内容很多,品牌不清晰
团队各自使用 AI,产出越来越快,表达却越来越像别人。
做宣传内容、整理客户线索、查产品资料、辅助销售跟进。富德 AI 从一个具体业务场景开始,帮你选工具、搭流程、带团队用起来。
团队在沈阳 · 可预约东北地区现场服务 · 支持远程交付

不用先研究复杂技术。展开一个场景,看看需要什么资料、AI 能帮什么、最后得到什么。

已有产品资料、活动记录、客户常见问题
整理素材 → 生成选题与初稿 → 按品牌规范校对
核实事实、图片版权与宣传口径,再决定发布。
一篇有来源的内容初稿+一份审核清单

经授权的沟通记录、客户需求与跟进阶段
归纳需求 → 提出跟进建议 → 整理待办事项
确认客户意向、跟进安排和对外承诺;不自动报价。
一张需求卡+一份待确认的跟进任务单

有效版本的产品手册、标准流程与审核后的问答
按权限检索 → 引用资料来源 → 辅助整理答复
核对资料版本和适用条件;没有依据时交给负责人。
一份带来源的答复+可复用的知识记录
内容做了却没有咨询,线索来了却跟进不及时,销售经验也无法复制。真正的 AI 赋能,不是局部提速,而是把分散动作连成一条可度量的增长链路。
团队各自使用 AI,产出越来越快,表达却越来越像别人。
流量、表单、私域与销售分散,客户意向无法及时识别。
市场与销售方法停留在个人身上,新人培养慢、结果波动大。
缺少统一指标和复盘机制,AI 项目容易停在“看起来不错”。
优先选择客户价值高、流程重复多、数据可获得的场景,通常更容易跑出第一阶段成果。
缩短内容生产周期,辅助销售理解客户与推进商机
洞察人群、批量创意、会员运营与复购激活
沉淀专家经验,打造可信内容与高质量咨询线索
统一品牌表达,提升门店获客与私域跟进效率
案例是用来理解方法和边界的。我们区分培训分享、应用实践与系统交付,不把它们混成一个成绩。
从哈姆勒健康集团的公开案例,理解知识问答、项目记录与岗位培训怎样配合,并区分已记录结果与可复用的验收建议。
案例公开资料描述的是企业自主搭建过程,并非富德 AI 包办交付。具体产出和验证边界以案例正文为准。
查看问题、做法与验证方式 ↗内容营销、销售协同、企业知识与搜索可见度。按需选择,不用一开始就买一整套系统。
先沟通业务,再确定范围。每个阶段都明确交付物、企业配合事项和验收方式。
具体范围、周期与费用在沟通后确认;第三方软件、模型调用等费用单独说明。初次沟通不等于完整方案或系统搭建。
人会流动,平台会变化。真正值得沉淀的是企业自己的知识、流程、数据和持续优化能力。
不为炫技做方案,不用虚假数据包装结果,不让系统成为新的负担。
聊聊你的增长场景 ↗对齐增长目标,盘点流程、数据、内容与团队能力。
选择高价值场景,定义方案、边界与可衡量结果。
配置知识库、智能体、自动化流程并连接业务工具。
带团队真正用起来,在真实反馈中持续优化。
团队立足沈阳。根据项目安排现场沟通、培训与远程协作,陪企业把一个个具体问题讲清、做实。


富德 AI 是聚焦企业市场、营销与销售场景的 AI 赋能服务品牌。我们相信,AI 的价值不在于替代多少人,而在于能否让正确的经验被放大、让客户被更好地理解、让增长更健康地发生。
基于团队在企业数字化、营销获客、智能体与自动化落地中的实践,我们以“咨询 + 技术 + 陪跑”的方式,帮助企业把 AI 从演示工具变成真实业务能力。
从资料准备、销售边界到远程协作,把企业负责人常问的问题讲具体。
富德 AI · AI 生成场景示意图,非客户现场照片或实际系统截图。从主推业务、客户问题、可信资料和咨询承接四件事开始,先验证一条适合沈阳企业的 AI 营销获客路径。
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富德 AI · AI 生成场景示意图,非客户现场照片或实际系统截图。远程协作与现场服务各有作用。梳理大连企业 AI 落地的准备、试用和运行阶段,把交付清单与员工独立使用作为验收重点。
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富德 AI · AI 生成场景示意图,非客户现场照片或实际系统截图。AI 销售助手可以辅助整理记录、查资料、准备初稿和提醒跟进;报价、合同、客户承诺与敏感操作仍需明确人工确认。
阅读全文 →9 月 9 日,企业 AI 落地沙龙围绕内容运营、销售跟进和经营分析展开演示,讨论如何把成熟工作方法沉淀为可复用的 Skill。
阅读全文 →9 月 8 日,“数智赋能提质效”企业 AI 落地专题培训在沈阳开展。马大伟围绕企业获客、知识沉淀和经营分析,分享从业务问题出发的实施思路。
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历史活动资料图,保留现场原貌;出处见文末原始资料。从公开专题讲座中的大模型、AI 智能体与 FDE 分享,理解敏感场景中的安全、权限与人工审核。
阅读全文 →工具解决的是单点能力,企业真正缺少的往往是场景选择、流程重构、知识沉淀和团队使用习惯。我们从增长目标出发,把合适的工具组织成可运行的业务方案。
通常会先选择一个价值明确、数据可获得的场景做小步验证。第一阶段以形成可用流程和可衡量基线为目标,再依据实际反馈逐步扩展,避免一次性大而全建设。
适合。我们会把复杂技术封装成团队能理解、能执行的流程,并提供培训、操作手册和陪跑;企业负责业务判断,我们负责让 AI 能力落地。
方案会明确数据边界、权限、审核节点和输出规范。涉及敏感数据时优先采用最小必要原则,并根据企业要求评估私有化或受控部署方式。
说目标希望改善的增长问题
看现状团队、流程、数据与工具
找起点明确一个优先验证场景