AI CONSULTING AGENCY

把 AI 装进业务增长里。

Forming AI 是上海大白乐创市场咨询有限公司旗下企业 AI 咨询与系统落地品牌。 我们不交付“看起来很智能”的演示,而是把 AI 搜索优化、产品营销、图纸评审、标书自动化、CRM、POC、CPQ、报销风控,做成能上线、能运营、能复盘的业务系统。

企业不缺 AI 想法,缺的是一条能把想法变成岗位动作、系统输出和经营结果的路径。 Forming AI 做的,是让 AI 从“试试看”变成“每天用”。

8+ 核心 AI 业务场景
4 从诊断到运营阶段
6 覆盖企业价值链
AI ADOPTION FRAMEWORK

从一个业务卡点,长出一套 AI 生产系统。

01

洞察场景

不是问“能不能用 AI”,而是找到最该被 AI 重写的流程、岗位和指标。

02

重构流程

把数据、权限、判断、复核和业务动作设计成一条完整价值闭环。

03

构建系统

交付真正可用的 AI 应用:有界面、有流程、有日志、有评测、有回写。

04

持续运营

让一条跑通的闭环,沉淀成知识、模板、SOP 和组织自己的 AI 资产。

CO-CREATION SCENES

AI 项目不是坐在办公室想出来的,是和业务现场一起长出来的。

Forming AI 团队与客户共创 AI 搜索优化策略
AI 搜索优化共创

先理解品牌如何被 AI 回答,再设计内容增长路径。

Forming AI 团队在制造研发现场听工程师讲解图纸
图纸评审现场

先听工程师讲清楚判断逻辑,再把专家经验做成可复用系统。

Forming AI 团队与客户复盘风控和销售机会数据
风控与 CRM 作战室

不是只做看板,而是把风险信号变成下一步动作。

CORE TEAM

核心技术成员来自字节跳动、阿里巴巴、Google 等一线科技公司。

ByteDance

懂增长,也懂 AI 系统工程。

沉淀推荐、商业化产品、数据驱动增长与企业级 AI 应用落地经验。

Alibaba

懂复杂业务,也懂组织协同。

把中后台系统、知识工程、权限流程和行业方案打磨成可复用能力。

Google

懂搜索逻辑,也懂工程标准。

以全球化技术视野,帮助企业把 AI 搜索、评测与产品体验做扎实。

ENTERPRISE AI ECOSYSTEM

多套可落地的企业 AI 系统。

我们把战略咨询、产品体验、Agent 工作流、知识工程和系统集成放在一起, 让每一个 AI 项目都像产品一样好用,像系统一样可靠。

GENERATIVE SEARCH OPTIMIZATION

AI 搜索优化

面向生成式搜索时代,让品牌、产品和答案被 AI 更准确地理解、推荐和引用。

输入:产品卖点、用户问题、竞品内容、渠道数据 AI 判断:搜索意图、推荐语境、内容缺口、竞品对比 业务输出:内容策略、问答资产、投放建议、效果复盘
CASE STUDIES

让客户看见:AI 不是功能,是业务被重新点燃。

AI 搜索优化 GEO 系统页面
消费品牌 / AI 搜索优化

让产品卖点,进入 AI 的推荐答案。

监测多模型、多场景下的推荐表现、提及率、负面信号和高优风险,把 AI 搜索从玄学变成可运营系统。

  • 卡点:AI 回答里品牌是否被首推、为何负面、哪里漏答不清楚。
  • 介入:连接 Prompt 实验、场景矩阵、竞品对比和风险预警。
  • 产物:GEO 经营驾驶舱、问题诊断中心、内容策略与优化复测。
图纸 AI 评审系统页面
制造研发 / 图纸评审

让专家经验,不再只存在专家脑子里。

连接图纸、规范和历史问题库,自动生成有依据的评审意见、风险清单和整改建议。

  • 卡点:评审依赖老专家,标准分散,问题难追踪。
  • 介入:把图纸、规范、历史问题变成可检索判断链。
  • 产物:审查意见、依据引用、整改建议、复核记录。
报销 AI 风控系统页面
集团财务 / 报销风控

让费用审核,从规则检索变成风险解释。

把报销单据、制度、合同、供应商和历史异常模式结合起来,输出证据链和审核建议。

  • 卡点:规则能查,但异常为什么危险说不清。
  • 介入:连接制度、合同、供应商和历史异常样本。
  • 产物:风险等级、证据链、审核建议、复盘报告。
THOUGHT LEADERSHIP

我们相信,企业 AI 的胜负不在模型,而在业务闭环。

01

真正的 AI 优势,不是拥有模型,而是拥有被 AI 重写过的流程。

02

一个企业级 AI 应用的终点,不该是一段回答,而该是一个动作。

03

知识工程,是 AI 从试点走向企业操作系统的分水岭。

DELIVERY PATH

低风险开始,按业务结果推进。

1-2 周

AI 场景诊断

访谈业务、梳理流程、检查数据,形成场景地图和优先级。

2-4 周

MVP 共创

用真实业务数据跑通第一条 AI Value Loop。

6-12 周

系统化交付

接入知识库、权限、日志、评测和业务系统回写。

持续运营

Adoption 增长

围绕一线使用、知识更新和效果复盘持续优化。

PROJECT BRIEF

把你的业务需求告诉我们,先判断最值得落地的 AI 场景。

TRUSTED BY TEAMS

和真实客户站在一起,AI 才有价值。