大家好，我們是成都小火科技。最近這一個月，辦公室里討論最多的就是企業AI工作流定制的需求，不是那種放之四海而皆準的通用工具，而是真真切切能嵌進客戶日常業務里的東西。前兩周剛陪一個制造業客戶去他們車間蹲了兩天，看著工人師傅拿著紙質表單記錄生產數據，再手動錄入到ERP系統，中間還得反復核對，光一個批次的質檢數據就要耗兩小時。客戶負責人跟我們嘆，“不是不想用AI，是市面上的AI工具要么太復雜，要么跟我們的生產流程對不上，等于白買”。這其實就是現在很多企業的痛點：AI得落地到具體工作流里才有用，光談技術沒用。

我們現在做的企業AI工作流定制，核心就是把AI功能跟客戶的業務環節“擰成一股繩”。比如給電商客戶做的客服+訂單處理流，不只是簡單的AI客服應答，而是讓AI先識別客戶咨詢的類型，是查物流、退差價還是售后問題，然后自動調取對應的訂單數據，甚至能根據客戶歷史消費記錄給出個性化解決方案。有個做母嬰用品的客戶，之前客服要同時開三個系統：聊天窗口、訂單后臺、庫存表，現在AI直接把這三個系統的數據串起來，客戶問“買的奶粉什么時候到”，AI一秒調出物流信息，還會順帶提醒“您上次買的紙尿褲快用完了，當前庫存充足”，客服響應時間從原來的5分鐘壓到了1分鐘以內。還有更細分的，比如給律所做的合同審查工作流，AI不只是挑錯別字，而是能根據客戶所在行業的法規（比如互聯網公司要符合《數據安全法》），標出合同里可能有風險的條款，還能關聯過往的相似案例，給律師提修改建議，這背后不是通用大模型，是我們用客戶提供的3000多份歷史合同和行業法規數據微調過的專屬模型，精度比通用工具高太多。

聊到開發流程，其實我們從來沒有一套“標準答案”，每個客戶的情況都不一樣。第一步肯定是“扎進客戶的業務里”，不是開個會聽需求就完了。上次給一家做醫療器械的客戶做研發流程AI化，我們的產品經理和算法工程師跟著他們的研發團隊泡了一周，看他們怎么記錄實驗數據、怎么跟臨床機構對接、怎么歸檔審批文件。有天下午跟研發負責人一起改實驗方案，才發現他們有個特殊需求：AI得能識別手寫的實驗記錄，因為老專家習慣用紙筆記錄，再由助理錄入系統，中間容易出錯。后來我們就在工作流里加了多模態識別模塊，手機拍張照片，AI就能把手寫內容轉成電子檔，還能自動比對之前的實驗數據，標出異常值，這要是沒蹲現場，根本想不到。

接下來是數據梳理，這步最磨人，但也最關鍵。企業的數據往往散在各處，有的在Excel表里，有的在十年前的舊系統里，還有的是員工存在本地硬盤的文檔。上次幫一家連鎖超市做供應鏈AI工作流，他們的采購數據一半在ERP里，一半在采購經理的個人表格里，還有部分促銷活動數據存在門店的POS系統里。我們花了兩周時間，一邊幫他們做數據遷移，一邊跟IT部門一起做接口調試，還得保證數據安全，超市的供應商信息屬于商業機密，所以我們在數據傳輸環節加了端到端加密，還做了權限分級，只有采購總監能看完整的供應商報價數據。有時候客戶會擔心“數據不夠怎么辦”，其實不用怕，我們會用相似行業的公開數據做補充，再通過數據增強技術擴量，上次給一家初創物流公司做路線優化，他們只有半年的運輸數據，我們就加了公開的路況數據和天氣數據，再模擬不同場景下的運輸情況，訓練出來的AI照樣能精準預測運輸時間。

模型適配完了不是結束，得讓客戶的人真能用起來。上個月給一家教育機構做的學員管理AI工作流，初版做出來后，讓班主任試用，反饋說“AI推薦的課程太復雜，家長看不懂”。我們趕緊調整，把AI推薦的內容改成“孩子最近數學幾何薄弱，推薦每周2次的幾何專項課，每次40分鐘，配套課后練習”，還加了一鍵生成報名鏈接的功能，班主任用著就順了。上線后也不是不管，比如電商客戶大促前，我們會提前一周幫他們測試AI的并發能力，調整訂單處理的優先級規則，去年雙十一，有個客戶突然加了“預售訂單優先發貨”的需求，我們連夜改了AI的規則，沒耽誤大促。

現在我們團隊里，算法工程師們還在研究更“輕”的AI模塊，比如能嵌進Excel的AI函數，讓老會計不用學新系統，在熟悉的表格里就能用AI自動對賬；產品經理則在跟客戶聊“AI工作流的迭代”，比如制造業客戶的生產標準變了，AI能自動更新質檢規則，不用再重新開發。其實做這行久了就知道，企業要的不是多厲害的AI技術，而是能幫他們少加班、少出錯、多賺錢的工具。就像上次那個制造業客戶，用了我們定制的AI工作流后，質檢效率提了40%，車間里原來要3個人做的數據錄入，現在1個人就能搞定，負責人跟我們說“終于不用天天盯著表單看了”，聽到這話，比簽多大的單都開心。

往后，AI工作流肯定會更“深”，不只是處理現有流程，還能預測風險，比如提前預警供應鏈可能中斷，或者客戶可能流失。我們也在跟著客戶的需求走，把每個行業的經驗攢下來，做更貼合的定制。畢竟，好的AI工作流，從來不是我們設計出來的，是跟客戶一起“跑”出來的。

文章來源網址：http://www.zeyuandiaosu.com/archives/xitongkaifa01/2233，轉載請注明出處！