要用人工智能咨询落地业务价值，核心是以真实问题和可量化目标为起点，采用分阶段的“发现—原型—试点—规模化—优化”路线，并把治理与安全内生化。选择咨询类型与技术栈要以场景匹配为原则，结合国内外平台的合规与生态优势，形成可插拔架构与清晰成本结构。通过指标闭环与 A/B 测试衡量 ROI，建立 MLOps 与评估管道保障稳定性，引入 FinOps for AI 持续优化成本。组织层面以 AI CoE 和业务域小队协作，推动变更管理与采纳，沉淀数据治理、模型评估与操作手册。最终让 AI 能力从试点走向流程级生产力，实现长期可复制的价值。