客户风险识别

FDE怎么把业务现场拆成AI能执行的数据对象

本文聚焦于FDE（前沿部署工程师）在企业AI项目落地过程中最关键却最容易被忽略的一步：将业务现场的需求拆解为AI可执行的数据对象。以“客户风险识别”为例，作者详细展示了如何从业务人员的模糊表述中分离出客户、跟进记录、风险记录等核心对象及其字段，梳理对象间的一对多关联关系（客户→商机→合同→回款），并明确AI的输入（读取哪些数据）、输出（生成风险记录或任务）和动作边界。文章指出，如果对象拆解不清，AI回答会缺乏依据、不能安全地读写业务数据、流程会在人工环节中断，后期补权限和追溯将代价巨大。在此基础上，文章介绍了低代码平台织信如何帮助FDE快速搭建对象模型、流程、权限和日志，从而让AI应用建立在稳定的业务底座之上，而非单纯依赖提示词。“业务对象拆解”被视为企业沉淀可复用AI资产的核心方法，能够让客户、合同、回款等对象跨场景重复使用，大幅降低后续应用的交付成本。全文强调，FDE的核心价值在于将自然语言翻译成结构化业务结构，这一步做得越扎实，AI上线的成功率和可扩展性就越高。