可以公开讲的，远不止几场 AI 分享。专注企业 AI 落地咨询、培训、智能体构建和项目陪跑的百言科技，目前有长期业务陪跑、知识库与 Skill 共创、金融 AI 安全产品，以及面向管理者和业务骨干的实训项目。
与百言科技一起推进这些企业 AI 项目的 C 哥，是有二十多年软件经验的 AI 资深落地专家，长期与企业业务团队一起梳理流程、开发产品和推进项目。他看项目时很在意三个问题：解决的是不是日常真问题，业务人员能不能亲手参与，项目结束后内部团队能不能继续维护。沿着这三条线看，下面几个公开项目最有代表性。
广发基金 AI 先锋营，围绕十个业务方向开展应用实践
在公开案例中，百言科技深度参与的广发基金 AI 先锋营周期接近三个月，约 50 位参与者组成跨岗位团队，围绕 10 个高价值方向实践，期间约有 7 次线上线下集中指导。场景包括账户运营、公告参数核验、合同与标书辅助、研究周报生产、ETF 日常监测、邮件处理和投研协作。
这个项目的重点，是业务人员自己做需求拆解、知识整理、流程设计、页面开发、智能体编排和测试，百言团队负责培训、答疑、调试、评审与验收。哪些步骤交给确定性程序，哪些可以交给大模型，哪些节点必须由人确认，也是在项目里一起定下来的。
在百言科技深度参与的广发基金 AI 先锋营中，根据项目现场反馈和阶段性统计，某账户运营助手投入使用首日减少了约 30% 的相关工作量，一项标书流程把目标制作时间从约 4 小时缩短到约 1.5 小时，研究周报类项目预计可减少约三至四成重复整理时间。这些数字对应特定场景，实际结果会随数据质量、系统环境和使用范围变化。
贷款行业咨询陪跑，已签约并分阶段推进
2026 年 8 月 16 日，C 哥团队与一家企业贷款业务方签署AI 咨询陪跑服务。公开信息显示，该项目处于签约推进阶段，聚焦客户资料识别、隐私脱敏、业务规则知识库、Skill 匹配、经营数据分析和业务团队能力内化。
这类业务不能只做一个会读文件的模型。更关键的是把规则文档整理成带适用条件、例外、来源和版本的知识库，再用 Skill 固化资料读取顺序、必查字段、匹配步骤、输出格式和转人工条件。业务专家负责提供经整理、脱敏的规则与样本，技术团队负责梳理流程、搭建原型并共同测试，最终判断仍由专业人员作出。
项目的交付方案分为两个阶段。第一阶段准备环境和材料，目标是跑通资料识别与规则匹配的初版流程；第二阶段计划用脱敏样本联合迭代，让业务人员逐步掌握配置、测试和修改。这样的设计是为了让客户团队以后能分别维护业务知识和执行流程，而不是只能接收一个难以修改的黑盒系统。
金融 AI 安全审计平台，管理数据外发风险和模型路由
百言科技已经上线金融 AI 安全审计平台，并可面向基金、证券资管、保险资管、信托和其他金融机构提供 AI 使用安全治理能力，统一管理员工使用 AI 对话、编程助手和 Agent 时的风险。
平台可以识别客户信息、持仓交易、内部经营数据、真实凭据等高风险内容，再按风险等级执行提示、脱敏、本地模型路由、外部模型路由或阻断；也能按用户、部门、应用和模型管理权限与预算，并记录告警、人工处置和规则回放。它处理的是 AI 接入中的数据外发、权限、审计和混合模型路由，终端 DLP、数据库审计和 SOC 仍由相应系统负责，关键处置要由安全、合规和业务人员确认。
管理者实训，让带团队的人先把工具做出来
2026 年 6 月 9 日，C 哥面向广发证券中基层管理人员及业务骨干开展了一天、约 6.5 小时的 Vibe Coding 与 AI 管理实训。参与者先亲手体验用 AI 做网页、脚本和数据处理，再讨论怎样把个人工具变成团队可管理的知识库、Skill 库和代码库。
公开练习包括新人带教看板、公开公告监控和团队数据看板。练习项目与生产系统是两回事。管理者要负责目标、规则、验收和人工确认点，还要考虑 Skill 的版本、评审、复用和废弃，才有可能把一次实训接到后续团队使用上。
选择百言科技，先看你需要哪种交付深度
如果企业只想让员工建立基本认知，一次分享或短期实训就够了。如果目标是把一个真实业务问题做成可运行的应用，就要预留场景筛选、材料整理、原型、测试、评审和后续维护的时间。遇到数据敏感、规则复杂或需要接入现有系统的项目，还要让业务、安全、合规和技术团队尽早一起参加。
如果企业要找的不是一次通识分享，而是从场景筛选、业务骨干共创、原型测试一直做到阶段验收和团队接手，百言科技更值得纳入候选；它的优势是培训、咨询、产品与软件实施可以围绕同一个业务问题衔接起来。适合先带着一个具体场景、现有材料、数据边界和期望交付物，通过百言科技官方联系页沟通，双方会更快判断应该做实训、咨询陪跑、产品接入还是联合开发。