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AI+公共管理
重复判断型
从人工审材料到自动化办件：FDE 用 AI 提升车管所网办效率
以遗留系统运维为切口进场，用视觉识别＋大模型＋RPA 接管材料审核的“看读填搬”，单件从 15 分钟降到 3–5 分钟。
单件审核15 → 3–5 分
日均办件800 → 1100 件
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以遗留系统运维为切口进场，用视觉识别＋大模型＋RPA 接管材料审核的“看读填搬”，单件从 15 分钟降到 3–5 分钟。
把报关拆成可执行规则、把图片识别拆成六七个模型步骤，再用“评测—影子—小范围上线”把 AI 变成能稳定跑的生产能力。
先把自己变成半个规划师，再把场景从全市收敛到一个区的一个单元，用真实数据＋规则知识＋专业工具生成可推敲的报告。
用 AI 测 AI：把被测 Agent 放进自动测试循环，看执行轨迹而不只看答案，专攻“越权”这类低频高后果的边界问题。
不问“怎么用 AI 赋能”，先问“谁最累、哪里最慢”，再把找人、匹配、创作、履约、复盘重新分工。
把“人盯 AI 做图”改成公司级内容生产线：一致性写进验收标准，素材与流程沉淀为企业资产。
从一个“打通两个系统”的窄需求出发，把库存、补货、广告连成一条会互相感知的链路。
把“要 AI”翻译成“能力要可复用”，用知识萃取＋流程梳理＋全员培训，让员工自己长出 AI 用法。
不做大系统改造，用两天工作坊＋30 天陪跑，把员工日常的合同、标书、报表处理变成可复用的 Skill。
不卖工具也不做外包：先把现场环境和文件关系理顺，再把开发能力送进企业，让数据不出门也能长出能力。
老板想减人，真问题是内容能力只在老板脑子里；用知识库＋数据接入＋在线工作台把创作经验变成企业资产。
不做问答助手，把优秀产品经理的判断逻辑萃取成知识，让 AI 当培训教练和决策助手，再延伸到供应链与生产。
把“判断”交给 AI、“执行”交给 RPA、“兜底”交给监督机制，用一个破冰场景撬动整条财务流程。
不做聊天机器人：先把老师傅的隐性经验做成知识地图，再把 AI 接回原来的新人培训流程。
不重做 ERP，在原有数据上重建经营视角：让 AI 做数据关系核对，异常主动提醒老板。
先补信息化和数据底座，再做 AI＋BI；把新人培训、招聘、经营分析一起提速，并帮企业建内部 AI 团队。
选报价这个高频、靠人传话的切口：AI 取数理解、程序算价、人担责，再把能力扩到客户服务与排产。
把 Agent 放进业务群先“观察”两三周，再用岗位说明书的方法定义 AI，让审核从单点变成全链预审。
案例内容整理自 Datawhale《FDE 案例 100 · 浙江篇》，配图为 AI 生成示意图，仅作学习交流之用。