场景一：销售每天找资料、写方案太慢
搭建销售 AI 助手，销售输入客户行业、规模、痛点和需求后，系统自动生成拜访提纲、解决方案初稿、报价说明和跟进建议。
缩短方案准备时间
统一销售话术
降低新人培训成本
提升客户跟进质量
Scenarios
从真实岗位问题出发，让 AI 连接知识、数据和行动。
每个场景都围绕一个清晰问题、一个具体入口和一组可衡量的业务价值展开，既可以从文档知识库开始，也可以从 Excel 报表、ERP 导出数据或系统接口逐步接入。
场景二：老板看不懂 ERP / Excel 报表
基于 ERP 导出的 Excel 报表、进销存台账或手工汇总表，搭建经营分析助手，自动识别销售趋势、毛利异常、库存问题和回款风险，并生成可阅读的经营报告。
减少人工整理报表
提升经营分析效率
快速发现异常
让报表真正服务决策
场景三：客服和售后重复回答大量问题
基于产品手册、售后 FAQ、维修说明和历史问题，搭建客服知识库助手，为客服和客户提供更准确的回复支持。
降低重复问答成本
提升客服响应速度
缩短新人上手周期
沉淀企业服务经验
场景四：客户、订单、库存和回款数据分散
把客户资料、销售订单、库存表、发货记录、回款台账和售后记录关联起来，形成企业数据 Copilot，支持自然语言查询客户状态、订单风险和经营异常。
客户 360 分析
订单交付风险识别
库存与销售联动判断
回款异常提醒
场景五：生产和质量问题难以复盘
对信息化基础较弱的制造企业，可先从质检记录、工单 Excel、设备点检表和异常问题记录开始，让 AI 帮助汇总高频问题、定位责任环节和生成改善建议。
降低人工统计成本
沉淀质量问题知识
辅助生产复盘
形成改善闭环
场景六：管理层需要一页看懂经营状态
基于知识库、报表数据和业务口径，自动生成经营日报、客户分析、库存风险、售后复盘等动态 HTML 报告，让管理者从“看数据”走向“看结论和行动”。
动态 HTML 报告
图表与指标解释
异常原因推断
下一步行动建议