采集与整理数据
Data Capture连接所需的内部及外部数据源；Data Structure统一术语、格式和对应关系。同时明确各类信息以哪个系统为准，以及谁负责修正错误。
让分析服务于决策
Data Intelligence支持分析与建议。先确定具体问题：哪些报价可以比较？哪些审批尚未完成？哪些偏差需要决策？新增报表的前提是数据来源清晰可追溯。
把改变落实到运营
Data Action将分析结果转化为约定的工作步骤。明确负责人、审批和指标。在扩大应用之前完成测试、培训及交接，并将运行费用、异常处理和必要返工计入评估。
决策参考
哪种方案适合当前任务？
先理解流程，再选择工具。每项任务都应比较收益、错误后果及持续投入。
- 规则明确、数据结构化
- 优先评估直接接口或规则自动化。计算及必填字段检查通常不需要语言模型。
- 文本、文档及多种格式
- AI可用于分类、提取信息或准备草稿。来源、异常处理与业务审核应纳入流程。
- 有约束力或难以撤销的决策
- 价格审批、合同及敏感例外情况，需要明确决策权限和相应控制。
- 流程不清或数据不足
- 先梳理职责与数据基础。自动化无法使相互矛盾的流程变得可靠。
最终应明确：哪些任务自动完成，哪些由人员负责，以及交接后由谁运行和维护。