案例 02 · 车管所材料审核

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所以从传统方式走向AI，原来的方式并没有突然失效。真正的变化来自业务条件。当时
经济环境发生变化，驻点服务企业也开始面临经营压力，希望减少人员投入，同时把业
务量做上去。原来“不够痛”的效率问题，一下子变得现实起来。这时候，我们前期准
备的方案才真正有了落地机会。
所以我后来做项目有一个很深的感受，很多AI需求一直都在，只是还没有痛到需要改
变。FDE要做的，是提前看见这个问题，在业务真正需要改变的时候，已经有一个可以
验证的方案放在那里，不去强行制造需求。
Q3：后来你使用AI解决这个问题的整体思路和关键步骤是什么？
整个项目没有先设计出一套完整方案，再一次性上线。实际上，它经历了一个很长的观
察、验证、建立信任、立项、迭代的过程。
第一步，是先把问题看清楚，不急着选模型。
我没有一开始就跟客户讲“我们要上AI”。我先把业务拆开来看，人工到底在干什么。拆
完以后会发现，整个审核过程本质上主要有几类工作，看图片、识别材料类型、读取关
键信息、判断材料是否符合要求、填写相关数据，以及在不同系统之间搬运信息。
这样一拆，技术路径其实就自然出来了。需要“看”的部分，用机器视觉、OCR和相关
识别算法；需要从合同等复杂文本中提取信息的部分，后来逐步引入大模型；需要重复
填写和系统间流转的部分，则通过RPA完成。
所以我们最终围绕的是一个目标，尽可能让机器替代人工去完成重复性的“看、读、
填、搬”。
第二步，是用真实业务数据一点点把能力磨出来。
车管所材料审核最大的特点，是数据非常不标准。我们最后做了大约9类图像材料，包
括合同、发票、营业执照、身份证复印件等。每一种材料都要重新收集真实素材、标
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