FDE 实战方法
第二步：找到高价值问题（选择场景）
FDE 八步法第二步：从候选问题中选出最值得先用 AI 做的场景。
先说结论
不是所有问题都值得用 AI 做。选场景的标准：高频、耗时、规则相对明确、出错代价可控、数据拿得到。
企业工作示例
某贸易公司访谈后得到 6 个候选问题。对比后发现：
- "报价单制作"每周 200 次、每次 30 分钟、规则明确 → 首选
- "年度战略规划"一年 2 次、高度依赖判断 → 不适合
- "客户投诉处理"每天 50 次，但涉及赔付承诺，出错代价高 → 可以做，但必须人工兜底
第一个项目选了报价单制作，两周见效。
操作步骤
- 列出候选问题：从访谈中收集所有候选问题。
- 逐项打分：对每项按下面的维度打分（高/中/低）。
- 先选一个"小而确定"的：第一个项目优先建立信任，不优先挑战大难题。
- 确认没人已经在解决：避免和 IT 部门或供应商的在途项目撞车。
场景打分维度
| 维度 | 好场景的特征 |
|---|---|
| 频率 | 每天或每周高频发生 |
| 耗时 | 每次要花明显的人工时间 |
| 规则明确度 | 有经验的人能说出判断规则 |
| 出错代价 | 出错可以纠正，不直接造成重大损失 |
| 数据可得性 | 所需数据已经存在，且拿得到 |
| 用户意愿 | 使用者愿意尝试新工具 |
常见错误
- 选"最大的"而不是"最容易成功的"：第一个项目要的是快赢，不是大干快上。
- 忽略数据可得性：数据不存在或拿不到的项目，做了也是空中楼阁。
- 选了高风险场景作为第一个项目：涉及钱、合同、合规的场景，等有了信任再做。
- 该用 AI 的和不该用的分不清：见 哪些问题不应该使用 AI。
检查清单
- 候选问题都有频率和耗时数据
- 选中的场景规则相对明确、出错代价可控
- 所需数据确认可以拿到
- 有明确的使用者，且愿意配合试用
- 和现有在途项目不冲突
可以用 企业 AI 场景分析画布 把评估结果整理成一页纸。