解决方案
行业不同，卡点同构
我们只做已经验证过做法的场景。以下三类是当前主力方向，药企与筛查合作另见专页。
02 / 高校与教育机构
一本手册散在十几个网页里，答案却必须只有一个
规则分散、口径不一致、选课与考试季人力挤兑，而且有一部分问题不能出错——截止日期、费用、申诉、毕业要求、学业状态，答错的代价是制度性的。
技术好用不等于能落地。任何外包方案还必须通过学校的数据治理、IT 与采购评审。我们把这一关当作设计约束，从第一页原型就开始管。
红线：我们从不承诺 100% 准确率，也不在看过真实语料之前签下具体阈值。
换一所学校，换的是内容与规则，平台不重建
- 内容变更控制与规则层的建模方法——多专业共用一本手册、各自另有例外
- 带引用、可拒答、人工在环的问答框架
- 能通过治理评审的数据与验收写法
- 同一套底座可迁移到招生咨询、教务、国际学生事务、研究生院、宿舍与奖助学金
01
分阶段放行，逐步扩大
Stage 0 只有职员看得到，系统生成草稿、由人发出；Stage 1 有限放行给学生，且只有通过验收的低风险类别可自动发送；是否扩大，由学院看过真实数据之后自己决定。
02
高后果问题永远走人工
截止日期、费用、申诉、毕业要求、学业状态、规则冲突，以及任何学生表达紧急或困扰的情形——100% 转人工。清单客户可以加，但不能减。
03
不叫「AI 置信度」，叫校准路由分
由检索覆盖度、引用支撑、规则冲突、越界检测与问题类别共同算出，并在评测集上做过校准。它不是模型对自己的判断——这句话让技术评审从怀疑转为认可。
04
让跨境数据转移根本不发生
学生个人数据只存新加坡区域；三套独立云账号以组织级策略锁死区域；离岸开发团队只接触合成与脱敏数据。术语上严格区分脱敏、假名化与匿名化——我们不声称做到了匿名化。
05
可裁定的验收，以及达不到时怎么办
实质性错误由客户内容负责人判定且为终局；自动发送准确率每周抽样；七天内同一事项再次联系视为未解决。达不到时客户四选一：保持草稿模式、收窄自动发送类别、我们两周内免费补救，或直接停止并只支付已验收部分。
03 / 医院与科室
医生缺的不是更多数据，而是可规模化的院外执行闭环
门诊结束后，医生无法持续督促每位患者按时用药、复诊并改变日常行为；随着患者增多，电话随访、筛查评估与报告答疑会大量占用时间；两次就诊之间成为管理盲区。原始数据若不先做风险分层，只会增加负担。
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