AI 解决方案
面向日常业务的实用 AI。
EAPOT 把 AI 做进企业已经在用的系统里。目标是减少重复劳动、更快拿到信息，而不是做一个演示。
AI 企业知识库
让公司知识变得可以提问。
公司文档、内部规范、产品资料和常见问题，变成同事可以直接提问的对象，而不是需要翻找的文件。
覆盖的内容
- 公司文档与员工手册
- 产品与技术文档
- 内部流程与制度
- 反复出现的支持问题
价值所在
- 更快找到需要的信息
- 减少重复的内部询问
- 人员变动后知识仍可复用
- 回答可以追溯到原始文档
AI 智能客服
响应更快，但人工始终在位。
AI 处理客户沟通中重复的部分，覆盖各个数字渠道。不该由它决定的事情，交给人。
渠道
- 网站客服
- App 内客服
- 微信与小程序客服
- 常见问题自动回答
我们如何界定范围
- 明确 AI 可以回答的边界
- 复杂问题转交人工
- 答案来自你自己的内容，保持一致
- 持续复盘客户真正在问什么
AI 业务助手
用日常语言向业务提问。
团队不必等一份报表，可以直接问出需要的经营信息，并拿到可以据此行动的结论。
典型问题
- 当前订单或项目的状态
- 跨系统、跨周期的汇总
- 不用手工导出就能看到的经营数据
- 内部报表的辅助整理
我们的边界
- AI 辅助决策，不替你决策
- 答案可追溯到数据来源
- 访问权限沿用现有权限体系
- 敏感数据留在你自己的系统里
AI 工作流
把没人愿意手工做的环节连起来。
AI 在企业里的价值，通常出现在两个系统不互通、需要有人来回复制数据的地方。
常见连接
- AI 与 CRM
- AI 与 ERP
- AI 与邮件
- AI 与微信
可以减少什么
- 系统之间的重复复制
- 手工的文档分类与信息提取
- 团队之间缓慢的交接
- 只有一个人清楚的流程
如何开始
AI 项目怎么起步。
集成放在最后，等价值被验证之后再做。这个顺序让判断失误的代价保持在可控范围。
- 01
选定一个流程
从一个真实的业务流程开始，而不是从「要用 AI」这个想法开始。
- 02
找到数据
确认这个流程依赖哪些文档、系统和权限。
- 03
快速做原型
尽早做出可用的东西，让价值看得见，而不是停留在设想。
- 04
用真实用户验证
交给今天真正在做这件事的人来用，然后调整。
有哪个流程在浪费时间？
讲讲它现在是怎么运转的，我们会告诉你 AI 是否是合适的工具。