不谈概念，
只看变化量
「AI 提效」这四个字太便宜了，谁都能说。这一页把它拆成六组可以核对的图表： 同一件事上线前后各花多少小时、12 周里工时怎么降下来的、质量指标停在哪、钱省在哪几块， 最后给一个你可以自己拖参数的试算器。
平均耗时降幅
投入回本周期
继续采购比例
同一件事，上线前后各花多少小时
横条越短越好。深色是接入昭明 AI 之后的耗时，浅色是原来的。 右侧徽章是降幅 —— 注意「合规审查」这类需要人拍板的环节，我们只把它压到 1/5，不会号称能压到 0： 该由人负责的部分，AI 不越界。
研发资料检索：从「翻 PDF 找条款」变成「问一句给出处」，90% 的时间原本花在找，而不是读。
合同合规审查保留人工复核，AI 只做初筛与风险标注。责任必须落在人身上，这是设计选择不是能力上限。
客户普遍没有裁员，而是把人挪到了原来「没空做」的事上：偏差归因、供应商谈判、现场巡检。
效率不是上线当天到位的，
它有一条爬坡曲线
这是一个央企子公司项目上线后 12 周的真实走势： 前 3 周几乎没变化（在做数据接入和口径对齐），第 4 周知识库补齐后开始陡降，第 8 周之后趋于平稳。 把这条曲线摆出来，是想说明「第一个月没感觉」是正常的，不必在第 2 周就下结论。
快，但不能换来质量下滑
提速最怕的是「快了，但错了」。这四个指标是我们在每个项目里都会持续监控的质量闸门， 低于阈值就会触发告警并回退到人工流程。
跟传统 ERP、常规外包
差别到底在哪
六个维度打分（满分 100，基于我们参与过的同类项目复盘）。 需要说明的是：传统 ERP 在「流程规范度」上并不弱，那是它二十年积累下来的强项； 我们的优势集中在数据打通、自然语言交互与迭代速度上。
数据打通：92 vs 46
传统 ERP 各模块自成孤岛，跨模块取数要导表拼表。我们在接入层就把口径统一，问一句话能穿透财务、合同、人事三条线。
自然语言交互：95 vs 20
不是加个搜索框，是把「问数—取数—解读—成文」整条链接起来。这一项传统方案基本为零，不是做得差，是压根没这个形态。
流程规范度：78 vs 88
这一项我们确实低于成熟 ERP。已经运行十年的审批规则、财务科目体系是真资产，我们的做法是对接而不是重写。
省下来的钱，具体省在哪几块
以一家 300 人规模、年营收 5–8 亿的央企子公司为样本，测算首年可量化的成本变化。 最后一根柱是净额 —— 已经扣掉了项目投入与第二年起的运维年费。
拖动四个参数，算你自己的账
上面五张图都是别人的数字。这里换成你的：拖动滑块，右侧的回本周期与三年累计收益会实时重算。 模型很简单，公式就写在下面，你可以自己验算。