更多案例

德国零部件制造企业｜约 70–80 人

质量依赖老师傅的隐性经验，新人带教需要两三个月；师傅时间有限，部分员工临近退休。

跟岗提炼高频问题，整合文档与隐性经验建立知识库，再接入现有培训平台、课程打卡与课后问答。

与业务共同设定验收线：文档解析约 95%，召回片段准确率 80% 以上。高频问题成为测试集，师傅集中处理复杂问题。

政务网办服务场景

身份证、营业执照、合同、发票以拍照件为主，逐张审核与录入耗时，单件约 15 分钟。

OCR 与视觉识别处理 9 类材料，大模型提取合同关键信息，RPA 串联填单与跨系统流转；异常件转人工。

材料识别率由 70% 多提升至约 98%；日办件量由约 700–800 件提升至约 1,100 件。

诉讼律师｜复杂、多当事人案件

上千页案卷与多个当事人的信息分散，材料整理通常需要 3–5 个工作日，回到案件时还要重新寻找上下文。

围绕案件建立工作空间，将专业思维框架拆成标准模块，结合知识图谱、法条检索与判例匹配，保留引用来源。

一个涉及 14 名被告的案件，整理工作由 2–3 天缩短至一晚；另一例百万字案卷在一天内完成梳理。

城市规划业务｜跨 10 个部门

完整研判报告需要 3–5 天，空间数据、专业工具与业务规则分散在不同部门。

让大模型理解需求并调度专业 GIS 工具，结合真实数据和规则知识库，按统一模板生成报告。

将选址与潜力用地分析组织为可复用的业务流程，以“一文一图一表”输出成果。

跨境电商运营团队｜上万商品选品池

达人匹配复杂，寄样、拍摄与提交依赖运营每天翻表催促，数据散落在 TikTok、Excel 与财务系统中。

AI 按商品与达人属性初筛并生成拍摄脚本，系统按履约状态自动提醒，串联达人、履约和 GMV 数据。

将日常跟进整理为明确的待办与异常提醒，让运营把时间投入需要人工判断的合作。

中俄跨境货运业务

装载依赖老师傅经验，人工约 5 小时装载 95–98 方；算法最优方案未必适合现场操作。

大模型理解需求，专业算法完成三维装箱，并输出编号卡、截面图和从里向外的装载顺序。

在车内净空间约 108 方的真实车辆模拟中，装载约 99 方；5 小时缩短至约 2 小时仍为预计值。

海外工业企业｜约 15 个团队共用 ERP

旧 ERP 搜索能力弱，同一物料反复录入，进一步造成错买、重买和库存积压报废。

先清洗并标准化历史数据，再用语义检索识别同一物料的不同叫法，优先改造能快速验证价值的采购场景。

把数据质量与搜索连接到采购损失，围绕可获取的数据、系统写回能力和业务采纳程度确定实施优先级。

央企科研机构｜报销与财务录入

费用性质、项目、审批需要反复核对，随后还要逐行填单；业务增长带来持续的财务人力压力。

钉钉机器人收取发票，AI 关联出差与项目并判断科目，监督与风险角色复核，RPA 进入集团系统填单提交。

以报销作为首个高价值场景，跑通判断、执行与异常处理，再扩展至 10 个业务场景。

线下零售门店｜门店与商场结算

纸质单据依赖店员与店长逐项核对，每个周期耗费 1–2 人天，小额差异因成本过高被放过。

OCR 与视觉识别读取单据，对照系统数据运行定时核对工作流，员工直接处理已定位的差异。

降低第一轮对账的人工作业量，让过去被“容忍区间”放过的差异也有机会被追踪。

外贸小微企业｜十余人团队、年销数亿元

样图、交付图和模板散在多台电脑，内网复杂；老板希望快速找回资料，又不愿把核心数据交给外部。

理顺本地环境，重组客户、产品与项目文件关系，将开发规范与任务包部署到客户自己的 Codex。

通过一个产品图识别的小场景验证可用性，并推动客户进一步提出新的本地业务需求。

鞋服电商企业｜年流水约 10 亿元

SKU 多、内容需求大，各人使用独立账号与提示词，质量依赖少数高手，素材散落在个人电脑。

统一商品与生成素材管理，把人物、服饰和场景一致性写入验收标准，AI 初检后由人确认品牌审美与可用性。

将个人工具使用转为企业内容工作流，让每次生成都沉淀素材、数据与经验。

本地生活代运营团队｜餐饮商户

酒店、连锁与小店表达差异大，固定模板容易产生“AI 味”，好内容依赖少数运营人员。

把门店类型、主推菜、活动与卖点整理成业务参数，结合提示词、Skill 与校验审计，AI 先写、人再审。

通过业务字段与持续反馈调整内容，支持高频餐饮商户文案生产。

电信运营商｜数据分析业务

分析依赖上百行 SQL，容易取错数据；固定仪表盘难回答新问题，自建提示词 Agent 运行不稳定。

拆分分析组件、固定输出结构，在云端统一管控 Agent，并嵌入网页、Teams、Slack 等原有工作入口。

将新问题分析从多人、多天的协作，缩短到分钟至小时级处理。

柔性制造与非标订单企业

看图、拆需求、核成本与报价占用技术骨干，报价偏高会丢单，偏低则侵蚀利润，标准模板难覆盖非标件。

多模态模型将 PDF/CAD 图纸结构化，匹配企业物料、供应商和历史报价规则，人工校准后回填数据。

按关键人员、小组、真实订单到部门逐步推广，在试运行中让人工修正持续改善数据与识别质量。

上市生物科技公司｜200 多名销售

客户信息分散，提成靠 Excel，经营大盘滞后一个月以上；新人培训接近两个月，招聘占用老销售时间。

先建设 CRM 和数仓，再结合 AI 与 BI 分析经营原因，以 AI 陪练、电子考试和简历筛选衔接人才流程。

招聘场景中，每位老销售每月节省约 3–4 人天；培训围绕考试通过率与上岗标准持续优化。

消费品企业｜每年 100 多个 SKU

包装涉及设计、法规、渠道和产品多方审核，文字与营养数值密集，系统只保留结果，缺少判断过程。

拆分 OCR 与视觉识别模块，把热量、NRV 等计算写成确定性规则，提交设计稿即预检，结论附来源与置信度。

将常见错误与渠道驳回记录沉淀为可复用的审核依据，保留人的审美与业务判断。

汽车配件供应链企业

数据存在但未按经营逻辑串联，采购数量、入库数量和财务付款难以对应，管理者难以及时看到异常。

只读同步 ERP 数据，围绕订单、采购、库存、发货和回款重组关系，AI 匹配核对，异常通过飞书卡片提醒。

形成正常事项自动运行、持续匹配、发现异常并推送人工处理的管理流程。

建筑设计业务｜消防施工图

数百个空间需要重复布置喷淋与消火栓，规范核对繁琐，方案调整会引起连锁修改。

模型解析 CAD 的空间与标注，把规范固化为规则引擎；常规空间一键生成，专业人员可调参数并审核。

减少常规布置与核对的重复执行，让设计人员把时间集中在专业判断和调整上。

跨境服装电商｜约 2,500–3,000 个 SKU、10–15 人团队

库存、物流和补货各用各的工具，运营反复搬数据；库存不足时广告仍持续投放。

通过 Supabase 中转同步库存至飞书，Agent 识图回填物流，按现有公式计算补货，再联动广告额度与暂停规则。

把数据搬运、计算和填表交给系统，保留人工确认与补货审核。

工程设备租赁企业

老板承担主要销售，小额订单仍需综合车型、操作员、油费、距离与作业类型报价，难以兼顾长尾需求。

按订单分层，大客户由老板沟通，标准小订单由系统收集需求、测算报价区间并初步沟通，复杂问题转人工。

结合模型、业务规则与运筹学，在微信、小程序等轻量入口支持询价与报价判断。

跨境快消业务｜中国与越南市场

总部容易取得发货数据，却难拿到终端动销；经销商格式各异，市场费用审核依赖人工，问题发现率不足 10%。

AI 从 PDF、图片和 Excel 提取数据并校验，标记风险后交人工终审；每个数字都能回到来源行。

从一个市场、一条产品线逐步扩展，让周会从反复对数转向预算与经营决策。