企業(yè)AI工作流定制開(kāi)發(fā)

文章來(lái)源:成都小火軟件開(kāi)發(fā)公司發(fā)布時(shí)間: 2025-10-08

大家好,我們是成都小火科技。最近這一個(gè)月,辦公室里討論最多的就是企業(yè)AI工作流定制的需求,不是那種放之四海而皆準(zhǔn)的通用工具,而是真真切切能嵌進(jìn)客戶(hù)日常業(yè)務(wù)里的東西。前兩周剛陪一個(gè)制造業(yè)客戶(hù)去他們車(chē)間蹲了兩天,看著工人師傅拿著紙質(zhì)表單記錄生產(chǎn)數(shù)據(jù),再手動(dòng)錄入到ERP系統(tǒng),中間還得反復(fù)核對(duì),光一個(gè)批次的質(zhì)檢數(shù)據(jù)就要耗兩小時(shí)。客戶(hù)負(fù)責(zé)人跟我們嘆,“不是不想用AI,是市面上的AI工具要么太復(fù)雜,要么跟我們的生產(chǎn)流程對(duì)不上,等于白買(mǎi)”。這其實(shí)就是現(xiàn)在很多企業(yè)的痛點(diǎn):AI得落地到具體工作流里才有用,光談技術(shù)沒(méi)用。

我們現(xiàn)在做的企業(yè)AI工作流定制,核心就是把AI功能跟客戶(hù)的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)“擰成一股繩”。比如給電商客戶(hù)做的客服+訂單處理流,不只是簡(jiǎn)單的AI客服應(yīng)答,而是讓AI先識(shí)別客戶(hù)咨詢(xún)的類(lèi)型,是查物流、退差價(jià)還是售后問(wèn)題,然后自動(dòng)調(diào)取對(duì)應(yīng)的訂單數(shù)據(jù),甚至能根據(jù)客戶(hù)歷史消費(fèi)記錄給出個(gè)性化解決方案。有個(gè)做母嬰用品的客戶(hù),之前客服要同時(shí)開(kāi)三個(gè)系統(tǒng):聊天窗口、訂單后臺(tái)、庫(kù)存表,現(xiàn)在AI直接把這三個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)串起來(lái),客戶(hù)問(wèn)“買(mǎi)的奶粉什么時(shí)候到”,AI一秒調(diào)出物流信息,還會(huì)順帶提醒“您上次買(mǎi)的紙尿褲快用完了,當(dāng)前庫(kù)存充足”,客服響應(yīng)時(shí)間從原來(lái)的5分鐘壓到了1分鐘以?xún)?nèi)。還有更細(xì)分的,比如給律所做的合同審查工作流,AI不只是挑錯(cuò)別字,而是能根據(jù)客戶(hù)所在行業(yè)的法規(guī)(比如互聯(lián)網(wǎng)公司要符合《數(shù)據(jù)安全法》),標(biāo)出合同里可能有風(fēng)險(xiǎn)的條款,還能關(guān)聯(lián)過(guò)往的相似案例,給律師提修改建議,這背后不是通用大模型,是我們用客戶(hù)提供的3000多份歷史合同和行業(yè)法規(guī)數(shù)據(jù)微調(diào)過(guò)的專(zhuān)屬模型,精度比通用工具高太多。

聊到開(kāi)發(fā)流程,其實(shí)我們從來(lái)沒(méi)有一套“標(biāo)準(zhǔn)答案”,每個(gè)客戶(hù)的情況都不一樣。第一步肯定是“扎進(jìn)客戶(hù)的業(yè)務(wù)里”,不是開(kāi)個(gè)會(huì)聽(tīng)需求就完了。上次給一家做醫(yī)療器械的客戶(hù)做研發(fā)流程AI化,我們的產(chǎn)品經(jīng)理和算法工程師跟著他們的研發(fā)團(tuán)隊(duì)泡了一周,看他們?cè)趺从涗泴?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、怎么跟臨床機(jī)構(gòu)對(duì)接、怎么歸檔審批文件。有天下午跟研發(fā)負(fù)責(zé)人一起改實(shí)驗(yàn)方案,才發(fā)現(xiàn)他們有個(gè)特殊需求:AI得能識(shí)別手寫(xiě)的實(shí)驗(yàn)記錄,因?yàn)槔蠈?zhuān)家習(xí)慣用紙筆記錄,再由助理錄入系統(tǒng),中間容易出錯(cuò)。后來(lái)我們就在工作流里加了多模態(tài)識(shí)別模塊,手機(jī)拍張照片,AI就能把手寫(xiě)內(nèi)容轉(zhuǎn)成電子檔,還能自動(dòng)比對(duì)之前的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),標(biāo)出異常值,這要是沒(méi)蹲現(xiàn)場(chǎng),根本想不到。

接下來(lái)是數(shù)據(jù)梳理,這步最磨人,但也最關(guān)鍵。企業(yè)的數(shù)據(jù)往往散在各處,有的在Excel表里,有的在十年前的舊系統(tǒng)里,還有的是員工存在本地硬盤(pán)的文檔。上次幫一家連鎖超市做供應(yīng)鏈AI工作流,他們的采購(gòu)數(shù)據(jù)一半在ERP里,一半在采購(gòu)經(jīng)理的個(gè)人表格里,還有部分促銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù)存在門(mén)店的POS系統(tǒng)里。我們花了兩周時(shí)間,一邊幫他們做數(shù)據(jù)遷移,一邊跟IT部門(mén)一起做接口調(diào)試,還得保證數(shù)據(jù)安全,超市的供應(yīng)商信息屬于商業(yè)機(jī)密,所以我們?cè)跀?shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)加了端到端加密,還做了權(quán)限分級(jí),只有采購(gòu)總監(jiān)能看完整的供應(yīng)商報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)。有時(shí)候客戶(hù)會(huì)擔(dān)心“數(shù)據(jù)不夠怎么辦”,其實(shí)不用怕,我們會(huì)用相似行業(yè)的公開(kāi)數(shù)據(jù)做補(bǔ)充,再通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)擴(kuò)量,上次給一家初創(chuàng)物流公司做路線(xiàn)優(yōu)化,他們只有半年的運(yùn)輸數(shù)據(jù),我們就加了公開(kāi)的路況數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù),再模擬不同場(chǎng)景下的運(yùn)輸情況,訓(xùn)練出來(lái)的AI照樣能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)運(yùn)輸時(shí)間。

模型適配完了不是結(jié)束,得讓客戶(hù)的人真能用起來(lái)。上個(gè)月給一家教育機(jī)構(gòu)做的學(xué)員管理AI工作流,初版做出來(lái)后,讓班主任試用,反饋說(shuō)“AI推薦的課程太復(fù)雜,家長(zhǎng)看不懂”。我們趕緊調(diào)整,把AI推薦的內(nèi)容改成“孩子最近數(shù)學(xué)幾何薄弱,推薦每周2次的幾何專(zhuān)項(xiàng)課,每次40分鐘,配套課后練習(xí)”,還加了一鍵生成報(bào)名鏈接的功能,班主任用著就順了。上線(xiàn)后也不是不管,比如電商客戶(hù)大促前,我們會(huì)提前一周幫他們測(cè)試AI的并發(fā)能力,調(diào)整訂單處理的優(yōu)先級(jí)規(guī)則,去年雙十一,有個(gè)客戶(hù)突然加了“預(yù)售訂單優(yōu)先發(fā)貨”的需求,我們連夜改了AI的規(guī)則,沒(méi)耽誤大促。

現(xiàn)在我們團(tuán)隊(duì)里,算法工程師們還在研究更“輕”的AI模塊,比如能嵌進(jìn)Excel的AI函數(shù),讓老會(huì)計(jì)不用學(xué)新系統(tǒng),在熟悉的表格里就能用AI自動(dòng)對(duì)賬;產(chǎn)品經(jīng)理則在跟客戶(hù)聊“AI工作流的迭代”,比如制造業(yè)客戶(hù)的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)變了,AI能自動(dòng)更新質(zhì)檢規(guī)則,不用再重新開(kāi)發(fā)。其實(shí)做這行久了就知道,企業(yè)要的不是多厲害的AI技術(shù),而是能幫他們少加班、少出錯(cuò)、多賺錢(qián)的工具。就像上次那個(gè)制造業(yè)客戶(hù),用了我們定制的AI工作流后,質(zhì)檢效率提了40%,車(chē)間里原來(lái)要3個(gè)人做的數(shù)據(jù)錄入,現(xiàn)在1個(gè)人就能搞定,負(fù)責(zé)人跟我們說(shuō)“終于不用天天盯著表單看了”,聽(tīng)到這話(huà),比簽多大的單都開(kāi)心。

往后,AI工作流肯定會(huì)更“深”,不只是處理現(xiàn)有流程,還能預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn),比如提前預(yù)警供應(yīng)鏈可能中斷,或者客戶(hù)可能流失。我們也在跟著客戶(hù)的需求走,把每個(gè)行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)攢下來(lái),做更貼合的定制。畢竟,好的AI工作流,從來(lái)不是我們?cè)O(shè)計(jì)出來(lái)的,是跟客戶(hù)一起“跑”出來(lái)的。


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