业 AI 持续运行的专业基础
金融专业场景优先
优先补充 KYP 报告、GAP 分析、风险预警或企业知识与任务协作案例。
结果口径待授权
使用角色、原始流程、连接系统、人机分工、使用频率和业务结果需完成客户授权。
安全与人工复核
FDE-AI 是围绕业务结果共同交付的落地方法与服务模式，不是一个通用软件产品；高风险动作和金融判断保留人工复核节点。
将 AI 接入企业数据与真实业务流程
从模型治理和企业数据，到 Agent、工作流与持续运营，形成可落地的企业 AI 能力。
AI 基础与模型治理
统一模型接入、智能路由、成本、额度、密钥、权限和调用日志。
业务应用Agent 层AI 运营平台 PaaS星智通 MaaS企业连接层
交付物与合作方式
从场景诊断开始，逐步进入首批场景共建和企业级平台运营。
AI 场景诊断
适合尚未确定优先场景或已有大量分散需求的企业。
首批场景共建
适合已有明确场景，需要验证并接入真实系统的团队。
企业级平台与运营
适合多团队规模化使用和治理 AI 能力。
了解更多 →平台让能力可复用，FDE 让能力真正落地
FDE 不是另一层软件，而是一种深入客户业务现场的工程交付方式，以业务目标倒推技术实现。
深入业务
与业务角色共同梳理高频任务、隐性规则、决策节点与真正值得改变的流程。
深入系统
连接投管、ERP、OA、知识库、数据库与权限体系，让 AI 获得执行真实任务所需的上下文和工具。
进入生产
通过原型验证、系统集成、治理上线与持续运营，把模型、Skills 和 Agent 变成可控的业务动作。
FDE 团队+可复用 AI 技术底座=进入生产的企业 AI
FDE-AI 落地方法
由业务场景诊断进入设计、构建、部署和持续运营。
1识别场景
访谈业务角色，梳理高频、高成本、高风险或强决策价值工作。
2评估优先级
结合业务价值、数据条件、流程复杂度、风险和成本选择场景。
3重构工作流
明确人、Agent、系统和审批节点的职责。
4连接与构建
连接模型、知识、数据、API / MCP 和业务系统。
5治理上线
配置权限、评测、安全、日志、审计、灰度发布和培训。
6持续运营
监控使用、成本、质量和业务结果，持续迭代。
客户案例
仅展示已确认的信息；客户名称、项目结果与合作性质需完成授权后公开。
企业 AI 进入专业业务流程场景
优先补充 KYP 报告、GAP 分析、风险预警或企业知识与任务协作案例。
金融产品与投研
产品资料提取、KYP、产品比较、研究与配置辅助。
风险与合规
风险信息识别、异常提示、规则核查和审计辅助。
客户服务与销售支持
知识检索、方案准备、客户问题处理和会前会后任务。
常见问题
FDE-AI 与购买一个 AI 产品有什么区别？+
需根据企业现有技术栈、数据条件、权限边界、部署要求和优先场景共同评估。
如何选择首批最值得落地的 AI 场景？+
需根据企业现有技术栈、数据条件、权限边界、部署要求和优先场景共同评估。
可以连接哪些企业数据、知识和系统？+
需根据企业现有技术栈、数据条件、权限边界、部署要求和优先场景共同评估。
支持哪些模型，能否保留现有模型供应商？+
需根据企业现有技术栈、数据条件、权限边界、部署要求和优先场景共同评估。
Agent 如何控制权限并避免执行高风险动作？+
需根据企业现有技术栈、数据条件、权限边界、部署要求和优先场景共同评估。
项目上线后由谁运营和持续优化？+
需根据企业现有技术栈、数据条件、权限边界、部署要求和优先场景共同评估。
从一个高价值场景开始，让 AI 真正进入业务
从真实业务、高价值任务与现有系统出发，规划首个可落地的 AI 场景。