很多企业不是缺 AI 工具,而是缺一条从「数据」到「结果」的通路:流程没有数字化、数据维度不够、团队不会用、或者工具选错了。Eporo 帮你找到卡点,并动手打通它。
诊断的第一步,是把「为什么 AI 在我们公司没效果」拆成可以逐一解决的具体问题。
关键流程散在微信、Excel 和口头交接里,AI 没有可以接入的抓手。
系统里存了数据,但维度、粒度和质量撑不起分析和自动化。
工具买了,但没人知道怎么把它嵌进日常工作,用两周就放弃。
为「用 AI」而用 AI,选的工具解决不了真正耗时间的那件事。
定价视乎贵公司规模与诊断范围而定。30 分钟初谈之后,你会收到明确报价与时间表。
用一周时间进入你公司的日常运营,亲眼看流程怎么跑、数据怎么流、团队怎么工作——而不是发一份问卷了事。这一周的具体安排(驻场与分析的节奏),我们会在开始前根据你的业务一起商定。
全程签署 NDA · 分析在你的环境内完成,数据不外流 · 一周后你拿到的是一份可以直接排期执行的路线图
预约 30 分钟免费初谈同一个方法,落在不同的业务现场。
多平台、多 ERP、数据割裂,运营团队被重复分析工作淹没。
生意在跑,但报表靠手拼、流程靠经验,想用 AI 却不知从何入手。
黄嘉骏(Jason Huang),Eporo Technology 创始人,常驻香港,用普通话、粤语或英语沟通都可以。八年美国一线科技公司分布式系统经验——我经手的系统,每天有数百万人在用。
在 Amazon 任 Tech Lead 期间,我搭过一条搜索质量的闭环流水线:模型先做判断,置信度不够的结果转交人工标注团队,再用新的标注重新训练模型。这件事教会我一个到今天仍然适用的道理——AI 在企业里跑不跑得起来,关键往往不在模型本身,而在它跟人工流程之间那几个交接口有没有接好。同期我也负责过一个每天承载约 860 万客户流量的页面后端重构,以及一套跨团队共用的组件框架,其中一个组件每年带来约 1,000 万美元收入。
在 Snowflake 任 Senior Software Engineer / Tech Lead 期间,我做的是企业数据平台本身——全球企业把最重要的数据放进来的那一层。我把集群启动时间从约 7 分钟缩短到约 1.5 分钟,把一个数据清理服务的处理量提升约七倍。但对你更有用的是另一件事:我把 164 项散落各处的系统指标,整合成一套所有人都看得懂、能据此做决定的仪表盘。企业里的问题从来不是没有数据,而是数据对不上、没人看、看了也不知道下一步该做什么——这正是我多年来每天在解决的事。
你可能会想:大公司那一套,搬到一家三十人的公司还管用吗?方法管用,规模不用。Amazon 和 Snowflake 教我的从来不是「买最贵的工具」,而是先量度、再动手、每次只改一段流程。这套纪律在一家二十来个人、一堆 Excel 的公司里,见效反而更快——因为卡点更明显,决策链更短。
说到底,这些年做的一直是同一件事:找出流程里最贵的那一段,把它量出来,然后把它缩短。我不做泛泛的「AI 转型咨询」,而是从你真实的数据和流程出发,找出投入产出比最高的那几步,并陪你把它做出来。
你谈的人,就是做事的人。诊断周由我亲自驻场,不会转手给顾问或初级同事。
初谈免费。你讲现状,我讲判断——如果诊断周帮不到你,我会直说。
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