别做万能AI——把一段“能交卷”的流程打穿
前阵子刷到一个小故事，把我一下击中了：两个21岁的 MIT 辍学生，原本想做 AI 医疗记录助手，结果被 HIPAA 合规（医疗健康行业组织通过一系列技术、管理和物理措施，依法保护患者健康信息的隐私、安全和完整性，防止未经授权访问和泄露）折腾惨了。抓日志、截屏、对表、写审计记录，整整几周。人真的痛过一遍，才知道坑有多深。于是Ta们反手一转：别做“万能助手”了，专门把这段合规流程做成产品——自动采证、持续监测、生成可审计报告。当然，大量的工作都是调用 AI （大模型）来做。半年里，公司估值从 300 万美金拉到 3 亿。你可能会说这有点玄，但它给我的启发特别朴素：别什么都想做，先把一段“必须交卷”的流程打穿。
公司名字叫Delve，Karun Kaushik（CEO）和Selin Kocalar（COO）
能交卷
什么叫“能交卷”？我自己总结了四条：结果能被验收、过程能被追溯、证据能被核对、周期能被承诺。B 端的大门，很多时候就卡在这四条上。你只要能让业务负责人/IT/内审/客户经理点头，说句“这个可以过”，门就开了。
怎么打穿这段流程？我去研究了 Delve 的经验，总结出的最小闭环打法：
- 1. 先选一个结果能被清晰验收的场景。比如“某报告必须按期、按口径交付”，别上来就说“提升效率”。
- 2. 只接入最少系统。身份与权限、代码与工单、云资源与日志、合同与 CRM——别贪多，先把闭环拉起来。
- 3. 把规则写成代码。定时/事件触发，自动获取数据、做比对、落证据、出报告。
- 4. 用人话说清楚指标与承诺：审计通过时效、工时压缩比例、误报/漏报率、整改闭环时间。写进 合同或协议中，别虚。
- 5. 工具+专家的双轮。工具（AI）干 80% 重复活，剩下 20% 让懂行的人处理灰度与例外。客户用得踏实，你也交付得稳。
又想起一家国内给中远海运重工做报价的公司，人家用 AI 做流程听起来也非常简单，就是训练一个内部的 RAG 知识库，总结高级报价专家都是怎么报价的，自动给报价建议，让专家核对。一周的报价周期变成了一个小时。实现的方法一点不复杂，但结果特别容易验证。就很符合上面总结的四条标准。
不显眼的toB机会
我觉得这样的业务是 AI 时代的“风口里最不显眼的性感机会”，为啥呢？
- • 数据更容易拿到：现代 IT 基础设施API 更标准，日志更结构化，连接器多了。
- • 工作流更容易编排：规则执行—证据沉淀—报告生成，像装配线一样跑起来。
- • 边际成本掉得快：规则库和连接器一旦就位，新场景基本是“配置+小定制”。
- • 复用越来越顺：每次执行都沉淀模板与知识，越做越快，越做越稳。
说到底，AI 的魔力不在“像人一样聊天”，而在“把麻烦但确定的过程，做成稳定可复用的结果”。
当然，合规是人家欧美国家的硬需求，Delve 的案例咱们只做参考，在国内也许并不那么“风大”。但目视范围内，我能想到的还有一堆“结果确定、过程繁琐、跨系统”的金矿：
- • 数据治理与主数据：目录、血缘、质量门禁、标准对齐。
- • 数据权限与隐私工程：用途限制、最小权限、细粒度脱敏与动态审计。
- • 文档 → 知识资产：合同/制度结构化，服务 RFP、招投标一致性、项目复盘。
- • DevSecOps 与变更：代码/镜像/IaC 门禁，整改证据自动化。
- • 供应链与第三方风险：资质拉取、条款比对、舆情联动预警。
- • FinOps/成本治理：多云账单拆解、成本归因、预算告警与回收。
- • 模型治理：数据/模型血缘、审计、偏差与漂移检测、可追溯报告。
延伸到 GIS
我自己和朋友圈中大部分都是做 GIS 的，这套方法论放到 GIS 上更有感觉：
- • 地理空间数据治理：把元数据和“时空血缘”摊开给人看，坐标/投影一致性与质量门禁跑成流水线，版本与误差量化清清楚楚。
- • 影像/遥感流水线 QC：云影/噪声检测、可用性评分、自动抽样与验收报告，对内质控、对外交付都省心。
- • 位置隐私与访问控制：按地理围栏做 ABAC，细粒度脱敏与取证两手抓，既不堵业务，也不踏红线。
- • 数字孪生校核：红线/限高/退让的规则化校核，冲突检测与“能交卷”的验收包。
- • ESG 地理合规：供应链空间审核、影响评估与溯源，对外披露的证据一键打包。
如果让我给一个“今天就能动起来”的路线，根据我们极海的业务，我会这样思考：
- • 第一步，挑一个能交卷的单一闭环（比如“选址报告自动化及可解释”）做 POC，先跑通；
- • 第二步，扩数据源与规则覆盖，沉淀规则库与其他业务部门的连接器；
- • 第三步，平台化：不同部门共享血缘、指标与证据。定价用“基础订阅 + 规则包 + 专家陪跑”，既对齐持续价值，又能处理行业里的灰度地带。
写到这儿，即便看到人家 AI 做的这样落地，比我们先声夺人，让人艳羡不已，我反而更淡定了。所谓“AI 改变一切”，落地到我们手上，其实就一句话：别做万能 AI，先把一段必须交卷的流程打穿。把可验收、可追溯、可核对、可承诺这四件事做到位，你不再是供应商，而是客户的基础设施。
给做 GIS 的朋友一句掏心窝子的话：把数据更新及时准确性、时空可视化和结果可解释性三件小事做成端对端可交付，脚下就是你的护城河。下一步，不妨问问自己——你手上哪一段流程，今天就能开始变成"能交卷"的产品？