快速判断这项服务是否适合的标准
先展示做出第一判断所需的重点。
4-12周
适合这样的团队
以推荐/判断为核心的产品团队，受限于公开数据的AI团队，需要降低失败率/流失率的组织
前两周会先看的内容
4-12周
需要先确认的限制
几乎没有真实判断/执行发生的创意阶段
Decision Dataset Foundry在真实运营中有意识地生产、记录并标准化隐性知识、判断依据、失败案例与现场上下文，将其转化为可学习的专有数据资产。
覆盖采购、营销、客服、地产、电商、健康等多领域，记录并标准化真实推进/暂停决策、评分、失败原因与执行结果，形成可训练的判断数据集。
获取公开数据无法提供的判断/失败数据源
沉淀难以复制的专有数据资产
基于失败模式提升预警、搁置与替代推荐质量
逐步扩展决策自动化能力
提炼跨领域失败共因形成策略洞察
数据越积累，模型与运营越优化，形成长期锁定
流程
1
定义领域与判断发生点（推荐/选择/执行/中止/失败）
2
设计事件Schema、标注体系、采集UI与日志策略
3
搭建采集管线（API/日志/看板/自动打标/数据库）
4
启动标注运营：规则初分→人工复核→高质量标签累积
5
数据集打包与评估：抽样/偏差检查/质量报告/基准集
6
训练联动与运营迭代：模型评估后回流业务持续优化
Decision Event Schema v1
Labeling Guideline（失败原因/风险标签/依据模板）
Dataset Package（train/valid/test + 数据字典）
Data Quality Report（缺失/重复/偏差/一致性）
Model Improvement Plan（数据→模型改进KPI）
Governance & Privacy Note（同意/去标识/保留策略）
⏱️
4-12周
👤
每周3-6小时
🎯
以推荐/判断为核心的产品团队，受限于公开数据的AI团队，需要降低失败率/流失率的组织
📋
至少1个真实运营流程或MVP、结果记录机制、可执行的数据同意与安全原则
📋
- ✓采购/投标：推荐→推进/暂停判断→执行→成败数据累积提升Fit Score
- ✓房地产：房源评分/风险判断结合实地结果提升预测
- ✓电商卖家：选品判断结合利润/风险与销量结果降低失败率
⚠️
- ✗几乎没有真实判断/执行发生的创意阶段
- ✗无法建立数据采集、同意与安全机制的组织
✅
规则初分、相似案例检索、基线评分、数据质量检查
⚠️
失败/风险标签标准审批、样本质检、KPI定义、敏感数据治理
❌
无结果数据沉淀、标签标准不稳定、要求无去标识的敏感数据采集
判断由人完成，但原因与结果未沉淀为数据，AI难以持续提升
判断、失败与结果持续沉淀为数据集，模型精度与自动化水平不断上升
⚠️ 各领域对“失败定义”和“结果衡量”不同，初始Schema设计决定成败。
51家
0件
: 持续运营型（各项目周期不同，数据集累积机制常态化）
推荐组合
数据 / 成效分析 · A-Z 10
当数据已经积累但不知道看什么，或想更结构化地理解成效时
AI Business Intelligence DashboardDecision Dataset Foundry
相关服务
通用服务原则
先回答 B2B 客户最在意的高风险问题。
对 B2B 客户来说，信任不是附属项。下面五条原则会被统一应用到我们的服务设计中。
数据范围
只使用完成流程所需的最少信息，并提前说明什么会进入系统、什么会被保存。
AI 使用边界
把摘要、推荐、草稿生成等 AI 负责的步骤与人工最终判断分开。
人工审批点
对外发送、客户响应、最终提交、费用相关操作默认保留人工审核。
日志与可审计性
我们优先保证运营者能追踪输入、建议结果，以及失败时流程停在哪一步。
权限与访问控制
区分运营、审核和管理员职责，避免对内部数据开放过宽权限。
项目开始前会先固定的标准
- •哪些数据可以进入流程
- •哪些输出绝不能在未审核前对外发送
- •失败时流程停在哪里、由谁确认
- •运营者排查问题时需要看到哪些日志
主要服务
- 判断事件Schema设计：标准化推进/暂停状态、0-100评分、风险标签、依据文本与结果
- 失败/流失/搁置数据生产：以结构化+叙述方式采集失败与搁置原因
- 多领域数据标准化：将领域判断映射为共通特征
- Human-in-the-Loop标注：自动分类+人工复核持续累积高质量标签
- 训练数据集打包：train/valid/test切分并提供质量指标
- 模型改进闭环：预测→执行→结果→再训练