摘要:前阵子刷到一个小故事,把我一下击中了:两个21岁的 MIT 辍学生,原本想做 AI 医疗记录助手,结果被 HIPAA 合规(医疗健康行业组织通过一系列技术、管理和物理措施,依法保护患者健康信息的隐私、安全和完整性,防止未经授权访问和泄露)折腾惨了。抓日志、截屏
前阵子刷到一个小故事,把我一下击中了:两个21岁的 MIT 辍学生,原本想做 AI 医疗记录助手,结果被 HIPAA 合规(医疗健康行业组织通过一系列技术、管理和物理措施,依法保护患者健康信息的隐私、安全和完整性,防止未经授权访问和泄露)折腾惨了。抓日志、截屏、对表、写审计记录,整整几周。人真的痛过一遍,才知道坑有多深。于是Ta们反手一转:别做“万能助手”了,专门把这段合规流程做成产品——自动采证、持续监测、生成可审计报告。当然,大量的工作都是调用 AI (大模型)来做。半年里,公司估值从 300 万美金拉到 3 亿。你可能会说这有点玄,但它给我的启发特别朴素:别什么都想做,先把一段“必须交卷”的流程打穿。
公司名字叫Delve,Karun Kaushik(CEO)和Selin Kocalar(COO)
能交卷
什么叫“能交卷”?我自己总结了四条:结果能被验收、过程能被追溯、证据能被核对、周期能被承诺。B 端的大门,很多时候就卡在这四条上。你只要能让业务负责人/IT/内审/客户经理点头,说句“这个可以过”,门就开了。
怎么打穿这段流程?我去研究了 Delve 的经验,总结出的最小闭环打法:
1. 先选一个结果能被清晰验收的场景。比如“某报告必须按期、按口径交付”,别上来就说“提升效率”。2. 只接入最少系统。身份与权限、代码与工单、云资源与日志、合同与 CRM——别贪多,先把闭环拉起来。3. 把规则写成代码。定时/事件触发,自动获取数据、做比对、落证据、出报告。4. 用人话说清楚指标与承诺:审计通过时效、工时压缩比例、误报/漏报率、整改闭环时间。写进 合同或协议中,别虚。5. 工具+专家的双轮。工具(AI)干 80% 重复活,剩下 20% 让懂行的人处理灰度与例外。客户用得踏实,你也交付得稳。又想起一家国内给中远海运重工做报价的公司,人家用 AI 做流程听起来也非常简单,就是训练一个内部的 RAG 知识库,总结高级报价专家都是怎么报价的,自动给报价建议,让专家核对。一周的报价周期变成了一个小时。实现的方法一点不复杂,但结果特别容易验证。就很符合上面总结的四条标准。
不显眼的toB机会
我觉得这样的业务是 AI 时代的“风口里最不显眼的性感机会”,为啥呢?
• 数据更容易拿到:现代 IT 基础设施API 更标准,日志更结构化,连接器多了。• 工作流更容易编排:规则执行—证据沉淀—报告生成,像装配线一样跑起来。• 边际成本掉得快:规则库和连接器一旦就位,新场景基本是“配置+小定制”。• 复用越来越顺:每次执行都沉淀模板与知识,越做越快,越做越稳。说到底,AI 的魔力不在“像人一样聊天”,而在“把麻烦但确定的过程,做成稳定可复用的结果”。
当然,合规是人家欧美国家的硬需求,Delve 的案例咱们只做参考,在国内也许并不那么“风大”。但目视范围内,我能想到的还有一堆“结果确定、过程繁琐、跨系统”的金矿:
• 数据治理与主数据:目录、血缘、质量门禁、标准对齐。• 数据权限与隐私工程:用途限制、最小权限、细粒度脱敏与动态审计。• 文档 → 知识资产:合同/制度结构化,服务 RFP、招投标一致性、项目复盘。• DevSecOps 与变更:代码/镜像/IaC 门禁,整改证据自动化。• 供应链与第三方风险:资质拉取、条款比对、舆情联动预警。• FinOps/成本治理:多云账单拆解、成本归因、预算告警与回收。• 模型治理:数据/模型血缘、审计、偏差与漂移检测、可追溯报告。延伸到 GIS
我自己和朋友圈中大部分都是做 GIS 的,这套方法论放到 GIS 上更有感觉:
• 地理空间数据治理:把元数据和“时空血缘”摊开给人看,坐标/投影一致性与质量门禁跑成流水线,版本与误差量化清清楚楚。• 影像/遥感流水线 QC:云影/噪声检测、可用性评分、自动抽样与验收报告,对内质控、对外交付都省心。• 位置隐私与访问控制:按地理围栏做 ABAC,细粒度脱敏与取证两手抓,既不堵业务,也不踏红线。• 数字孪生校核:红线/限高/退让的规则化校核,冲突检测与“能交卷”的验收包。• ESG 地理合规:供应链空间审核、影响评估与溯源,对外披露的证据一键打包。如果让我给一个“今天就能动起来”的路线,根据我们极海的业务,我会这样思考:
• 第一步,挑一个能交卷的单一闭环(比如“选址报告自动化及可解释”)做 POC,先跑通;• 第二步,扩数据源与规则覆盖,沉淀规则库与其他业务部门的连接器;• 第三步,平台化:不同部门共享血缘、指标与证据。定价用“基础订阅 + 规则包 + 专家陪跑”,既对齐持续价值,又能处理行业里的灰度地带。写到这儿,即便看到人家 AI 做的这样落地,比我们先声夺人,让人艳羡不已,我反而更淡定了。所谓“AI 改变一切”,落地到我们手上,其实就一句话:别做万能 AI,先把一段必须交卷的流程打穿。把可验收、可追溯、可核对、可承诺这四件事做到位,你不再是供应商,而是客户的基础设施。
给做 GIS 的朋友一句掏心窝子的话:把数据更新及时准确性、时空可视化和结果可解释性三件小事做成端对端可交付,脚下就是你的护城河。下一步,不妨问问自己——你手上哪一段流程,今天就能开始变成"能交卷"的产品?
图文:极海 CEO 王昊
来源:GeoHey极海监测