STEP 01
场景诊断
和一线员工一起看流程，找出最值得做的那个场景。
产出：场景清单 + 优先级
首页 / 解决方案
Solutions
五个场景，五种做法
每类业务的"AI 该做什么"并不一样：办公要的是省时间，保险金融要的是不出错， 专业服务要的是经验复用，客服要的是分流，教育要的是讲得对。 下面是我们在这五类场景里的具体做法和交付物。
01 · Office
办公协作：把重复的文书工作交出去
办公场景的共同特征是"动作简单、次数极多"。单件只省几分钟，累积起来就是人数级的差别。 我们从四个最常见的动作入手，通常第一个月就能看到效果。
会议纪要
录音 / 聊天记录 → 结构化纪要
自动区分发言人与议题，输出结论、待办事项、责任人、时间点，并同步到群或项目管理工具。人可以改，但从零到初稿的时间从一小时压到几分钟。
文档问答
制度、合同、标书随问随答
把内部制度、常用合同模板、历史标书建成知识库，回答带原文出处。新人不必靠问同事，老员工也不被重复问题打断。
取数报表
用自然语言取数与汇总
接通表格与业务系统的只读数据，直接问"上月华南区回款完成率是多少"、"把这几张表合并成一张汇总"。权限沿用原有账号体系。
文书起草
邮件、通知、周报初稿
按企业既有模板生成初稿，语气与格式统一；对外文件保留人工复核环节，AI 只做初稿和检查清单。
典型问题
- 制度散落在几十份文档与旧邮件里，查一次要问三个人
- 会议纪要、周报、邮件草稿占掉大量工时
- 跨系统取数要在 OA、台账、表格之间来回切换
- 离职交接时，经验随人流失
我们怎么做
- 把制度、模板、历史文档整理成结构化知识库，设更新机制
- 从企业微信 / 微信 / WhatsApp 入口接入，不改变员工现有习惯
- 取数只开放只读权限，按岗位控制可见范围
- 先跑通一个动作（通常是纪要或制度问答），再扩展
交付物与周期
- 企业知识库（含资料整理与切片）
- 纪要 / 周报 / 起草助手
- 取数问答（对接一个数据源）
- 首场景 4–6 周上线，含使用培训
02 · Insurance & Finance
保险与金融：不出错比快更重要
这是我们从 2025 年起投入最深的行业，自有产品「保保」即为此而生。 核心不是让 AI 替代理，而是让代理在客户面前讲得有依据、讲得对。
典型问题
- 产品条款、核保规则、分红实现率分散，查一次十几分钟
- 客户信息存在私人微信与 Excel，换设备就丢
- 与客户沟通时找不到精准条款原文支撑说法
- 多产品对比时要点记不全，容易讲错
我们怎么做
- 自有产品资料 + 公开监管资料建库，回答必须带出处
- 客户档案结构化：家庭结构、预算、健康状况、跟进节奏
- 越界问题拒答并转人工，避免对客户过度承诺
- 每位使用者独立实例，资料互不可见
交付物与周期
- 保保 · 香港保险助手
- 产品知识库与条款依据建设
- 合规问答边界设置与验收测试
- 多端接入：企业微信 · 微信 · WhatsApp · 移动端 App
03 · Professional Service
专业服务：把老手的经验变成团队的能力
律所、会计、咨询、设计类团队的核心资产是判断力，而判断力往往只掌握在少数人手上。
典型问题
- 同类问题反复研究，先例与模板难以复用
- 新人上手周期长，交付质量依赖个人水平
- 客户资料敏感，不能交给公网大模型
- 文档格式要求严格，人工排版耗时
我们怎么做
- 沉淀案例库、模板库、先例库，支持追问式检索
- 把标准交付流程写成固定动作，AI 按步骤引导产出初稿
- 私有化或专有实例部署，数据不出企业边界
- 输出物保持企业既定格式，减少二次加工
交付物与周期
- 案例与模板知识库
- 初稿生成工作流（按业务线定制）
- 私有化部署与权限方案
- 按项目制报价，6–10 周首个工作流
04 · Customer Service
客户服务：让人只处理需要判断的问题
目标不是无人化，而是把一线从"背 FAQ"里解放出来，同时保证对外说法统一。
典型问题
- FAQ 更新频繁，客服记不住，客户等待时间长
- 夜间与非工作时段无人响应
- 不同客服口径不一致，容易引发投诉
- 会话记录没有沉淀，问题反复出现
我们怎么做
- 以官方口径建库，答不了就转人工，不做"硬答"
- 多渠道接入（微信 / 企业微信 / WhatsApp），共用一套知识源
- 异议与投诉类问题直接转人工，并附上上下文摘要
- 会话记录自动归类，产出知识库改进清单
交付物与周期
- 客服知识库与转人工规则
- 多渠道应答接入
- 会话质检与高频问题报表
- 2–4 周完成试点渠道上线
05 · Education
教育培训：用自己的资料讲得对
通用大模型回答得再流畅，也可能和你的课程体系、招生政策不一致。我们要的是口径统一。
典型问题
- 课件、题库、招生政策分散，学员反复问同样的问题
- 师资水平不齐，答疑质量波动
- 对外口径需要统一，避免过度承诺
- 答疑数据没有沉淀，难以定位教学薄弱点
我们怎么做
- 课件、题库、招生政策建库，答问自动关联章节
- 按角色分权限：学员看到的与内部顾问看到的不同
- 对外问答设置话术边界，敏感问题转人工
- 答疑与测评结果汇总，定位薄弱环节
交付物与周期
- 教学知识库
- 答疑助手（可分对内 / 对外）
- 学习数据看板
- 按学期分阶段交付
Common pace
不论哪个场景，交付节奏是一样的
STEP 02
方案与试点
用真实资料搭出试点版本，小范围试用并收集反馈。
产出：试点系统 + 验收标准
STEP 03
部署与迁移
确定部署形态，完成账号、数据与系统对接。
产出：上线环境 + 使用手册
STEP 04
运营与扩展
持续更新知识库与效果回看，再叠加新场景。
产出：运维支持 + 扩展方案
Contact
- 邮箱
- info@deepractice.cloud
- 公司
- 香港深度实践人工智能有限公司
注册地香港