Data Foundation
从采集、标注、质检到结构化治理，先把可用数据地基打稳。
系统架构
先把数据、流程、模型运营放回同一张架构图里。
对 WanFlow 来说，解决方案不是服务堆叠，而是把企业 AI 交付拆回三个互相咬合的层级。
Process Layer
把人工步骤、自动化节点、审批与交付节奏编排成标准执行链。
Model Operations
围绕模型表现、反馈回路与输出证明，建立持续运营机制。
服务模块
五大模块如何变成可执行交付系统
每个模块都对应清晰的交付物与业务结果，但真正重要的是它们如何拼成统一的运行骨架。
AI 数据标注
适用于训练数据建设、数据补标、质检返修、多轮标注协同等场景。
交付物
- 标注规范设计
- 质检机制
- 多角色协同流程
- 产能与质量报表
结果
- 更稳定的数据产出
- 更短的返工链路
自动化数据处理
适用于文档抽取、结构化转换、规则清洗、跨格式归一等高重复任务。
交付物
- 抽取流程
- 结构化规则
- 自动化脚本与节点
- 可复用处理组件
结果
- 更快的数据就绪速度
- 更低的重复操作成本
流程自动化
适用于跨团队任务流转、审核回路、异常处理和人机协同运营。
交付物
- 流程编排
- 角色职责定义
- 状态追踪机制
- 异常处理路径
结果
- 更低的协作摩擦
- 更可控的执行质量
Process as a Service
把难以标准化的企业流程沉淀为可持续服务接口，帮助客户在保持灵活度的同时建立稳定输出。
交付物
- 流程服务蓝图
- 服务边界定义
- SLA 对齐
- 运行与复盘机制
结果
- 流程可服务化
- 交付可规模化
模型运营服务
围绕模型上线后的持续表现，处理评测、反馈、数据回流与运营证明问题。
交付物
- 评测闭环
- 数据反馈机制
- 运行监控
- 对内对外交付证明
结果
- 模型能力更可持续
- 业务方更容易建立信任
典型触发场景
企业通常在这些时刻开始需要 WanFlow。
数据源多、标准乱，团队越来越依赖人工救火
流程跨部门、跨角色，交付经常卡在衔接与回溯
模型上线了，但没有稳定的运营与反馈闭环
客户要求的不只是结果，而是可检查、可证明的执行过程
交付模型
从诊断到稳定运行，按系统化节奏推进。
A
业务诊断
识别流程断点、数据断点与责任断点。
B
方案抽象
明确哪些环节适合自动化、哪些环节适合服务化。
C
执行上线
把设计好的链路接进日常业务，而不是停留在方案阶段。
D
运营迭代
依据时效、质量、成本和结果持续优化。