Thomas Bayes
1701 – 1761
他的思想提供了一种基于证据更新判断的严谨方法。
后验信念 · 序贯更新
关于我们
陪伴企业迈出应用 AI 的第一步。
BayKolm 名称取意于 Thomas Bayes 与 Andrey Kolmogorov，以致敬他们对概率、统计及现代人工智能理论所作的深远贡献。
我们服务于传统行业的小企业，从团队熟悉的现有流程入手，减少重复性事务、理清信息，并帮助员工审核和使用 AI 输出。
BayKolm 是一家由创始人直接领导的早期公司。我们更愿意如实说明这一点，而不是暗示尚未达到的规模。
专注
聚焦场景的 AI 工具
服务
务实的顾问服务
对象
小企业 · 传统行业
理论根基
概率理论的根基。
从 Bayes 的推断方法到 Kolmogorov 的公理体系，概率为智能理解不确定性提供了语言。
Andrey Kolmogorov
1903 – 1987
现代概率论的重要奠基者，为不确定性的研究建立了严谨语言。
公理化测度 · 随机过程
BayKolm 以两位科学家及其对不确定性研究的深远贡献为名，表达敬意与启发。
01
专用工具与团队支持
为文档处理、报告编写、知识查询和日常事务开发实用辅助工具。帮助员工掌握流程、审核 AI 输出，并根据实际使用反馈持续改进。
- 知识辅助
- 文档处理
- 研究支持
- 报告生成
- 流程自动化
02
AI 顾问服务
帮助小企业梳理工作流程、选择适用工具，并规划易于起步的首个试点。共同明确数据处理要求、员工培训和效果评估方法。
- 机会评估
- 工具选型
- 试点设计
- 落地规划
应用示例 · 检验服务
为零部件检验团队提供 AI 辅助。
对于向传统企业提供外包检验人员的服务商，可以通过小规模试点，辅助机械与电气零部件检验团队的工作。从检验相关文档入手，由具备资质的人员负责技术判断。
01
准备检验清单
根据客户规格和已批准的程序起草检验清单，附上来源引用，供检验人员核实。
02
起草检验报告
将检验笔记、测量记录和照片引用整理到现有报告模板中，供人员审核。
03
提交前提示遗漏
提示缺失的读数、单位、佐证材料和不一致之处，供检验人员在签发报告前处理。
此为试点应用示例，并非已完成的客户案例。检验人员核实原始要求和测量结果、审批报告，并负责所有验收决定。试点可通过报告耗时、所需修改和审核人员反馈评估效果。
我们仍处于早期阶段。目前的合作由创始人直接对接，同一时间只承接少量项目。
方法
从小处开始，快速学习，构建真正重要的事。
找到值得优化的工作流程
我们寻找那些具体而重复的工作——一处小改动就能改变结果，而不是追求最宽泛的使用场景。
制作务实可用的原型
我们构建能够投入真实工作的最小可用版本，并明确其边界，以便被诚实地评估。
衡量效果、持续学习与改进
我们回到最初的问题去衡量，保留有效的部分，也愿意停止无效的尝试。
BayKolm 以迭代且负责的方式推进工作。我们不承诺必然的结果，也会在 AI 并非正确答案时如实告知。
联系
你的团队，哪项工作需要帮手？
介绍一下你的业务，以及一项希望改进的任务。我们可以一起探索务实的首个 AI 试点。
联系 BayKolm
hello@baykolm.com
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