AI 用来上线，不是 demo。
AI 自动化
那些 demo 你都看过了。问题从来不是 demo，而是一碰到你生意真正的做法，就什么都活不下来。我们把 AI 放进你本来就在做的工作里：读文件、分类讯息、先草拟回复。准确率你查得到，每个月要花多少钱你也算得出来。
这是「定制软件」项目可以包含的其中一块，所以范围和价钱都在那边一起算，不单独报价。 看「定制软件」和它的价钱
出现这些情况就要做了
- 员工花好几个钟头读文件，只为了抄出几个数字
- 每天早上都有人用手把进来的 WhatsApp 和电邮分类
- 试过 ChatGPT，成功过一次，然后就不行了
- 看过的 AI 东西都是玩具，没有一个真的在做事
对你有什么不一样
- 文件被读完，数字出来，中间不用人去读
- 进来的讯息已经分好类，送到对的人手上
- 回复的初稿已经在那边，员工只要看一下就送出
- 它对的机率有多少你看得到，因为我们当着你的面量给你看
- 它只负责标出来让人决定，从来不会自己下决定
适合这种情况
处理大量半结构化输入的团队，比如文件、电邮、申请、索赔，规则太模糊不能纯自动化，但太重复又不值得资深员工做。
可能不适合的情况
想做一个没有清楚用途的 AI 聊天机器人的团队。AI 没有明确任务，就是科学实验，不是系统。
实际长什么样
这个月有多少客户收到你的跟进，又有多少是想起来的时候已经太迟？
卡在哪里
- 客户名单在脑袋里。 谈过什么、答应过什么、什么时候该回电，全靠一个人记，或者根本没人记
- 跟进只给会吵的。 谁最后一个发信息谁先被回，三个月后才到期的那个安静客户，什么都没有
- 每条信息都从空白开始。 给每个客户写一句贴心的话太花时间，结果大部分人一句都没收到
系统做什么
- 每段对话都留下来。 笔记、聊天、电话都归到客户底下做摘要，用的是当时讲的那种语言
- 今天的名单自己排好。 按谁现在最需要一通电话来排：快到期的、答应过的、太久没联系的
- 第一稿已经写好。 一条照客户的语气和语言写的信息，sales 看一眼、改一改、就能发
你拿回什么
- 没有客户被忘记。 每个客户都有下一次联系的日期和理由，不管 sales 记不记得
- 团队发得更多，也发得更好。 写一条的时间发完一轮跟进，每一条发之前还是有人看过
- 客户关系是公司的。 客户讲过的话留在记录里，sales 走了也带不走
一个 sales 手上三百个客户，脑子里大概记得三十个。剩下两百七十个，要等到有东西提醒才会想起，通常那个提醒就是客户走了。算一算有多少续保和回头单，是给了先打电话的那个人，那就是记性只在一个人脑袋里的代价。
问这个要多少钱常见问题
常见问题
因为在它靠近正式环境之前，我们会用你真正的文件去量，然后把数字给你看。任何它没把握的，都会交给人处理。
这取决于工作流程。使用真实资料前，我们会确认需要哪些资料、谁能访问，以及由哪家服务商处理，并检查所选服务的资料保留与模型训练设置。
在试跑阶段我们就照你真实的量把数字给你，让你在决定要不要继续之前就知道。
哪一个，像你现在的情况？
同样的问题，不同的公司。像哪个就点哪个，看看要怎样才能把它拿掉。