岭线解决方案
中小企业 AI 实施。
大多数新加坡中小企业知道 AI 很重要 — 但很少有团队具备工程深度去落地。我们以与数据中心建设同样的关键任务工程纪律 — 应用到 AI 工作流、代理与自动化中。
方法论
四个阶段。一个目标:能上线、能持续运行的 AI。
探索
2-3 周评估。我们与您的团队一起,完整梳理工作流程,识别 3-5 个最具 ROI 潜力的 AI 自动化机会。输出:按优先级排序的路线图,含工作量与价值估算。
构建
在 60-90 天内设计并部署第一个 AI 代理(或管道)到生产环境。基于 Claude / OpenAI / 开源模型,围绕您的数据进行 RAG,完整审计日志,关键节点设有人工审批门。
运行
持续托管服务:监控、模型升级、提示词迭代、新成员培训。以与关键基础设施同样的运行可靠性纪律 — 因为团队一旦依赖 AI 代理,它就必须持续工作。
扩展
推出下一个工作流,然后是下一个。大多数客户从一个代理(如财务对账、销售线索筛选、客服分流)起步,12 个月内扩展到组织内 5-7 个。
我们交付的
5 个中小企业已在运行的"即插即用" AI 角色。
AI 财务主管
每日核对银行流水与应收应付,标记异常,起草月度报告供人工财务总监审批。可替代约 1 名 FTE 的人工对账工作量。
AI 人事协调员
处理员工请假申请,根据手册起草政策答复,管理入职清单,监控 HR 邮箱回复咨询。
AI IT 服务台
内部 IT 工单第一线分流,执行常规手册(密码重置、账号开通),对新型问题自动升级并附完整上下文。
AI 销售门户
7×24 网站聊天:筛选潜客、预约会议、发送报价、更新 CRM — 不丢失人情味。
AI 采购助理
监控供应商价格、起草采购单、追踪交付状态、缺货告警。手工采购管理成本降低 60-80%。
技术栈
成熟的工程栈,不是托管演示。
推理
Claude (Anthropic) · GPT-4o (OpenAI) · Llama / Qwen (成本敏感场景)
记忆与检索
企业文档 RAG · 向量数据库 · 实时 SQL / API 接入
编排
工具调用代理循环 · n8n 工作流链 · 定制 Python / Node 服务
渠道
Telegram / WhatsApp 机器人 · 网页聊天组件 · 邮件分流 · ElevenLabs 语音
运维
每个动作审计日志 · 人工审批门 · Prometheus + Grafana 监控 · 密钥保管、基于角色的访问
常见问题
开始合作前的常见疑问。
我们公司是否太小?
如果您有 10 人以上员工,且有至少一项每周占用大量时间的重复性工作流,AI 实施回本会很快。10 人以下的话,我们会建议先做轻量咨询。
AI 是否会替代我们的员工?
从我们的经验看,不会。AI 替走员工不喜欢做的工作(数据录入、工单分流、状态更新),让他们把时间花在判断和客户关系上。员工总数通常保持不变,产出大幅提升。
数据隐私如何保障?
我们默认使用企业级 API(Anthropic / OpenAI),它们合约上不会用您的数据进行训练。对受监管的工作负载,我们在您自有基础设施上部署开源模型。设计时遵循 PDPA。
费用是多少?
探索阶段:8-15K 新元。构建:每个工作流 25-80K 新元,视复杂度而定。托管服务:每个活跃代理 1.5-5K 新元/月。大多数客户在 4-6 个月内看到 ROI。
为什么选岭线而非纯 AI 咨询公司?
我们带来 25 年以上的关键任务基础设施纪律。会说话的 AI 代理很容易;让 AI 代理保持运行、审计干净、不泄露数据,很难。这是我们的工作标准。