发布时间：2025年09月18日
设计可落地、高回报的人工智能
人工智能因蕴含巨大潜力，成功点燃了每一位企业领导者的探索热情。然而在实践中，大量 AI 项目常陷入 “目标与执行脱节” 的停滞困境：愿景看似美好，却难以转化为实际成果，最终沦为 “纸上谈兵”。
深入剖析问题，其核心症结在于早期便已确定的欠佳设计 ：许多企业在启动 AI 项目时，既未明确设定可量化的价值衡量标准（如如何定义 “成功”、用哪些指标评估效果），也未充分考虑实际运营场景的复杂性（如系统与现有流程的适配性、数据可用性、团队落地能力等）。这种 “重构想、轻设计” 的模式，导致项目从起步阶段就埋下隐患，后续自然难以推进。
在恩士迅（NCS）看来，优秀的人工智能绝非偶然的技术突破，而是通过系统化、精细化的设计逐步构建而成的。正是基于这一理念，我们在 AI 转型方法中，将第三步与第四步的核心聚焦于同一件事 —— 做好规划工作，确保投资回报率（ROI）切实可见。
通过帮助客户清晰地规划、确定范围并评估其人工智能系统，我们避免了无效努力，加快了产生影响的速度。
为业务服务的人工智能，而非仅存在于实验室中
正是在这一阶段，愿景与严谨执行力交汇融合。我们的团队与客户紧密合作，针对当前问题确定合适的人工智能功能，同时评估所构建系统的实际价值。
我们不只关注模型基准，还会去了解人工智能在企业的环境中、在规模化应用时以及在各种限制条件下的表现。
通过我们的人工智能设计与投资回报率规划框架，我们助力解答五个关键问题：
- 人工智能系统应该做什么？以及不应该做什么？
- 它将如何在你的技术架构和工作流程中运行？
- 从成本、速度和质量方面来看，成功是什么样子的？
- 它是否安全、严谨且具备未来适应性？
- 在我们着手构建之前，投资回报率是否清晰？
为了指导这一过程，我们围绕四大支柱，对设计取舍进行全面评估。
倾听、转录与变革
在一个实时客服中心，每天要处理数千个服务来电。主管需要更清晰的工作可见性，客服人员希望减少行政事务负担，客户则期待更快速的问题解答。
我们推出了一款语音转文字（STT）解决方案，能够实时转录对话、理解地方口音，并为后续环节生成互动摘要。
但真正的突破不仅在于该模型的“听力”能力——更在于系统的设计能适配复杂的真实业务环境：
- 安全性：音频数据在私有云环境中处理，配备严格的访问控制、匿名化协议和完整的审计日志。
- 性能：精选经过优化的语音转文字模型，即便在多人同时讲话的情况下也能实现低延迟。结果是：转录速度快、准确率高，完全能跟上实时通话的节奏。
- 成本：我们筛选出开源模型（如Whisper）和自研的NCS Ins8.ai语音转文字引擎，这些工具既能达到商用级准确率，又无需持续支付订阅费用，降低了总体拥有成本。
- 可移植性：转录引擎可轻松集成到联络中心的电话系统中。无需替换现有系统，只需在原有基础上无缝叠加一层智能功能。
带来的影响：
通话后的文书工作减少54%，问题解决速度加快，还为质量保障团队提供了更丰富的洞察。座席得以将精力放在服务客户上，而非记录笔记，同时该组织也为未来阶段的语音自动化奠定了坚实基础。
代码性能，重塑想象
一个开发团队曾在解决遗留Java代码中深藏的性能问题时屡屡碰壁。
他们没有选择扩充质量保证（QA）团队，而是训练并部署了一个AI代理，用于识别SQL效率低下的问题，例如循环中重复的查询或未建立索引的连接。
但真正的影响源于其设计：
- 安全性：源代码从未离开内部网络——模型在受控环境中运行。
- 性能：轻量级的开源模型确保了快速分析，为开发人员提供更及时的反馈。
- 成本：无需高价许可证，只需针对手头任务进行智能的模型选择和微调。
- 可移植性：该代理被嵌入到持续集成（CI）流水线中，与现有工具无缝协作。
结果如何？代码审查时间减少40%，数据库延迟显著降低——这直接转化为了业务价值。
优秀的人工智能，始于出色的规划
许多人工智能项目未能达到预期，并非因为技术存在缺陷，而是因为设计决策没有植根于实际的运营需求。
在确定采用某一模型或解决方案之前，重要的是退一步思考：我们真正要解决的问题是什么？在实际应用中，成功后会呈现出怎样的形态？
我们基于真实的应用场景开发了实用的工具包，帮助各组织清晰地应对这一阶段的工作，在性能、成本、安全性和未来适应性之间实现平衡。