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ENTERPRISE AI EFFICIENCY

企业 AI 提效服务

让 AI 承担重复劳动,让员工专注于判断、创造和客户经营。

提效链路

从一件业务到组织能力

确认关键业务边界清晰、价值可判
梳理岗位流程明确动作与责任
沉淀知识数据方法与证据入库
建立 AI 员工配置岗位与标准
进入真实工作人机共同执行
验证并校准结果驱动迭代

THE REAL PROBLEM

AI 工具越来越多,企业效率却未必真正提升。

01

重复工作占用时间

资料查找、整理、记录、初稿、提醒和复盘,持续吞噬员工精力。

02

专家经验难以复制

正确方法集中在少数骨干脑中,新人只能反复试错。

03

业务过程难以看清

过程缺少持续记录,管理者往往只能看见最终结果。

04

AI 工具难以落地

通用工具不了解企业客户、产品、流程、数据和合格标准。

核心判断:企业缺少的不是更多 AI 工具,而是把业务目标、专家方法、企业知识、过程数据与人机分工连接起来的能力。

THE SOLUTION

AI 提效不是采购账号,
而是建设一套人机协作能力。

先梳理一件业务的目标、流程、方法与标准,再让 AI 承担高频、重复、可标准化的工作。

PROJECT PM
项目 PM连接企业需求、业务专家与技术交付,推动方案落地。
BUSINESS EXPERT
业务专家定义正确方法、质量标准、判断逻辑和业务边界。
AI EXPERT
AI 技术专家配置知识、工具和工作流,判断 AI 能做与不能做的事。
真实任务从业务现场开始
人机协作共同执行关键动作
记录结果留下过程与证据
业务反馈校准正确方法
能力积累沉淀为企业资产

↑ 回到真实任务,持续放大有效方法

START SMALL · 从一事一牛开始

企业不需要一开始全面改造。

先跑通一件最值得提效、也最有条件验证的关键业务,再扩展到更多岗位、部门和场景。从 AI 员工逐渐进化成 AI 组织。

AI 员工围绕一个岗位目标和一组业务数据,参与明确任务。
AI 部门多个员工与 AI 角色围绕同一部门目标协作。
AI 组织多个部门的数据与 AI 能力在权限边界内协同。

AI 员工、AI 部门和 AI 组织描述的是协作深度,不是三种必须依次购买的产品。先让一个单点能力在真实工作中持续使用、产生可观察的结果,再复制扩展。先跑通,再复制。

WHY SALES

为什么优先从销售提效切入。

销售是验证人机协作价值最合适的业务场景之一:过程清晰、结果可观察,且人的价值不可替代。

01重复工作多研究、准备、记录、提醒和复盘占用大量时间。
02专家差异大客户判断与推进节奏高度依赖优秀经验。
03过程可追踪线索、沟通与商机推进具有清晰链路。
04结果可观察可从动作、响应、质量与商机变化判断改善。
05人的价值不可替代关系、谈判、承诺和关键决策仍由人负责。

SALES BOTTLENECKS

销售团队通常卡在五个环节。

01依赖少数销冠客户判断与推进经验集中在个人脑中。
02新人上手慢培训与真实客户场景脱节。
03过程是黑盒信息停留在聊天和个人记忆中。
04跟进不稳定研究、记录、提醒和复盘容易遗漏。
05工具被闲置通用工具没有连接企业标准与流程。

问题不是员工不努力,而是没有一套让优秀方法被持续调用、被验证和被复用的机制。

SALES / BEFORE THE CONVERSATION

从线索到沟通准备,
AI 帮助销售减少资料处理时间。

线索判断

AI 参与整理线索信息、补充背景、辅助分层并提出优先级建议。
销售负责确认机会价值和投入策略。

客户研究

AI 参与汇总企业、行业、关键人和历史互动信息。
销售负责判断客户真实处境与关系策略。

沟通准备

AI 参与调用产品知识、客户问题与表达素材,形成准备材料。
销售负责确定沟通目标、核心观点和可作出的承诺。

人机协作原则:AI 减少资料处理时间;销售把精力投入客户理解、关系建立和策略判断。

SALES / AFTER THE CONVERSATION

从沟通记录到团队成长,
让过程变得可见、可复盘。

沟通记录整理纪要、需求、异议、承诺和下一步;销售确认事实与语境。
商机推进生成提醒、风险提示与阶段复盘;销售维护关系并作关键决策。
团队复盘汇总过程数据、共性问题与优秀做法;管理者负责辅导和机制调整。
新人训练提供知识问答、场景对练与标准反馈;教练评估真实胜任力。

AI 输出不是最终事实或最终决策。涉及客户承诺、价格合同和重要经营决策时,必须由授权人员审核。

WHAT THE COMPANY GAINS

企业得到的不只是省时间,
而是更稳定的销售能力。

更少重复劳动缩短准备、整理、提醒与复盘时间。
新人培养更快优秀经验成为知识、对练与反馈。
管理过程清晰看见共性问题、执行差异与风险。
资产持续积累沉淀客户知识、表达、数据与方法。
业务流程知识资产过程数据AI 角色运行机制

BUILD AN AI ROLE

一个业务场景,如何变成可用的 AI 员工。

不是给工具一段提示词,而是完成一套可用、可审核、可评价的岗位配置。

岗位目标服务什么业务目标,承担哪些任务?
专家标准什么是合格结果,哪些情况必须交给人?
企业知识调用哪些产品、客户、流程、规则与经验?
业务数据读取什么、记录什么,如何关联行动与结果?
工作流程什么节点触发,与哪些员工和工具协作?
权限与审核什么可自动完成,什么必须确认?
结果评价如何判断准确、及时、被使用并产生价值?

TOOL SELECTION

工具是 AI 的工作环境,
而不是解决方案。

当业务场景、任务和人机责任清楚后,才进入工具选型。重点看业务价值、办公生态、知识数据、权限安全与长期维护。

腾讯办公生态

WorkBuddy

关注任务拆解、工具调用、本地文件、领域专家与多智能体协作。

适合评估:复杂任务、团队复用与腾讯办公适配。
字节办公生态

豆包工作

关注电脑与浏览器操作、办公文件、多媒体创作、技能与定时任务。

适合评估:飞书协同、内容创作与跨应用任务。
阿里办公生态

千问办公

关注办公文件、数据分析、网页、浏览器自动化、连接器与定时任务。

适合评估:钉钉协同、数据分析与办公自动化。

IMPLEMENTATION

从方案到落地,四个实施阶段。

01

业务诊断与场景选择

还原真实工作,选择第一个可验证的试点场景。

02

流程优化与最小闭环

明确动作、责任、输入输出、记录和审核节点。

03

工具选型与真实试点

配置知识、规则、技能与工作流,在真实任务中验证。

04

团队运行与能力移交

建立反馈、知识更新、权限管理和质量评测机制。

项目完成后,企业留下的不是一个账号,而是可运行的流程、知识、数据、AI 角色与持续改进机制。

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从一次免费诊断开始,我们先判断你的业务最适合从哪件关键业务跑通人机协作。