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招聘业务 AI 定制合作方式

项目服务

标准能力覆盖不到的场景,从评估开始而不是从承诺开始

针对特殊流程、特殊数据和已有系统环境,迈旗提供场景评估、数据评估、方案设计、接入开发与后续优化,先确认可行性和边界,再谈实现范围与排期。

服务性质
项目服务
起点
场景与数据评估
交付依据
事先约定的验收方式

什么情况需要定制

标准能力解决不了的三类情况

如果标准能力已经够用,就不必走定制;定制解决的是产品化范围之外的差异。

流程不标准

招聘流程包含行业专有环节或特殊审批链路,标准功能里没有对应的处理位置。

数据环境特殊

数据分散在多个已有系统中,或字段口径、权限要求与通用模型差异较大。

系统已经存在

已有在用的业务系统不打算替换,只希望把 AI 能力接进现有流程与界面。

定制流程

从场景梳理到持续优化的六个阶段

每个阶段都有明确产出,任一阶段判断不可行时会如实说明,而不是先接单再解释。

  1. 第 1 步:场景梳理

    明确业务问题、目标用户、现有流程和期望结果,确认希望减少的是哪一部分人工处理。

    阶段产出:场景说明与目标范围

  2. 第 2 步:数据评估

    确认数据来源、数量、格式、质量、权限与合规要求,判断现有数据能否支撑目标。

    阶段产出:数据可行性结论与补齐建议

  3. 第 3 步:方案与边界

    选择技术路径,写清能做什么、不做什么、哪些判断保留人工,并完成小范围验证。

    阶段产出:方案说明、能力边界与验证结果

  4. 第 4 步:系统接入

    接入迈旗人才招聘平台系统或你现有的系统,完成接口联调与业务界面对接。

    阶段产出:可试用的接入版本与接口说明

  5. 第 5 步:效果验收

    按事先约定的指标、样本与人工复核方式验收,用你自己的数据核对结果是否达标。

    阶段产出:验收记录与结论

  6. 第 6 步:持续优化

    根据真实使用反馈调整规则、提示与流程,优化范围与方式按服务约定执行。

    阶段产出:迭代计划与调整记录

产品与服务的划分

哪些属于产品能力,哪些属于项目服务

划分清楚才能明确后续由版本更新覆盖,还是由项目工作量承担。

产品能力与项目服务的范围划分对比
范围
内容产品能力已产品化的招聘 AI 能力,例如简历解析项目服务场景评估、方案设计、接入开发与后续优化
适用情况产品能力需求与标准能力一致项目服务流程、字段或数据环境存在差异
交付与延续
获得方式产品能力随产品版本使用,范围以版本说明为准项目服务按项目立项,范围以方案与合同为准
后续维护产品能力由产品迭代覆盖项目服务按服务约定提供优化与技术支持

需要客户准备什么

评估之前,这些材料越清楚越快

  • 业务场景说明:当前流程、参与角色与处理量
  • 希望达成的结果:想减少哪部分人工、以什么方式衡量
  • 数据情况:数据在哪个系统、大致规模与字段结构
  • 数据授权与合规要求:可使用范围与不可外传的部分
  • 现有系统情况:是否需要对接、有无可用接口
  • 脱敏样本:用于小范围验证的真实样本数据
  • 期望时间与内部对接人:便于安排评估与联调节奏

报价与验收

怎么报价,怎么算验收通过

价格与工期取决于需求范围与数据情况,在完成评估前我们不给固定报价。

报价方式
按需求范围、接入复杂度与交付内容评估工作量后报价,评估结论与费用构成一并说明;未完成评估前不给固定价格。
验收方式
验收指标、样本范围与人工复核方式在立项时约定,用你自己的数据核对,避免上线后对效果的理解出现分歧。
交付内容
包含可运行的接入版本、接口与配置说明、验收记录,以及边界与已知限制的书面说明。
后续优化
上线后的规则调整、提示优化与技术支持按服务约定执行,范围与响应方式写在合同中。

常见疑虑

AI 是不是只是演示?

把客户最常担心的问题摊开讲,并给出你可以自己核对的验证方式。

不是只能跑演示

客户常见疑虑
很多 AI 方案在演示环境效果不错,换成自己的数据就不行了。
迈旗的做法
评估阶段就用客户的脱敏样本做小批量试算,把结果与人工处理结果放在一起对照。
可验证证据
你可以要求用自己的样本试算,并逐条核对输出字段与排序依据是否站得住。

边界写在方案里

客户常见疑虑
担心销售阶段说得很全,落地时发现很多能力其实不在范围内。
迈旗的做法
方案中同时写明能做什么、不做什么、哪些判断保留人工,以及已知限制。
可验证证据
签约前可以逐条核对方案中的能力清单与边界说明,并作为验收依据。

效果按约定核对

客户常见疑虑
不确定上线后如何判断 AI 到底有没有帮上忙。
迈旗的做法
验收指标、样本与复核方式在立项时约定,用真实业务数据而非外部数值衡量。
可验证证据
验收时按约定指标复核,并留下可回看的记录用于后续复盘。

常见问题

数据、接入与验收的决策问题

定制之前需要准备哪些数据?
需要业务场景说明、数据所在系统与大致规模、字段结构,以及可用于验证的脱敏样本和数据使用授权范围。数据情况不清楚时,第一步就是一起把数据摸清。
如何接入我们已有的系统?
评估阶段确认你的系统是否具备可用接口与数据出口,再决定通过接口接入还是做适配开发。接入范围、联调排期与责任划分在方案中写明。
可以做到完全自动、不需要人参与吗?
不能,我们也不会这样承诺。招聘涉及对人的判断,方案中会明确哪些环节保留人工复核。要求全自动的场景,我们会说明风险并给出替代做法。
怎么报价?会不会先低价接单再加钱?
报价基于评估后的需求范围与工作量,费用构成一并说明。范围变化时会重新评估并书面确认,而不是在实施过程中含糊地增加费用。
怎么算验收通过?
验收指标、样本范围与人工复核方式在立项时约定,用你自己的数据核对,验收记录作为交付依据。指标未达成时按约定继续调整或说明原因。
上线之后还有支持吗?
有。规则调整、提示优化与技术支持按服务约定执行,具体范围、响应方式与周期写在合同中,避免只给笼统的口头保障。

先看能力边界,再决定接入范围

AI 能力的效果取决于数据与业务流程。可以先了解现有能力示例,再提交你的招聘业务场景。