普通 AI 工具
回答可以提供参考，但回答之后需要人员在其他工具中判断、分配和记录。
- 1输入问题
- 2得到回答
- 3人工判断
- 4人工执行
- 5结果未沉淀
得到回答后流程切换到人工接管，结果通常需要另行复制、分配和沉淀。
产品能力
把 AI 分析嵌入业务流程，而不是放在系统旁边
平台不是在现有系统旁边再增加一个聊天窗口，而是把 AI 分析嵌入业务流程，让信息能够被理解、被审核、被执行并沉淀回企业系统。
业务闭环摘要：企业数据进入平台，AI 先整理分析，人员确认后才生成任务并回到系统记录。
五层业务架构
输入 → 分析 → 审核 → 执行 → 回写
- 01
数据接入
连接录音、邮件、客户资料和现有业务记录，具体范围按项目核对。
- 02
AI 分析
整理信息并识别需求、异议、风险、承诺和下一步建议。
- 03
人员审核
必须由人员确认主管或业务人员通过、修改后通过或驳回，保留人工控制权。
- 04
任务执行
审核通过后生成跟进任务、提醒或处理记录。
- 05
系统回写
将确认后的关键结果写入客户时间线或企业系统。
AI 协同平台与普通 AI 工具的区别
普通 AI 工具可以提供回答；AI 协同平台更关注回答之后如何审核、执行和沉淀。
AI 协同平台
将建议纳入人员审核、任务执行与系统记录，形成可复核、可追踪的闭环。
- 1接入数据
- 2AI 分析
- 人员审核
- 4任务生成
- 5推动执行
- 6系统回写
- 7持续记录
AI 不直接跳到执行。人员审核通过后，结果才进入任务和系统记录。
平台如何工作
从业务输入，到人员确认，再到系统记录
每一层都围绕业务输入和业务输出展开，关键控制点仍然是人员审核。
数据接入层
连接录音、邮件、客户资料和现有业务记录，具体范围按项目核对。
输入
录音、邮件、客户资料、业务记录
输出
可用于分析的业务信息
AI 分析层
整理信息并识别需求、异议、风险、承诺和下一步建议。
输入
业务信息
输出
需求、异议、风险、承诺和建议
人员审核层
主管或业务人员通过、修改后通过或驳回，保留人工控制权。
输入
AI 分析结果
输出
确认、修改后确认或驳回
任务执行层
审核通过后生成跟进任务、提醒或处理记录。
输入
审核后的行动建议
输出
负责人、优先级、截止时间和跟进动作
系统回写层
将确认后的关键结果写入客户时间线或企业系统。
输入
已确认结果
输出
客户时间线和持续业务记录
当前公开页面不承诺未核实的系统、认证或私有化能力。具体接入、权限、审计和部署方式需结合真实项目评估。
当前能力与规划能力
当前公开页面重点展示销售协同闭环，其他场景明确标注为规划扩展方向。
当前重点能力
销售协同
销售录音、AI 分析、主管审核、客户跟进、CRM 回写。
- 01销售录音
- 02AI 分析
- 03主管复核
- 04跟进任务
- 05CRM 回写
售后协同
规划中客户问题识别、工单整理、知识匹配、处理建议和人工确认。
生产异常协同
规划中异常上报、信息整理、影响分析、责任协同和处理记录。
管理决策协同
规划中业务数据汇总、风险提醒、管理看板和决策支持。
从一个真实业务流程开始，让 AI 逐步进入企业执行链路
不必一次改造整个企业系统，可以先选择一个高频、明确、能够衡量结果的业务流程进行试点。