对内节流：让 AI 员工把重复劳动干掉。本页内容由页面模板渲染，可在此处追加编辑内容。
客户痛点
人效问题不是态度问题，是工具和方法问题
员工不是不努力，而是把大量时间耗在了本可以自动化的环节上。
人效低，能人被困在重复劳动里
周报、表格汇总、方案初稿、客户回访记录，大量时间花在低价值的搬运与整理上。
想用 AI，但不敢用、不会用
担心数据安全、担心输出不可控、担心员工学不会，最后只停留在几个人偶尔试一试。
买了工具，却落不了地
账号发下去了，工作流没人搭、场景没人选、效果没人跟，三个月后静悄悄。
能力矩阵
覆盖企业高频岗位的八大 AI 能力
我们会根据人效审计结果，从中挑选优先级最高的场景优先落地。
文档与方案自动生成
方案、标书、合同初稿、周报月报，基于企业知识库一键生成。
表格与数据批处理
多表汇总、清洗、透视与图表生成，把几小时的活压到几分钟。
会议纪要与待办追踪
会议录音自动转写、决议提取、待办分派与进度提醒。
客服与销售话术助手
基于产品知识库的实时话术建议与客户异议处理参考。
市场内容与素材生产
多平台文案改写、海报脚本、活动方案批量产出，保持品牌口径统一。
跨系统自动化工作流
打通 OA、CRM、表单与 IM，让数据在不同系统间自动流转。
企业知识库与权限治理
统一知识资产沉淀，按岗位与密级配置可见范围。
人效看板与工时测算
量化每条工作流节省的工时，让提效成果可被管理层看见。
部署流程
从审计到陪跑，四步把 AI 装进岗位
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Step 01 1 周
人效审计
拆解各部门真实任务清单，测算可自动化工时，排出提效优先级与 ROI 排序。
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Step 02 1-2 周
场景选型与工作流搭建
选定高价值岗位场景，搭建可复用的工作流模板，配置知识库与权限。
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Step 03 2 天
全员实战培训
带着真实任务上课，边学边做，结课即产出本岗位可用的工作流。
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Step 04 30 天
陪跑与迭代
答疑、调优、新增场景，把一次性培训变成持续的习惯与能力。
两天实战课
带着真实任务来，带着可用工作流走
不讲概念，只练岗位实操。结课考核的标准是「能不能独立跑通自己岗位的工作流」。
01
Day 1 上午 · 认知与边界
AI 能做什么、不能做什么；企业数据使用边界；提示词的基本结构与常见误区。
02
Day 1 下午 · 岗位实操（一）
文档生成、表格处理、会议纪要：用各岗位真实任务现场演练，产出第一版模板。
03
Day 2 上午 · 岗位实操（二）
销售话术、市场内容、客服应答：分组搭建本岗位工作流并互相评审。
04
Day 2 下午 · 沉淀与验收
工作流入库、模板标准化、验收考核；布置 30 天陪跑期的实践任务。
安全与合规
让企业敢用，是用起来的前提
数据不用于公共模型训练
客户业务数据独立隔离，合同明确约定不参与任何第三方模型训练。
私有化部署可选
支持本地化或专有云部署，满足金融、医疗等行业的合规要求。
分级权限与操作留痕
按岗位与密级配置知识库可见范围，关键操作全程可审计。
效果指标
提效必须可量化，否则就是自嗨
6.5h
人均每周节省工时
部署 3 个月后的实测中位数
12 条
平均沉淀工作流
单个中型项目交付的岗位工作流数量
92%
员工活跃使用率
培训后 30 天仍在高频使用的员工比例
30 天
陪跑期
从培训结课到习惯养成的持续辅导
常见问题
关于落地，管理层最担心的四件事
能。课程设计的起点就是「零基础 + 真实任务」。我们不讲模型原理，只讲「你这个岗位这五件事怎么用 AI 干完」。结课考核的标准是能不能独立跑通自己岗位的工作流，而不是听懂了多少概念。
这正是我们强调「知识库 + 工作流」而不是「随便问」的原因。我们把企业的真实资料、口径与历史案例做成知识库，把输出约束在可控范围内，并设置人工复核节点。培训中也会专门讲幻觉识别与事实校验。
按参与人数、培训天数与工作流搭建数量综合报价，标准区间 3-15 万/项目。含两天实战课与 30 天陪跑，超出部分按人天另计。具体金额在人效审计后给出。
买工具只解决了「有」，没解决「用」。我们交付的是岗位场景、工作流模板、知识库与人的能力——工具换一家也能跑，能力留在你的团队里。