涌动智能
AI 落地 · 按效果结算

我们不是 AI 软件公司。

我们帮企业把那些人很多、重复做、必须做的业务环节, 用 AI 做成一条真正能跑的生产线。

先把流程摸清楚再报价,不给一口价;系统跑起来以后,按实际产生的工作量或业务结果结算。

不是卖工具,是卖结果。

看看 AI 能替你省掉哪部分人力 →
先诊断,后报价 不看过你的真实流程和样本,我们不出价——一口价报出来的数,双方都不该信
按结果结算 按实际处理量或做成的业务结算,明细在系统里,双方都能随时导出核对
不合适会直说 效果不由我们控制的活我们不接,接了对双方都是浪费时间
我们是谁

最直接的说法是先说我们不是什么:我们不卖软件、不按工时报价、不做完就走。 我们做的是深入你的业务,把最费人的那一段变成一条能持续跑的生产线,并且承接它的效果风险。

软件外包
我们
卖工时和交付物做完功能就算交付,效果风险留给你
卖结果,并承接效果风险没做出效果我们收不到钱——所以接单之前,我们会先算清楚这活到底能不能做成
先付款后开工预付款、里程碑款,钱在前面
先诊断,后定制报价前期三步按服务内容分层报价,各自单独可选;不看过真实样本不出价
按项目报价一口价,用得多用得少都一样
按实际用量结算用多少结多少,账目在系统里可核
交付即结束后续升级另行付费
持续调优,越用越准你用得越多我们收得越多,利益方向是一致的
我们解决什么问题

不是"帮你上 AI"。是先找到那个人很多、重复做、必须做的环节, 再把它整条跑通——因为大多数企业的 AI 项目,卡住的不是模型,是下面这三件事。

01
钱先花出去,效果却没人担保

报价几十上百万,签的是开发合同,交付的是功能清单。功能一项不少,效果达不到预期,责任在谁说不清,钱也要不回来。

钱花了 · 效果没有
02
"提效了多少"根本算不出来

省下的工时藏在各部门的表格里,口径一变数字就变。真到对账的时候,双方各拿一套算法,谁也说服不了谁。

口径不一 · 无法对账
03
系统上线了,一线不用

老板拍板买的工具,一线觉得是多一道负担、甚至是监控,于是消极使用、随手填数。几个月后系统还在,数据已经没法看了。

买了不用 · 形同虚设
我们能承接的场景两类

分两组:生产型是把活做出来,审核型是把一堆东西查一遍。 这一节是方案,不是已交付战绩——具体到你的业务能做到什么程度,要看过真实样本才能定。

生产型把活做出来

  • 文档密集型:档案、报纸、票据、合同、图纸——把纸面资料变成能检索的结构化数据
  • 找客户:企业库、情报解析、线索打分与派活,把"靠人脉"变成"有产线"
  • 内容批量生产:从素材到成片、成图、成稿,打通一整条产线,而不是买一堆各管一段的工具
  • 设计可视化:已经定稿的设计精确变成效果图,同系列延展是分钟级的
  • 投标与申报:把每次都要重做一遍的资质、业绩、格式那部分固定下来

审核型把东西查一遍

  • 合规预审:广告物料、商品上架、对外话术——在发出去之前就拦下来
  • 影像质检与巡检:产线外观、作业现场安全、门店陈列合规
  • 单证与材料初审:报关、理赔、授信材料的齐套性与一致性核对
  • 批量批改与文书质控:试卷作业、检测报告、各类文书的规范性检查

审核型往往比生产型更适合按效果结算:它是不做不行的,不会因为一线嫌麻烦不用, 工作量就凭空消失。单位也天然清楚——一件就是一件。

为什么值得找我们四条
— 01 账目落在系统里,双方都不用靠信任

处理了多少张、跑了多少条、卖出多少套,由系统记录,可随时导出核对。不靠统计谁加了几小时班,也就不会到了付款的时候扯皮。这是双向的——你能核我们,我们也需要这份记录才能结算。

— 02 你的每一次修正,都在把系统变准

人工校对的结果会回流训练。第一个月和第六个月不是同一套系统——这是持续服务,不是一次性交付。也正因如此,我们不怕一开始做不到最好,怕的是这活根本没法计量。

— 03 我们会主动把自己的责任范围划小

审核类的活我们只做初审与分流,通过与否留给你方;文书类只管规范性与一致性,不碰诊断、法律意见、审计结论这类专业判断。边界写进合同,是因为按结果结算的前提,是双方对"结果"指的是什么没有分歧。

— 04 我们挑活,不是什么都接

开工之前我们会先判断一件事:效果由谁控制。控制权不在我们手上的,我们会直说,不硬接——硬接的结果一定是我们白干、你也没拿到东西。下面是我们自己用的那张单子。

适合

  • 有一批必须做完的存量工作——档案、报纸、票据、图纸、合同,量摆在那里,不做完不行
  • 重复性高、规则清楚、现在纯靠人堆的环节
  • 能定义出"一件"是什么——一张、一份、一条、一套,可数、可对账
  • 处理过程能跑在系统里,用量双方都查得到
  • 做错了有明确代价(返工、报废、罚款、赔付),所以准确率本身就值钱

我们会直说不接

  • 效果完全取决于对方的销售能力,我们既控制不了、也看不到
  • 说不清"做成什么算成",验收标准靠感觉
  • 要替换掉正在跑的核心系统——风险和收益不匹配,先从旁边做起
  • 只想要一份能拿去汇报的方案,并不打算真上线
  • 数据散在各处、且没有人负责整理,那要先做数据治理,再谈 AI
已上线案例四例 · 四个维度

四个都在线上跑着,分别代表 AI 能带来的四种不同价值。 每一个都写清了原来什么样、现在什么样、我们怎么收费

01 降低人工成本
最能体现 AI 替代人工

高校档案数字化 · 旧报纸智能著录

某高校历史学科 · 1950–60 年代繁体竖排报纸扫描件

原来

30 份 / 人 / 天

雇人逐份看图、辨字、录入。人手加不上去,进度就上不去。

现在

只需确认一下

版面切分、文字识别、结构化入库自动完成,人只做校对;校对结果回流训练,用得越多越准。

我们怎么收费

按张 1.2

首期 5 万张,后续持续录入,用多少结多少。开发费一分没收。

02 带来业务增量
最能体现 AI 做业务

投资机构项目挖掘 · 客户挖掘 + 智能投研 + CRM

某基金资本机构

原来

人肉找项目

实习生大量时间花在背调上,线索质量参差,跟进过程也没有沉淀下来。

现在

每天 2–3 场路演

企业库 7000+ 家、含联系方式,自动去重、分类、打分、派活、跟进全在一套系统里。

我们怎么收费

成单后分润

我们提供客户机会,成了才分成;没成单,他们没有任何成本。

03 自动生产内容
最能体现 AI 自动生产

动漫内容生产 · 视频全自动生成 + 授权体系

某 AI 动漫公司 · 自用并对外销售

原来

一集一集

从剧本、分镜到出图出片,每一步都要人跟着往下推。

现在

一条线跑完

小说 → 剧集 → 分镜表 → 出图 → 出片,可一次给多集出分镜;授权与用量统计由我们签发管理。

我们怎么收费

售出份数分润

他们对外销售 2999 元 / 年·套,成单才与我们分成;卖不动,我们不赚。

04 数字员工
最能体现 AI 承接岗位

真人 IP 付费咨询 · 把方法论蒸馏成 AI 分身

情感、猎爱、人生设计等多位主播

原来

产能 = 本人时间

一对一咨询,能服务多少人由本人一天有多少小时决定;最耗人的往往是重复过几百遍的基础问题。

现在

7×24 承接咨询

方法论和话术蒸馏成 AI 分身,随时接待,人只处理最难、最需要本人出面的那部分。

我们怎么收费

咨询次数

按用户实际咨询次数付费,支付流水与配额消耗都在系统里,可随时核对。

我们怎么收费三种口径

三种口径对应三类活。共同点是都锚在可数、可核的东西上——不锚"省了多少工时", 那个数字双方永远算不到一起去。

按处理量
每张、每份、每条、每件——最适合有明确工作量的活,双方对账最省事
按业务成果
促成的成交、签下的单,按约定比例分成;没成交,你没有成本
按销售分润
系统做成产品对外卖,我们按售出份数分成;卖不动,我们不赚
怎么合作六步 · 每一步交付什么

从诊断到维护是一条完整的链路,不是"做完就走"。 下面这张表把每一步我们具体交付什么、这一步的费用怎么算都写在明处。

阶段
我们交付什么
这一步的费用
第一步业务流程诊断
把流程、人手、耗时、单件成本摸清楚,指出能被压缩的那一段,并给出一份可核对的测算
单独报价可单独委托,不必绑定后面几步
第二步方案设计
完整的落地路径:做哪一段、怎么接进你现有流程、计量口径怎么定、分几期上
单独报价按方案范围定,诊断做完才报得准
第三步小范围 Demo 验证
用你的真实数据跑一批出来给你看。效果不行就到此为止,我们不硬推
单独报价按样本量与场景复杂度定
第四步签协议
把计量口径、结算方式、责任边界、数据归属一次谈清楚,写进合同
不另收费协议本身不产生费用
第五步正式实施与上线
系统开发、部署、与你现有系统集成、培训一线,跑通第一条完整业务链路
定制报价按接入范围与集成难度定
第六步长期维护与调优
持续调优、模型迭代、系统升级;你每一次校对都回流训练,越用越准
按内容报价也可并入按量结算,不单独收

前三步是可以单独买的服务,不绑定后面。 上线之后的结算仍然锚在可数、可核的东西上(上一节那三种口径), 这一点两边一样——做不出效果,后面就没有结算。 长期合作的客户,前期这几步的费用可以按项目情况申请减免。

常被问到的几个问题

前期要付多少钱?

诊断、方案设计、Demo 验证这三步各自单独报价,可以只买其中一步——很多客户是先做诊断,拿到那份测算再决定往不往下走。价格要看过你的真实流程和样本才报得准,我们不给一口价。这三步的成果归你,不往下做也能用。长期合作的客户,这几步可以按项目情况申请减免。

你们做过我们这一行吗?

多半没有。但一件活能不能按结果结算,看的不是行业,是三件事:工作量能不能数清、过程能不能跑在系统里、做错了有没有明确代价。这三条成立,行业知识可以补;不成立,再熟的行业也做不出能结算的效果。我们已上线的四个案例分别是报纸著录、企业情报、动漫成片、AI 分身——互不相干。

怎么保证你们记的量是真的?

计量口径在签协议时一次谈清楚:什么算"一件"、复核算不算、退回的怎么处理。明细可随时导出核对;即使系统部署在你们自己的机房,用量数据也照常可查——我们只需要数量,不需要内容。

做不出效果怎么办?

那就不结算。这也是为什么我们在开工之前会先判断效果由谁控制——控制权不在我们手上的活,我们不接。接了对双方都是浪费时间。

我们的资料很敏感,能不能不出厂?

可以。系统支持部署在你们自己的服务器或专属环境,资料不出内网。私有部署和用量可查是两件事,不冲突——我们只回传处理数量用于结算,不回传内容本身。

多久能看到第一个能用的东西?

按场景复杂度不同,通常是数周。我们习惯先交一个窄而完整、能真正跑通一条业务链路的版本,而不是先做一个功能齐全但没人用的大系统。

第一次沟通,我们会聊这三件事

你现在最费人的那段活是什么,一个月大概多少量
这件事的效果由谁控制,能不能定义出"一件"
如果能做,按什么口径计量、怎么对账