流程诊断
观察实际岗位动作，识别高频、重复、规则稳定的工作。
- 流程与角色图
- 投入与瓶颈清单
- 试点优先级
服务定义
AI 改造不是“让员工多用 AI”
员工个人使用 AI，解决的是个人效率；企业 AI 改造，解决的是组织如何稳定复用经验。两者的差别，在于是否形成了企业自己的标准、数据权限、工作流程和验收机制。
贯灵以业务流程为单位推进：先观察现场如何工作，再从修改痕迹、历史案例和审核意见中提取判断规则，最后把规则写进知识库、智能体与自动化。
1 个首期聚焦单一高价值场景
4–6 周典型试点周期
3 类效率、质量、复用性验收
六项交付内容
从诊断到移交，覆盖完整落地链路
实际项目根据场景选择模块，不为了堆功能而增加系统复杂度。
经验标准化
把骨干员工的判断依据拆成规则、案例与红线。
- 质量标准
- 正反案例
- 异常处理边界
企业知识库
整理可检索、可更新、具备权限边界的企业知识。
- 知识分层
- 来源与版本
- 维护机制
智能体与自动化
让不同环节各司其职，避免一个机器人承担全部任务。
- 任务拆分
- 工作流编排
- 人工审核节点
现有系统接入
优先利用现有 CRM、会员系统、文档和协作工具。
- 数据读取
- 动作调用
- 权限控制
验收与移交
比较改造前后结果，并把维护方法交给内部负责人。
- 数据对照
- 岗位培训
- 使用与维护手册
人机分工
AI 承担结构化执行，
人保留关键判断
边界不是项目结束后再讨论，而是在设计阶段就写进流程。
信息整理
检索资料、提取字段、汇总背景、形成初稿。
规则检查
按标准检测缺项、冲突、格式与基础质量问题。
业务判断
处理例外、权衡风险、理解客户与确认最终方案。
标准更新
把审核修正与新案例回流，让系统随业务变化。
实施节奏
五步完成一个可运行试点
每一步都有明确输入与输出，减少项目过程中的理解偏差。
诊断场景
确认流程、岗位、投入、系统和风险。
确定标准
提取判断规则，约定验收口径。
构建工作流
建立知识库、智能体与连接动作。
真实试运行
在日常业务中测试、审核和纠偏。
验收移交
对照基线，培训负责人，决定扩展。
适用性判断
适合做什么，
也要明确不适合做什么
以下判断用于首轮沟通，最终范围仍需结合数据、权限与责任边界确认。
优先改造
高频重复、输入输出清晰、质量标准稳定、已有历史样本的流程。
例如：资料整理、内容初稿、内部问答谨慎改造
存在大量例外、信息质量不稳定，但可设置人工复核和升级机制的流程。
例如：客户回复、报价辅助、运营建议保留人工主导
涉及重大责任、高风险决策、复杂谈判或主要依赖人际信任的工作。
例如：最终签约、重大承诺、争议处理FAQ
关于企业 AI 改造
什么样的流程适合先改造？
高频、重复、规则相对稳定，并且已有明确质量标准的流程优先。涉及高风险决策、信息不足或主要依靠人际信任的环节，应保留人工主导。
是否必须更换现有软件？
通常不需要。贯灵会先评估现有 CRM、会员系统、文档库和协作工具，再决定通过接口、自动化或人工确认节点接入。
多久可以判断试点是否有效？
典型单场景试点为 4–6 周，具体取决于流程复杂度、数据准备情况和系统权限。试点开始前会先确定验收基线。
交付结束后企业能否自己维护？
可以。交付包含知识标准、配置说明、使用手册与关键岗位培训，目标是让企业在约定范围内具备持续使用和更新能力。
预约场景诊断
告诉我们哪个流程最耗人，
先判断AI 能接到哪一步
建议准备：流程负责人、每周投入时间、现有系统、历史样本和当前质量标准。
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