常见断点01
我们解决的问题
- AI场景难以选择
- 数据与系统未打通
- 模型效果不稳定
- 上线后无人运营
- 安全与合规缺位
企业AI应用服务商
以工程能力，让AI真正进入企业业务
九方创想云从业务目标出发，围绕场景判断、应用交付、运营治理与安全治理，帮助企业把AI推进到可运行、可持续迭代的业务系统。
场景判断
应用交付
运营治理
公司介绍
定位为人工智能应用服务商
不从产品出发，而从业务目标出发，把技术组合推进到真实可运行的企业业务里。
01 / COMPANY PROFILE
九方创想云科技有限公司专注于人工智能在企业管理与业务场景中的应用落地。我们认为，企业引入AI的价值不在于“用了大模型”，而在于业务环节是否真正变得更快、更准、更可控。
因此，九方创想云的服务不从产品出发，而从业务目标出发：先明确要解决的问题与衡量标准，再决定采用何种技术组合——可能是知识库与RAG，可能是AI Agent与工作流，也可能是模型接入与系统集成。
企业推进智能化，通常需要同时考虑场景、数据、模型、工程、运营与安全等多个维度，而非单点突破——这也是九方创想云在服务中坚持的工作方式。
公司工商信息与完整档案将在完成资料核验后补充。本站不虚构任何工商、经营或团队数据。
服务边界02
我们的服务边界
提供AI咨询规划与交付实施服务，并与客户IT团队、业务团队共同推进落地；不夸大能力边界，不承诺无法验证的效果。
企业使命
让人工智能真正进入企业业务
这句话是九方创想云的判断标准：AI项目是否成功，取决于它是否进入了真实业务，而不是停留在演示与概念阶段。
务实
只做能被验证的事：场景有边界、方案有架构、效果有指标、上线有运营。
克制
不堆砌技术名词，不渲染未经验证的数据，不承诺绝对安全或百分百准确。
长期
AI应用需要持续运营与迭代，我们关注上线之后的效果变化，而非一次交付。
AI战略
三层推进：从场景验证到规模化应用
我们不建议企业一次性铺开所有AI场景，而是按可验证的节奏推进。
PILOT / 试点
场景验证
选择1—2个高价值、数据可得的场景做出可运行版本，验证效果与使用意愿。
- 阶段产物
- 可运行版本与验证结论
- 验证门槛
- 效果与使用意愿得到验证
BUILD / 沉淀
能力沉淀
把验证过的知识库、Agent与集成能力沉淀为可复用组件与规范。
- 阶段产物
- 组件目录与工程规范
- 复用门槛
- 组件与规范可跨场景复用
SCALE / 推广
规模推广
在治理机制保障下扩展到更多业务线，并建立运营与评估体系。
- 阶段产物
- 多业务线推广方案与运营机制
- 推广前提
- 治理、权限与评估机制可复制
CROSS-CUTTING / 贯穿全程
治理与评估
- 场景准入
- 权限与审计
- 效果复盘
政策背景参考：《工业和信息化部办公厅关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知》
工信厅科函〔2026〕414号
文件围绕人工智能应用服务商的能力建设提出了咨询规划服务、交付实施服务、运营管理服务、安全治理服务与配套服务等方向，九方创想云的服务体系与上述方向保持一致。
技术能力
围绕可交付、可运营、可治理构建技术能力
01
MODEL / INTERFACE
模型与交互
大模型应用
模型接入与调度、提示词管理、结构化输出约束、效果评测与调优。
RAG知识增强
文档解析切分、向量化、混合检索与重排、引用溯源与知识更新。
AI Agent
任务规划、工具与API调用、流程编排、人工复核与异常处理。
02
SYSTEM / DATA
系统与数据
系统集成
与ERP、CRM、OA、工单与数据平台的接口打通与权限对齐。
数据治理
数据接入、清洗、分类分级、权限规则与质量校验。
私有化部署
内网环境部署与运维方案，支持数据不出域的落地要求。
03
GOVERN / OPERATE
运营与治理
安全治理
数据与模型安全策略、内容过滤、权限体系与日志审计。
运营与评测
使用数据监测、质量评估集、问题归因与迭代机制。
工程化规范
环境管理、发布流程、文档与知识交接，保证交付可持续维护。
服务能力
四类服务方向，覆盖AI应用全生命周期
AI咨询规划
核心内容
AI战略咨询、成熟度评估、场景识别、架构设计、实施规划
交付结果
场景清单、目标与指标、架构方案、实施路线图
AI交付实施
核心内容
大模型应用、AI Agent、RAG知识库、应用开发、系统集成、私有化部署
交付结果
可运行系统、接口与集成文档、测试与评测报告
AI运营管理
核心内容
模型运营、知识库运营、Agent运营、系统监控、产品迭代、效果优化
交付结果
运营机制、质量评估结果、迭代记录
AI安全治理
核心内容
数据安全、模型安全、内容安全、权限管理、风险监测、合规治理
交付结果
安全策略、权限与审计方案、风险评估记录
团队能力
跨角色协同的交付团队
团队人数与人员资历以公司正式提供的资料为准，本站不作虚构。
AI解决方案架构师
方案设计、技术选型与架构评审。
架构与方案层AI产品经理
场景梳理、需求定义与验收标准。
产品与场景层大模型工程师
模型选型、推理优化与评测体系。
模型与算法层AI Agent工程师
智能体编排、工具调用与流程开发。
应用与编排层数据工程师
数据接入治理与知识库构建。
数据与知识层AI安全专家
安全方案、权限设计与合规评估。
安全与治理层FDE前线部署工程师
驻场落地 AI，对接业务，解决现场问题。
交付与运营层企业档案附录
发展、合作与资质档案
档案内容仅在公司完成资料核验或取得合作方授权后公示，本站不虚构任何时间、关系、认证与奖项。
HISTORY
发展历程
- 阶段 01
公司成立
成立时间、初始业务方向与团队构成将在资料核验后补充。
- 阶段 02
进入人工智能应用服务领域
AI咨询规划与应用开发服务的起始阶段将在资料核验后补充。
- 阶段 03
能力体系形成
咨询、交付、运营与安全治理能力体系的形成过程将在资料核验后补充。
- 阶段 04
持续发展
近期重要节点将在资料核验后补充。
PARTNERS
合作生态
技术生态
模型 · 云服务 · 工具链合作伙伴名单将在取得对方授权后公示。
行业伙伴
解决方案 · 实施协作合作范围与伙伴名单将在取得授权后公示。
生态合作意向
技术与业务合作可通过联系我们沟通合作方向。
CREDENTIALS
资质与荣誉
- 企业资质
- 软件著作权
- 专利
- 企业荣誉
- 体系认证
证书、软著、专利、奖项与体系认证将在取得真实证明材料后逐项公示。