企业级AI应用落地实战(一)：落地历程分享

当前，Coze、Dify、Zion、BetterYeah等平台正推动着AI应用开发的浪潮。本文介绍AI应用在企业业务中的探索性实践：以电商履约系统中的售后业务作为试点，旨在打通落地路径、验证技术可行性，并初步测算AI在提升售后处理效率、降低人力成本等方面的具体收益，为后续规模化铺平道路。

1. 开发平台调研

开发平台采用的是企业基于dify自研的AI平台，作为平台使用方从应用场景、核心功能、官方案例三个方面进行了解。

1.1. 应用场景

• 智能客服

        描述：结合企业知识库，提供精准问答和交互支持

        典型场景：电商客服、法律咨询助手

• 内容创作

        描述：自动生成文本内容，如文章、报告、商品文案等

        典型场景：营销文案生成、技术文档自动化

• 企业知识管理

        描述：通过 RAG 技术，构建私有知识库和智能搜索系统

        典型场景：内部 Wiki 问答、合同解析

• 自动化工作流

        描述：编排多步骤任务，结合工具调用和 API 集成

        典型场景：财务报告分析、测试用例生成、订单处理自动化

• 数据分析和报告

        描述：利用 Agent 能力处理数据，生成洞察和可视化结果

        典型场景：销售数据分析、市场调研报告

1.2. 核心功能

• 低代码/无代码开发

        方式：通过可视化界面定义提示词、上下文和插件

        优势：降低开发门槛，非技术人员可参与

• 多模型支持

        支持模型：数百种开源和专有模型，如 GPT 系列、Llama2 等

        功能：可灵活切换组合，提供性能比较和 A/B 测试

• 可视化工作流编排

        设计方式：通过图形化界面设计复杂 AI 工作流

        支持任务：多步骤任务自动化

        内置节点类型：知识检索、LLM 调用、API 请求、条件分支等

• RAG（检索增强生成）引擎

        支持格式：PDF、PPT、Word 等 20 + 文档格式语义处理

        用途：构建向量数据库，适用于企业知识库问答

• Agent 智能体开发

        推理策略：基于 ReAct 或 Function Calling

        功能：自主规划任务和调用工具

        工具情况：50 + 内置工具，支持自定义工具集成

• 企业级部署与管理

        部署方式：支持私有化部署（Docker/Kubernetes）

        监控体系：提供 LLMOps 监控，包括成本分析等

1.3. 官方应用案例

有私人 AI 助手、AI 智能客服、与外部系统集成等大量案例供参考

2. POC验证

起初定位为日常研发提效的工具类应用，并将应用提供的能力按角色划分为产品、研发、测试、运营、日常办公五类，然后选取了一两个功能点做了个workflow类型的应用用于验证想法。

3. 落地方向调整

通过POC验证可行性后召开会议进行demo演示和落地方向讨论。经过讨论，发现目前的工具类定位面向的是部门内部人员，跟业务价值有偏差，应该以部门的IT系统面向的用户作为出发点去思考应用功能，应该面向这些用户为他们赋能。于是，AI应用落地方向调整为面向电商履约系统中的用户，并以系统中的售后业务作为试点。

4. 需求收集

电商履约系统售后业务主要的用户是客服人员，于是经过产品的调研，收集客服人员述求后将AI应用提供的功能初步分为四类：操作指引、FAQ、高频单据查询、指标分析。

5. 应用搭建、发布

6. 用户验收与反馈

应用发布后邀请客服人员进行小范围试用并从易用性、实用性、改进建议三方面收集反馈。以下是问卷示例：

xx助手用户反馈问卷
易用性
1. 您如何评价xx助手的易用性？
非常困难、比较困难、一般、比较容易、非常容易2. 您认为Dify的界面设计是否直观？
非常不直观、不直观、一般、直观、非常直观3. 您在使用过程中遇到的主要操作困难是什么？实用性
4. xx助手的功能是否满足您的开发需求？
完全不满足、不太满足、一般、比较满足、完全满足5. 您最常使用的功能是什么？它如何帮助您的工作？6. 您认为Dify在哪些方面的功能需要加强？改进建议
7. 您最希望Dify新增的功能是什么？8. 您对Dify的文档和教程有什么建议？9. 其他建议或意见：感谢您抽出时间提供宝贵意见！您的反馈将帮助我们改进产品。

7. 收益分析

企业所有行为最终都要指向财务结果，而收益分析就是架起技术投入和商业价值之间的桥梁。下面给出多维度指标量化评估收益的示例：

指标类别	具体指标	计算方法/说明	指标值
效率提升	半自动化处理率	客服协同AI处理售后工单（如退货审核、换货触发、退款执行）的比例。	xx%-xx%
	平均处理时长(AHT)	单笔售后工单从创建到关闭的平均时间。	降幅≥xx%
成本节约	人力成本节省	AI客服替代人工处理重复咨询（如退款进度查询、新人操作手册查询）	x个月收回投入
	退货挽回收益	挽回订单量×平均订单金额	挽单率xx%
服务质量	一次解决率(FCR)	客服/AI 首次接触即解决售后问题的比例，有助于降低重复工单。	≥xx%
	客户满意度(CSAT)	用户对售后服务的评分	提升xx%
风险控制	合规率	客服操作符合系统规则的操作比例	提升xx%
	客诉率	客诉发生的比例	下降xx%