五件具体的事
- 接入企业微信,店长在熟悉的界面里直接提问,零培训成本
- 政策文件做版本管理:作废条款立即停止出现在答案中
- 巡检照片 AI 初筛(陈列、卫生、价签),人工只复核可疑项
- 高频未解决问题自动汇总成周报,反哺总部做政策优化
- 成本看板:每次问答 ¥0.008,月度成本可预测、可控
某财产保险公司 · 全国性财险 · 员工 8,000+
日均 1,200 张工单,知识散落在三个系统,新人上手需要 6 周
一线每人每天花 3.5 小时处理重复工单,高峰期积压超过 48 小时;知识库有三套(Confluence / SharePoint / 邮件),没人知道哪个是最新版。自动分派设了置信度阈值:模型判断达到 0.75 才自动派单,不达标的…
交付周期 90 天上线 · 团队配置 1 Echo + 2 Delta
某职业技术学院 · 在校生 12,000 · 教职工 900
26 个系统各自为政,办事靠「找系统、跑窗口」
同一份学生信息在教务、学工、财务各录一遍,重复录入率 47%;师生办事「找系统、跑窗口」,高峰期窗口排长队
交付周期 104 天上线 · 团队配置 1 Echo + 2 Delta
某市渔业执法机构 · 行政执法单位 · 下辖 11 个站点
文书格式多、法规更新快、基层站队人手不足
一份处罚决定书平均耗时 2.5 小时,格式与条款引用错误率 18%;法规修订后基层难以及时同步,存在程序瑕疵风险。抽不到的要素显式留空、不用推测值补齐——文书里的一处空白,比一个看起来合理的错值更安全
交付周期 76 天上线 · 团队配置 1 Echo + 2 Delta
某连锁零售集团 · 860 家门店 · 员工 12,000
总部政策传到门店要 3 天,店长的问题重复率极高
860 家门店每天产生约 2,400 条咨询,总部 12 人团队疲于应付;新政策从发布到门店执行平均延迟 3 天,执行偏差率 27%。提问按意图分三路走:政策与流程查知识库、商品与库存参数查结构化表、判不出来的转人工并把上下文一并带过…
交付周期 68 天上线 · 团队配置 1 Echo + 2 Delta
某三甲综合医院 · 床位 1,800 张 · 日均报告 2,400 份
报告模板 40 多套,结构化字段完整率只有 71%
报告初稿靠医师逐字敲,质控靠人工抽查、抽检比例不到 5%;数据不能出内网、改造不能影响门诊,公有云方案直接出局
交付周期 120 天上线 · 团队配置 1 Echo + 3 Delta
某集团企业 · 3 地 6 厂区 · 员工 5,400
三套系统各存一份数,月末对账要 5 个工作日
订单在 ERP、发货在 WMS、回款在财务系统,主数据差异对三天;月末对账 5 个工作日,差异定位靠 Excel 人工比
交付周期 90 天上线 · 团队配置 1 Echo + 3 Delta
一家连锁零售集团,860 家门店、12,000 名员工。总部 12 人的团队每天要应付约 2,400 条门店咨询,政策从发布到门店执行平均延迟 3 天。
上线后的变化
口径说明:以上为项目结项时的实测值,基线取自客户改造前的系统日志与人工记录。不同客户的起点不同,这些数字不能直接外推。
改造之前
政策通过邮件和微信群下发,店长有问题打电话到总部,巡检靠区域经理跑店拍照、回来手工整理。
交付过程
技术要点
店长在熟悉的界面里直接提问,不需要装新 App,也不用培训。提问按意图分三路走:政策与流程查知识库,商品与库存参数查结构化表,判不出来的转人工并把上下文一并带过去 —— 不让店长对着一个答非所问的机器反复重问。
政策文件做版本管理,作废条款立即停止出现在答案中,避免门店按旧政策执行。
陈列、卫生、价签自动判定,人工只复核可疑项,巡检覆盖率和频次都能提上去。
单次问答成本与月度总额都可预测,避免用量上来之后账单失控。
“最大的变化是店长不再攒着问题等区域经理来了。政策当天就能问到,答错了系统会告诉他以哪个版本为准。”
适用边界
门店数在 50 家以上、政策更新频繁、总部被重复咨询占满人力的连锁企业。
门店数少、店长与总部本来就能直接沟通的小型连锁——加一层系统反而是负担。
相关案例
日均 1,200 张工单,知识散落在三个系统,新人上手需要 6 周
26 个系统各自为政,办事靠「找系统、跑窗口」
文书格式多、法规更新快、基层站队人手不足