某公园AI游客疏导

顾问诊断顾问在4场深度访谈后得出结论：表面的技术选型问题背后是数据治理缺失和目标对齐失败两大根因。数据治理投入应占项目总预算的16%以上。

purple痛点三：数据质量堪忧。数据缺失率约37%，异常值占比约47%。数据以T+1报表形式存在，无法支撑实时AI决策。数据治理的首要任务不是建平台，而是建流程。

风险矩阵期望风险（可能性高·影响高）：利益相关者对时间表和效果有不切实际的预期。资源风险（可能性中·影响高）：预算可能被削减、关键人员可能被调离。治理风险（可能性中·影响中）：数据安全和隐私合规问题。

blue痛点二：部门壁垒。IT部门和业务部门之间缺乏有效的协同机制。IT抱怨业务不给数据，业务指责IT不懂业务。数据2套系统各说各话，跨部门沟通成本极高。

企业概况以公共服务为核心赛道的某公园AI游客疏导成立于2000年，是该领域重要参与者 公司现有员工7952人，年营收约5.1亿元，累计获得192项专利授权。

痛点一：战略缺位。公司没有清晰的AI路线图，多个部门提出了互不协调的AI需求。销售部想上智能客服，供应链想上预测系统，生产部想上视觉质检——但公司缺乏统一的技术架构和数据基础来支撑这些分散的需求。

顾问洞察顾问团队在诊断中总结了一句核心洞察：「好的提问比好的答案重要一百倍」

触发事件一份内部诊断报告揭示：核心流程中存在大量重复性人力操作，年均浪费超过年营收的9%（约5366万元），CEO随即要求启动效率提升专项。

利益相关者董事长（影响力高·立场支持）：战略推动者但不参与日常。CIO（影响力高·立场支持）：项目执行者，需要技术支持。财务总监（影响力中·立场中性）：关注ROI，需量化论证。项目经理（影响力低·立场积极）：执行骨干，需要明确授权。