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治理、监测与 AI 运营
上线后持续做使用复盘、风险控制、提示词优化和新场景扩展，让 AI 部署长期有效。
FDE 帮助团队复盘使用情况、识别失效流程、优化提示词、更新知识来源、管理风险，并随着业务成熟把 AI 扩展到更多部门。
FDE AI 部署服务
面向实际采用、可衡量使用和长期运营而设计。
FDE 会把该服务落成可工作的部署方案，明确数据边界、人审机制、团队培训和运营负责人。
AI 使用治理
质量监测
提示词和来源更新
月度优化路线图
典型项目
面向长期可靠性的 AI 治理与运营项目。
这个项目通过复盘使用、来源、提示词、质量、风险和扩展机会，让已上线 AI 系统保持有效。
输入材料
现有 AI 工作流、提示词、来源库和使用数据
质量问题、风险区域和团队反馈
后续可扩展部门或场景
FDE 工作
使用与质量复盘
提示词、来源和流程优化
治理规则、风险控制和月度路线图设计
交付物
AI 运营看板建议
治理检查表
月度优化路线图
业务结果
这个 AI 部署应当改善什么。
每个 FDE 部署都应连接到业务结果，而不只是一个技术功能。
01
保持 AI 系统可靠
02
控制运营风险
03
从首批流程扩展到企业级能力
FDE 部署需求
把这个 AI 服务变成可执行部署方案。
FDE 可以从一个明确流程开始，再围绕它规划工具、数据、权限、人审、培训和持续运营。
当前工具与系统
文档与知识来源
目标部门或团队
优先改善的流程