让 AI 真正进入
业务流程

解决问题：判断哪些流程适合 AI，哪些数据和权限要先整理，先做哪一个小场景更容易见效。

交付方式：通过诊断 Session、流程地图、场景优先级和落地路线，形成可以执行的首轮方案。

解决问题：把重复判断、内容处理、询盘回复、翻译、任务分配和人工确认接成稳定工作流。

交付方式：设计 Agent 角色、输入输出、人工审核点、系统接口和运行记录，支持持续优化。

解决问题：选品、Listing、内容生产、客服回复、广告复盘和订单协同分散在不同工具里，团队难以持续跟进。

交付方式：围绕电商运营链路配置内容、客服、复盘和任务 Agent，把数据和动作沉淀到工作台。

解决问题：人少但要处理选品、内容、客服、投放、订单、复盘和客户跟进，容易漏掉关键动作。

交付方式：把高频任务做成轻量工作台和自动提醒，让创始人用更少人力保持业务节奏。

解决问题：线索来自多个渠道，语言、时区、分配和跟进记录容易断开。

交付方式：接入渠道入口、翻译、分派、回复建议和跟进提醒，减少漏损，提高可成交机会。

解决问题：通用 AI 工具难以承载行业流程、客户版本、团队权限和服务包装。

交付方式：基于领智 AI 底层能力配置行业版本、客户版本或渠道版本，支持场景化上线。

解决问题：内容缺少结构，客户搜索或询问 AI 时难以准确理解企业能解决什么问题。

交付方式：规划主题、问答、服务页和知识资产，让内容更容易被检索、引用和转化。

解决问题：团队停留在零散提示词和工具试用，难以迁移到日常流程。

交付方式：结合岗位任务设计训练、练习和复盘，让团队掌握可重复使用的工作方法。

解决问题：方案做完后没有人盯运行、看数据、收反馈，AI 场景容易停在演示阶段。

交付方式：按周推进场景、记录问题、调整工作流、复盘指标，帮助团队把系统用起来。

解决问题：业务理解和工程实现脱节，内部系统、数据口径、权限和人工节点难以一次梳清。

交付方式：进入业务现场梳理数据、接口、权限和关键动作，边诊断边交付可运行版本。

解决问题：不同团队各自接模型，缺少统一权限、审计、成本控制和稳定性策略。

交付方式：建设统一模型入口、权限策略、调用日志、路由和评估机制，支撑企业级使用。

解决问题：内容产能依赖个人经验，素材复用率低，多语种改编和审核流程不稳定。

交付方式：建立素材库、生成流程、审核标准和复用模板，让内容生产进入可管理流程。