咨询、财税、法律、培训与企业服务
重点解决服务资料复用、客户需求整理、方案初稿和交付知识沉淀。
不同行业的AI入口不同，
先找到最值得做的那一步
以企业的业务模式、客户关系和资料形态为基础，选择可以被团队真正使用的AI场景。
01 / 场景地图从行业工作流
从行业工作流
而不是行业标签出发
同一个“智能客服”在不同行业里，知识来源、审核要求和人工接管方式都不一样。
产品、报价、订单和售后协同
重点解决产品资料检索、销售问答、订单信息提取和售后知识共享。
内容、客服、门店运营与会员沟通
重点解决活动内容生产、标准话术、服务问答和经营信息汇总。
客户筛选、资料清单与合规表达
重点解决业务资料整理、客户问题分类和信息边界清晰的内容建设。
岗位需求、候选人沟通与知识管理
重点解决岗位信息结构化、面试记录摘要和企业内部制度问答。
产品知识、工单响应与研发协作
重点解决版本资料检索、工单分类、产品反馈整理和内部文档维护。
02 / 方案原则能被使用的方案，
能被使用的方案，
一定有清楚的边界
我们会明确哪些内容可以自动处理，哪些内容需要人工确认，哪些数据不应进入模型。
先定义角色
谁使用、谁审核、谁维护，决定方案是否能持续。
再定义知识
哪些资料是正式版本，哪些只能作为参考，必须提前说明。
最后定义自动化
把可重复的工作交给流程，把需要判断的工作留给人。
你的行业，适合从哪里开始？
我们可以先用一次业务诊断把场景和优先级梳理清楚。