讓 AI 真正進入
營運流程

解決問題：判斷哪些流程適合 AI，哪些數據和權限要先整理，先做哪一個小場景更容易見效。

交付方式：通過診斷 Session、流程地圖、場景優先級和落地路線，形成可以執行的首輪方案。

解決問題：把重複判斷、內容處理、詢盤回覆、翻譯、任務分配和人工確認接成穩定工作流。

交付方式：設計 Agent 角色、輸入輸出、人工審核點、系統接口和運行記錄，支援持續優化。

解決問題：選品、Listing、內容生產、客服回覆、廣告復盤和訂單協同分散在不同工具，團隊難以持續跟進。

交付方式：圍繞電商營運流程配置內容、客服、復盤和任務 Agent，把數據和動作沉澱到工作台。

解決問題：人手少但要處理內容、客服、投放、訂單、復盤和客戶跟進，容易漏掉關鍵動作。

交付方式：把高頻任務做成輕量工作台和自動提醒，讓團隊用更少人手保持營運節奏。

解決問題：線索來自多個渠道，語言、時區、分配和跟進記錄容易斷開。

交付方式：接入渠道入口、翻譯、分派、回覆建議和跟進提醒，減少漏損，提高可成交機會。

解決問題：通用 AI 工具難以承載行業流程、客戶版本、團隊權限和服務包裝。

交付方式：基於領智 AI 底層能力配置行業版本、客戶版本或渠道版本，支援場景化上線。

解決問題：內容缺少結構，客戶搜尋或詢問 AI 時難以準確理解企業能解決什麼問題。

交付方式：規劃主題、問答、服務頁和知識資產，讓內容更容易被檢索、引用和轉化。

解決問題：團隊停留在零散提示詞和工具試用，難以遷移到日常流程。

交付方式：結合崗位任務設計訓練、練習和復盤，讓團隊掌握可重複使用的工作方法。

解決問題：方案完成後沒有人看運行、看數據、收反饋，AI 場景容易停在演示階段。

交付方式：按周推進場景、記錄問題、調整工作流、復盤指標，協助團隊把系統用起來。

解決問題：業務理解和工程實現脫節，內部系統、數據口徑、權限和人工節點難以一次梳清。

交付方式：進入業務現場梳理數據、接口、權限和關鍵動作，邊診斷邊交付可運行版本。

解決問題：不同團隊各自接模型，缺少統一權限、審計、成本控制和穩定性策略。

交付方式：建設統一模型入口、權限策略、調用日誌、路由和評估機制，支撐企業級使用。

解決問題：內容產能依賴個人經驗，素材復用率低，多語種改編和審核流程不穩定。

交付方式：建立素材庫、生成流程、審核標準和復用模板，讓內容生產進入可管理流程。