每一份意见都值得被读到
无论您要处理数百份公众征询意见、一摞监管立场文件，还是重大政策决定前收集到的相关方反馈，难题都是一样的：文本太多，无法细读；而结果又太重要，不能草草浏览。Skimle 以同样的系统性严谨覆盖每一份意见，产出一份结构化、经得起推敲的陈述记录——附有原文引语与完整的审计链。
- 在数天而非数月内处理 1,000 份征询意见
- 每一份意见都被系统性覆盖——没有任何声音被遗漏
- 完整的审计链，服务于民主问责
- 支持 100 多种语言，适用于欧盟范围的征询
- 相关方切分——看清谁的立场趋同、谁的立场分歧
从数千份意见到一份经得起推敲的综合分析
系统性地分析公众征询意见
一次有实质意义的征询会产生成百上千份格式与语言各异的意见。缺少系统性的分析，团队要么花上数月人工阅读，要么把注意力集中在行业协会打磨过的意见上，而公民的声音只被草草浏览——结果因此容易受到质疑。Skimle 用同一套系统性方法处理每一份意见，交付一份结构化的主题与立场图谱，并可完整追溯到原始文本。
运作方式
- 1. 上传征询意见
直接把 PDF、Word 文件、.csv 或 Excel 表格上传到 Skimle。我们也为机构客户提供定制的导入／上传方案，欢迎垂询！
- 2. 明确要提取什么
明确您想提取的内容类型——关切、支持或反对、具体的政策问题。Skimle 会在全部意见之上构建一张结构化的主题图谱。
- 3. 在表格视图中复核
在表格视图中复核结论——每一份意见是一行，主题是一列。哪些关切出现得最多、来自哪些方面，一目了然。
- 4. 按相关方类型切分
按相关方类型切分——非政府组织、行业、个体公民——看清谁的观点趋同、谁的观点分歧。
- 5. 导出您的问责文档
导出完整报告，含原文引语与主题分布，可用作您的问责文档。
弄清共识止于何处、分歧始于何处
在重大政策决定前绘制相关方立场图谱
在重大监管决定之前，总得有人弄清受影响的相关方究竟怎么想——立场文件、征询意见、会议纪要——并把这些整理成一张「谁想要什么、为什么」的图谱。如果这张图谱只存在于某个人的脑子里，它既难以留痕，也容易被质疑。Skimle 直接从原始材料生成它：结构清晰、经得起推敲，并扎根于原文引语。
400 页背景材料，不必赔上一个周末
掌控海量的政策文件与研究材料
无论是 400 页董事会材料、200 份影响评估报告，还是 48 小时内要交的复杂技术简报，瓶颈都是同一个：文本太多，无法细读；而决策又太重要，不能草草浏览。Skimle 承担对全部文档的第一遍通读，让人的注意力用在最要紧的地方——综合、判断与担责。
运作方式
- 1. 上传背景材料
上传研究报告、政策文件、以往决定与专家意见。最多 1,000 份文档。
- 2. 明确要提取什么
明确您需要提取的内容——核心论点、证据、取舍、事实主张。Skimle 会带着对您的决策真正重要的关注点，通读每一份文档。
- 3. 复核结构化图谱
复核一份材料的结构化图谱——主题、子主题，以及各自出现在哪些文档中。
- 4. 在整个材料集中提问
用 带出处核验链接的 AI 对话在整个文档集上提出具体问题。
- 5. 导出简报文档
导出简报文档，含结构化结论与原文引语。
常见问题
常见问题
- AI 分析会削弱民主正当性吗？
- 只要如实披露就不会。Skimle 提供审计链，用以证明审阅是系统而全面的。政策人员负责核验，并补充政治与情境层面的分析——在缩短处理时间的同时保持问责。
- 你们如何防止 AI 归类中的偏见？
- Skimle 用同一套系统性方法处理每一份意见，从而减少人为偏见。核验、调整与重组主题的完整控制权仍在您手中。审计链会显示主题是如何得出的。
- 它能处理多种语言的意见吗？
- 可以。Skimle 支持 100 多种语言的分析，在保留引语原文的同时实现跨语言的主题识别——这对欧盟范围的征询或多语种法域至关重要。
- Skimle 能处理多少份文档？
- 每个项目最多 1,000 份文档，涵盖从市政征询（50 至 300 份回复）到欧盟范围征询的各类场景。
- 公民数据会被安全处理吗？
- 会。意见经安全处理，不会用于训练 AI 模型，并存储在欧盟境内。我们支持 GDPR 合规与数据处理协议，也可以商讨单租户或开源大模型的部署方案。
- 在政府预算约束下可以采购吗？
- Skimle 为较小的项目提供免费档位，较大的项目则采用透明定价。许多政府机构发现其成本低于外部咨询公司。欢迎联系我们商讨机构协议。
- 我们该如何为问责留存流程记录？
- 每一次归类都可追溯并可导出。审计链会显示哪些意见支撑了哪个主题。这份文档可以直接纳入征询报告。
关于 Skimle
由专业人士打造，服务专业人士
Skimle 总部位于芬兰，由一群用最笨的办法做了一辈子定性分析的学者与实务工作者开发——数百场访谈、数千页文档、数周的人工编码。Skimle 诞生于 2025 年，当时芬兰政府需要一个系统、透明的工具来大规模处理政策征询意见。我们做出它，是因为问题真实存在，而既有工具无力应对。
芬兰各部委、30 多所高校、数十家咨询与市场研究公司以及多家大型企业都信赖我们。所有数据均存储于欧盟境内，并依据我们严格的 GDPR 政策与服务条款进行处理。
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