CASE & SOLUTION LIBRARY

按业务问题找方向，
按证据看成熟度。

这里同时包含客户授权案例、内部验证能力和可执行标准方案。每一项都会明确交付形态、验证程度与人工责任，不把方案包装成客户成绩。

从客户询价到履约复盘的智能业务系统

询价、运价、报价、委托和异常分别散落在微信、邮件、表格和个人经验中；即使单点使用 AI，员工仍要手工衔接每一个业务节点。

线索、访谈、方案、报价、合同、交付和验收散落在表格与聊天中，服务过程高度依赖负责人记忆，也无法把每次 AI 改造沉淀为下一次可复用的方法。

询价信息散落在聊天、邮件、截图和表格中，操作人员反复整理，关键字段和报价依据容易遗漏。

客服要重复判断问题类别、紧急度、历史处理和该转给谁，解决后又没有把经验沉淀为可复用知识。

客服机器人可以回答问题，但工单、客户版本、SLA、技术排查、升级沟通和知识更新彼此断开，复杂问题最终仍依靠人工在多个系统中搬运信息。

访谈质量依赖个人经验，原话、症状、原因和建议混在一起，结论难复核也难在团队中复用。

订单和变更信息多次转录，合同要求、产能、库存和物流节点分散，风险经常到临近交付才暴露。

行业只是背景。我们从一条具体流程判断数据条件、责任边界和最小验证方式。