FDE方法与工具

从找卡点到逐级放权,每一步都有一张可以直接用的表。先花3分钟做个自测,看看你们的AI项目卡在哪一环。

AI落地卡点自测

你们的AI项目,卡在哪一环?

选一个你正在推进或打算推进的AI场景,回答15个问题。结果会标出最可能卡住的环节,并给出下一步做法。

  • 五个环节:业务没看清、经验没写清、边界没划清、样本没测过、权限没设好
  • 每个环节3题,选“符合”“部分符合”或“不符合”
  • 不需要登录,结果马上显示
方法一

FDE六步工作链

重点不在记住术语,而在形成一套稳定的提问顺序。每一步都有一个最简单的成果,可以拿给业务负责人确认。

步骤FDE在做什么最简单的成果
1 观察跟着业务人员看完整流程,记录等待、重复、返工和风险业务观察图
2 描述把口头经验写成输入、步骤、输出、例外和完成标准一页任务说明书
3 映射判断AI平台能做、需要人确认和不应做的部分红黄绿能力表
4 模拟用脱敏样本跑通最小流程模拟记录
5 核验检查事实、规则、计算、权限和异常问题清单
6 部署从建议模式开始,小范围试用并逐级放权上线方案
方法二

一页任务说明书:把“看情况”写成规则

业务人员说“看情况处理”不是错误,而是判断条件还停在经验里。用一页纸让业务负责人、操作人员和交付人员确认:做的是同一件事,完成标准也一致。

项目售后工单助手的写法(教学示例)
任务目标帮助客服完成工单初步判断,不代替主管审批
输入客户描述、订单信息、购买日期、产品信息、附件情况
处理摘要问题、查询规则、检查材料、识别风险、生成建议
输出问题分类、建议动作、引用规则、缺失材料、风险提醒、回复初稿
例外信息冲突、规则未覆盖、涉及安全和赔偿时转人工
完成标准结论有依据,缺失信息说清楚,高风险不漏报,不越权承诺
业务人员的说法FDE继续追问
“这个一般可以退”“一般”指哪些条件?哪些情况不能退?
“材料差不多就行”哪些材料必需?缺哪一项必须退回?
“严重的找主管”哪些词或现象算严重?多快必须转交?
“AI先帮我处理”是生成建议、填写字段,还是执行系统动作?

完成标准必须能被检查。“结果专业”不是标准;“结论引用对应规则、金额计算一致、高风险工单全部转人工”才是。

方法三

红黄绿三色法:哪些活能交给AI

规则写清楚,不等于整条流程可以自动执行。先把一句话需求拆成小任务,再逐项分颜色,最后才谈放权。

绿色:可以优先试跑

重复较多、规则明确、结果容易检查、出错可以恢复。

例:摘要工单、查询知识库、检查材料、生成回复初稿

黄色:AI建议、人来确认

需要业务判断、涉及客户承诺、错了影响明显。

例:判断高风险、建议退换修、填写关键工单字段

红色:暂不交给AI执行

涉及资金、权限、法律责任、人身安全或不可逆动作。

例:批准退款、决定赔偿、修改订单

拿不准颜色时,问自己三个问题

  1. AI的判断能不能找到明确依据?
  2. 它判断错了,人能不能及时发现和恢复?
  3. 这个动作是否涉及资金、权限、承诺或安全?
方法四

核验结果的五个问题

“文字通顺”不等于“业务正确”。一个AI输出说“购买未超过30天,建议换货”,句子通顺、规则也像是对的,却漏掉了客户提到的烟雾,业务上就是错的。

检查项要检查什么
事实有没有添加输入中不存在的信息
依据结论是否引用了正确且有效的业务规则
逻辑高优先级风险是否覆盖了普通处理规则
完整是否指出缺失材料和无法判断的部分
权限是否做出了未经授权的承诺或系统动作

遇到信息不足时,明确说“无法判断,转人工”,也是一种正确结果。

方法五

四级上线方式

从不进入真实流程的历史验证开始,每升一级都要满足条件,人的责任随之调整。

阶段AI的权限人的责任
1 历史验证分析历史脱敏数据,不进入真实流程逐条比较人工结果
2 建议模式生成分类、风险提醒和回复初稿检查并决定是否采用
3 确认执行在允许的字段中准备写入内容确认后才写入或发送
4 有限自动执行低风险、可恢复、有记录的动作监测异常并定期复盘

上线前的最低检查

  • 使用的数据已经获得授权,并完成必要脱敏。
  • AI只能访问使用者本人有权访问的资料。
  • 高风险动作有人工确认,所有关键动作能够留痕。
  • 业务负责人确认了规则版本、例外情况和责任人。
  • 团队已经约定失败时怎样暂停、怎样恢复人工流程。
资料下载

拿一个真实任务,填一遍

填写时先选一个真实任务;涉及敏感资料的,只记录资料所在位置和授权状态,不要把原始数据写进表里。

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岗位场景实践卡

3页,前2页填写,第3页为采购对账示例。适合个人选题和课程练习。

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企业试点诊断表

4页,前3页访谈填写,第4页为初诊示例。适合业务负责人和实施人员一起评估。

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学习手册 · 试读第一章

FDE进阶实战课学习手册的第一章,包括六步工作链和售后工单示例。

示例中的公司、规则与数据均为教学设定,不代表客户实际成效。