Demo 多，使用率低
場景來自技術展示，沒有嵌入角色任務與決策節點。
金融 AI 企業落地解決方案
讓 AI 從試驗走進真實業務流程
由 FDE 團隊深入業務一線，結合 Finloop AI 技術底座，連接模型、企業知識、數據、Agent 與現有系統，從高價值場景識別、原型驗證到系統集成和持續營運，推動 AI 進入生產環境。
幫助企業跨過 AI 從試驗到落地的斷點
讓場景、知識、模型、系統與治理圍繞業務結果協同。
知識能問答，無法執行
知識、權限、工具和業務流程沒有連接。
模型與 Agent 分散採購
API、成本、賬戶、數據和風險缺少統一治理。
上線後效果不穩定
缺少評測、監控、反饋和持續營運機制。
支撐企業 AI 持續運行的專業基礎
金融專業場景優先
優先補充 KYP 報告、GAP 分析、風險預警或企業知識與任務協作案例。
結果口徑待授權
使用角色、原始流程、連接系統、人機分工、使用頻率和業務結果需完成客戶授權。
安全與人工複覈
FDE-AI 是圍繞業務結果共同交付的落地方法與服務模式，不是一個通用軟件產品；高風險動作和金融判斷保留人工復核節點。
將 AI 接入企業數據與真實業務流程
從模型治理和企業數據，到 Agent、工作流與持續營運，形成可落地的企業 AI 能力。
AI 基礎與模型治理
統一模型接入、智能路由、成本、額度、金鑰、權限和呼叫日誌。
業務應用Agent 層AI 營運平台 PaaS星智通 MaaS企業連接層
交付物與合作方式
從場景診斷開始，逐步進入首批場景共建和企業級平台營運。
AI 場景診斷
適合尚未確定優先場景或已有大量分散需求的企業。
首批場景共建
適合已有明確場景，需要驗證並接入真實系統的團隊。
企業級平台與營運
適合多團隊規模化使用和治理 AI 能力。
瞭解更多 →平台讓能力可復用，FDE 讓能力真正落地
FDE 不是另一層軟件，而是一種深入客戶業務現場的工程交付方式，以業務目標倒推技術實現。
深入業務
與業務角色共同梳理高頻任務、隱性規則、決策節點與真正值得改變的流程。
深入系統
連接投管、ERP、OA、知識庫、數據庫與權限體系，讓 AI 獲得執行真實任務所需的上下文和工具。
進入生產
通過原型驗證、系統集成、治理上線與持續營運，把模型、Skills 和 Agent 變成可控的業務動作。
FDE 團隊+可複用 AI 技術底座=進入生產的企業 AI
FDE-AI 落地方法
由業務場景診斷進入設計、構建、部署和持續營運。
1識別場景
訪談業務角色，梳理高頻、高成本、高風險或強決策價值工作。
2評估優先級
結合業務價值、數據條件、流程複雜度、風險和成本選擇場景。
3重構工作流
明確人、Agent、系統和審批節點的職責。
4連接與構建
連接模型、知識、數據、API / MCP 和業務系統。
5治理上線
配置權限、評測、安全、日誌、審計、灰度發佈和培訓。
6持續營運
監控使用、成本、質素和業務結果，持續迭代。
客戶案例
僅展示已確認的資訊；客戶名稱、項目結果與合作性質需完成授權後公開。
企業 AI 進入專業業務流程場景
優先補充 KYP 報告、GAP 分析、風險預警或企業知識與任務協作案例。
金融產品與投研
產品資料提取、KYP、產品比較、研究與配置輔助。
風險與合規
風險資訊識別、異常提示、規則覈查和審計輔助。
客戶服務與銷售支援
知識檢索、方案准備、客戶問題處理和會前會後任務。
常見問題
FDE-AI 與購買一個 AI 產品有什麼區別？+
需根據企業現有技術棧、數據條件、權限邊界、部署要求和優先場景共同評估。
如何選擇首批最值得落地的 AI 場景？+
需根據企業現有技術棧、數據條件、權限邊界、部署要求和優先場景共同評估。
可以連接哪些企業數據、知識和系統？+
需根據企業現有技術棧、數據條件、權限邊界、部署要求和優先場景共同評估。
支援哪些模型，能否保留現有模型供應商？+
需根據企業現有技術棧、數據條件、權限邊界、部署要求和優先場景共同評估。
Agent 如何控制權限並避免執行高風險動作？+
需根據企業現有技術棧、數據條件、權限邊界、部署要求和優先場景共同評估。
項目上線後由誰營運和持續優化？+
需根據企業現有技術棧、數據條件、權限邊界、部署要求和優先場景共同評估。
從一個高價值場景開始，讓 AI 真正進入業務
從真實業務、高價值任務與現有系統出發，規劃首個可落地的 AI 場景。