Token 成本失控怎么办：WorkBuddy 的成本治理
AI 成本失控通常不是因为用了 AI，而是用量结构出了问题。文章拆解三个典型的成本漏洞，说明统一接入、限额分配与持续优化三层治理如何把成本从黑箱变成可追溯的账目。
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WorkBuddy 上线后用不起来，问题出在哪
工具上线后停留在少数人试用，是 AI 项目最常见的结局。文章从业务流程接入、培训方式、知识治理与效果归属四个角度分析成因，并给出让工具真正转起来的四个动作。
企业部署 WorkBuddy，落地前要准备什么
开通 WorkBuddy 账号只需几分钟，但要让它进入业务流程，前期准备的质量决定了能跑多远。文章从场景选择、知识资产、权限边界、责任人与验收口径五个方面，说明落地前需要敲定的事项。
医药营销合规新政下，AI 如何同时提升合规与效果
医药营销的合规风险集中在内容、费用、留痕三处，其共同特点是依赖人工、规则明确但执行不一致。AI 的价值是把合规从事后抽查变成事前卡点。安思派的 FDE 服务以「AI 50」推进，并支持私有化部署、数据不出域，满足医药企业数据边界与三方口径对齐的硬约束。
制造行业如何通过 AI FDE 服务提升 AI 创新的投入产出
制造企业 AI 投入产出算不清，问题往往不在算法而在现场：记录格式不一致、设备数据分散、基线缺失。提升 ROI 的关键是先定义产出口径，再用 AI FDE 服务把周期和范围变可预见——安思派以「AI 50」推进，50 分钟场景诊断、50 工时 PoC、50 日历日上生产。
企业应该如何选择 AI 实践场景：从挑场景到跑通场景
企业选择 AI 实践场景，应先分清真痛与想试，再确定验收口径，最后把场景排成序列。安思派的 AI FDE 服务以「AI 50」标准化旅程推进：50 分钟完成场景诊断、50 个有效工时做出可验证的 PoC、50 个日历日把第一个场景送上生产。