业务机会识别
帮助企业识别 AI 最先切入的高价值业务场景
我们不做单点概念展示,而是围绕战略、流程、系统和组织协同,给出真正可执行的实施方案。
帮助企业识别 AI 最先切入的高价值业务场景
评估现有数据、系统与流程是否具备 AI 落地条件
把战略目标拆解为 PoC、试点和规模化实施阶段
通过 AI 提升线索承接、咨询响应与转化协同效率
把重复性流程从人工处理改造成自动协同机制
把数据分析、信息归纳和决策建议结合为管理辅助能力
面向不同阶段的企业需求,提供分层服务模式,帮助项目更快从想法进入实际落地。
帮助企业明确为什么做、从哪里开始做,以及怎样分阶段推进。
在正式投入前验证关键能力、边界和投入产出逻辑。
面向真实业务环境建设 AI 相关系统、平台和功能模块。
把系统接入现有环境并在真实使用中持续改进效果。
我们把咨询、方案设计和系统交付落在具体业务问题上,以下案例用于展示常见合作方式与实际应用效果。
以下合作方名称为示例化展示,案例内容基于典型项目形态整理,用于说明曦开科技可承接的合作范围与交付深度。
为区域制造企业搭建售后诊断与备件建议助手,减少现场工程师对少数资深人员经验的依赖。
设备型号多、维修文档分散,售后团队跨地区协同效率低,常见故障定位和备件确认需要反复电话沟通。
梳理售后流程后,接入设备手册、历史工单和配件目录,建设面向工程师的知识问答与工单辅助能力,并提供备件建议卡片。
首轮上线 8 周内覆盖 3 类高频故障场景,常见问题定位时长缩短 38%,备件推荐命中率提升到 82%。
围绕门店运营和总部管理需求,建设面向店长与运营团队的 AI 经营问答和日报分析能力。
门店日报、促销反馈和客诉记录分散在多个表格与群消息中,区域负责人难以及时发现异常并统一给出动作建议。
先完成经营指标口径梳理,再接入日报、巡店记录和客服反馈,建设经营摘要、异常提醒和动作建议模块,并接入原有内部系统。
试点阶段覆盖 24 家门店,总部日报汇总时间从半天缩短到 40 分钟,区域异常问题的响应速度提升 3 倍。
为内部共享服务团队建设合同与制度检索助手,提升法务、采购和项目团队的协同效率。
制度、模板和历史合同长期分散保存,新成员难以快速获取依据,法务审核经常被重复性问题占用大量时间。
完成权限边界和知识分类设计后,建设面向内部团队的文档检索、条款定位、引用溯源和常见问题答复能力,并保留人工复核机制。
第一阶段覆盖 6000 余份文档资料,常规制度查询效率提升 65%,重复性法务答疑工作量明显下降。
我们关注可行性、组织配合、实施成本、集成难度与长期维护,确保每一步建设都可以进入真实业务环境。