10 个 AI 企业应用示例，改造工作流程

企业每天需要处理大量信息和任务，重要工作很容易因此延误。AI 可以帮助团队更快地处理部分工作量，同时将注意力集中在价值更高的任务上。它能够支持研究、跟踪更新、整理信息，并将想法转化为实用的业务资产。本文汇集了 AI 在企业中的应用示例，帮助你了解 AI 如何融入现代工作流。

AI 能够在客户服务、营销、数据分析和风险管理等多个领域为企业提供支持。以下企业 AI 应用示例展示了不同团队如何利用 AI 减少人工工作、发现有价值的洞察，并改进日常流程。

AI 的应用方式很多，与其只关注技术本身，不如看看实际业务任务。以下企业 AI 应用示例展示了公司如何利用它解决日常挑战、节省时间并改善工作流。

AI 正在改变客户服务，帮助企业更快、更高效地响应客户需求。基于人工智能的工具能够理解客户问题、即时提供答案，并协助支持团队处理大量请求。通过自动处理重复性互动，企业可以缩短响应时间，同时让人工客服专注于需要个性化关注的复杂问题。

主要应用

• 用于即时支持的 AI 聊天机器人：解答常见问题、提供产品信息，并引导客户完成基础故障排查。

• 自动工单分类：按主题、紧急程度或部门对客户请求进行分类，加快响应速度。

• 基于 AI 的回复建议：根据客户历史记录和对话上下文，生成个性化回复草稿。

• 客户情绪分析：分析反馈和对话，识别客户关注的问题并提升服务质量。

实际案例：Autodesk 使用 AI 处理客户咨询

Autodesk 使用 IBM Watson Assistant 开发了一款虚拟客服智能体。该 AI 利用自然语言处理和深度学习，理解客户咨询的意图和上下文，并自动提供答案。根据 IBM 发布的案例研究，这款虚拟智能体每月支持约 10 万次对话，可识别 60 个不同的应用场景，帮助客户服务团队专注处理更复杂的请求。

生成式 AI 帮助企业更高效地创作营销内容，同时保持不同渠道的一致性。营销团队可以使用 AI 生成创意、起草内容、针对不同受众调整信息，并加快创意工作流。团队无需从零开始，而是可以将 AI 作为创意伙伴，用于支持营销活动规划和内容制作。

主要应用

• 博客和文章生成：创建内容大纲、草稿、摘要以及侧重 SEO 的材料。

• 社交媒体内容创作：为不同平台生成文案、发布创意和营销活动概念。

• 邮件营销优化：起草个性化邮件，并根据客户群体调整信息表达。

• 广告文案生成和测试：创建多个版本的标题、描述和推广信息。

实际案例：可口可乐将生成式 AI 用于创意营销活动

可口可乐推出了 Create Real Magic，这是一个由 OpenAI 和 Bain & Company 开发的基于人工智能的平台。该活动允许用户使用可口可乐的品牌素材和生成式 AI 创作原创艺术作品。此后，可口可乐将生成式 AI 的应用扩展到节日营销活动及其他面向消费者的创意体验中。

AI 通过分析客户信息、自动处理重复性任务，并在整个销售过程中提供洞察，帮助销售团队提高效率。从识别潜在客户到准备个性化触达内容，AI 让销售人员能够减少行政工作时间，将更多时间用于建立客户关系。

主要应用

• 潜在客户评分与资格评估： 分析客户行为，识别高潜力潜在客户。

• 销售邮件自动化： 生成个性化触达邮件和跟进消息。

• 会议摘要与行动项： 提取销售沟通中的要点，并创建后续任务。

• 销售预测： 分析历史数据，预测未来销售趋势。

实际案例：KPN 利用 AI 支持销售团队

KPN 将 Microsoft 365 Copilot for Sales 与 Salesforce 结合使用，为营销和销售团队提供支持。该公司使用 AI 工具协助生成和评估潜在客户、自动处理日常任务、提升客户数据质量，并支持销售提案工作。KPN 首先与 50 名营销和销售员工开展了概念验证。

企业每天都会产生大量数据，但要将这些信息转化为有价值的洞察并不容易。AI 可以帮助企业分析复杂数据集、识别模式，并发现人工分析可能难以察觉的趋势。这让团队能够更快地依据数据做出决策，更好地了解客户、市场和业务表现。

主要应用场景

• 自动生成报告： 汇总业务数据，更快生成报告。

• 趋势分析： 识别客户行为和市场状况的变化。

• 预测分析： 预测需求、销售表现和未来结果。

• 数据汇总： 将大型数据集转化为清晰的业务洞察。

实际案例：Wipro Enterprises 利用 AI 生成销售洞察

Wipro Enterprises 使用 Vertex AI 和 BigQuery 构建了销售转型平台。其推荐引擎会分析历史销售数据、当地购买趋势和门店购买力，为销售团队生成产品推荐。Google Cloud 表示，这种方法让每家零售门店的产品线数量增加了 15% 至 20%。

基于人工智能的自动化通过减少重复性人工任务、提升工作流效率，帮助企业简化日常运营。与遵循固定规则的传统自动化不同，AI 能够理解信息、做出决策，并适应不同情况。团队因此可以在各部门实现更复杂流程的自动化。

主要应用场景

• 文档处理： 从发票、合同和业务文档中提取信息。

• 任务自动化： 处理日程安排、报告和提醒等重复性任务。

• 工作流协调： 连接业务流程中的不同步骤，减少人工交接。

• 信息检索： 从内部资源中快速找到相关数据。

实际案例：BMW Group 利用生成式 AI 自动完成采购审核

BMW Group 与 AWS 和 Boston Consulting Group 合作开发了 Offer Analyst，这是一款面向采购的生成式 AI 解决方案。该工具帮助采购团队分析供应商报价，并简化此前需要大量人工操作和协调的流程。

AI 助手正成为提升员工生产力和内部协作的重要工具。通过连接企业知识来源，AI 可以帮助员工快速找到答案、理解流程并完成日常任务。这能减少查找信息所花费的时间，让团队专注于更高价值的工作。

主要应用场景

• 企业知识搜索： 从内部文档和数据库中查找信息。

• 员工入职支持： 解答有关公司政策和流程的常见问题。

• 会议协助： 汇总讨论内容并创建行动项。

• 内部支持助手： 帮助员工解决人力资源、IT 和运营相关问题。

实际案例：Starbucks 利用生成式 AI 支持员工

Starbucks 推出了 Green Dot Assist，这是一款面向咖啡店员工的生成式 AI 虚拟助手。咖啡师可以通过店内 iPad 提问，并获得关于配方、日常流程、服务标准、库存指引及其他运营信息的对话式回答。Starbucks 最初在 35 家咖啡店试点了这款工具。

AI 正在帮助人力资源团队改进招聘流程，更高效地管理员工相关事务。通过分析候选人信息并自动处理行政任务，AI 可以减轻人力资源专业人员的工作负担，同时支持更完善的人力规划和员工体验。

主要应用场景

• 简历筛选： 识别技能与职位要求匹配的候选人。

• 面试安排： 自动处理沟通和日历管理。

• 员工发展： 推荐个性化培训资源。

• 劳动力分析： 识别招聘趋势和人员配置需求。

真实案例：Silver Egg Technology 使用生成式 AI 筛选简历

Silver Egg Technology 与 IBM 合作，测试使用 watsonx.ai 根据职位描述筛选简历。该公司提供了简历样本和职位描述，供系统评估候选人并识别可能合适的求职者。IBM 表示，概念验证显示，招聘流程有望提速 75%。

AI 可通过分析需求模式、优化资源和预测潜在中断，帮助企业构建更智能、响应更迅速的供应链。企业可以借助 AI 改善库存管理、降低运营成本，并在物流和采购流程中更快地做出决策。

主要应用

• 需求预测：预测未来客户需求和季节性变化。

• 库存优化：维持适当的库存水平，减少浪费。

• 物流规划：优化配送路线，提高运输效率。

• 供应商管理：分析供应商绩效和风险。

真实案例：Amazon 使用 AI 预测产品需求

Amazon 通过其供应链优化技术（SCOT）使用 AI 和机器学习来预测需求，并确定应储备哪些产品、储备多少，以及存放在哪些履约中心。Amazon 表示，其系统每天可预测数亿种产品的需求。其较新的预测模型还会在预测区域需求时考虑天气和节假日安排等因素。

AI 可在整个开发过程中为产品团队提供支持，从研究客户需求、构思早期概念，到改进设计。通过分析反馈和生成创意，AI 帮助企业探索更多可能性，并更高效地将产品推向市场。

主要应用

• 客户研究分析：从评价和反馈中识别用户需求。

• 产品创意：根据市场机会生成新概念。

• 原型创建：快速制作产品创意的早期版本。

• 设计改进：根据用户偏好提出调整建议。

真实案例：Mabe 使用机器学习改进产品开发

大型家电制造商 Mabe 使用机器学习和数据可视化技术，分析已投入使用产品的传感器数据。该公司利用这些洞察了解客户如何使用其家电、预测可能发生的故障，并为新产品型号的开发提供参考。Siemens 表示，这种方法帮助 Mabe 改进了产品开发流程，并制定了更高效的开发策略。

AI 可通过分析大量数据并检测异常模式，帮助企业识别潜在风险。从金融交易到网络安全监控，AI 可以帮助组织更快应对威胁，并改善整体风险管理流程。

主要应用

• 欺诈检测：识别可疑交易和异常活动。

• 网络安全监控：检测潜在的安全威胁。

• 风险评估：分析数据，预测可能的业务风险。

• 合规监控：审查文件和活动是否符合监管要求。

真实案例：Mastercard 使用 AI 检测支付欺诈

Mastercard 使用 AI 和机器学习分析支付活动，支持实时欺诈检测和风险决策。其由 Mastercard 的 Brighterion AI 驱动的交易风险管理解决方案可实时评估交易，在识别潜在欺诈的同时帮助减少误报。Mastercard 表示，该技术可在几乎不影响客户体验的情况下，额外检测出最高 40% 的欺诈行为。

了解 AI 如何为企业不同环节提供支持后，真正的价值在于将这些能力付诸实践。团队需要能够处理复杂工作、又不会为日常流程增加更多步骤的工具。

Kimi Work 为团队提供了将 AI 用于研究、内容创作、分析和其他高要求任务的实用途径。它可以帮助员工处理大量信息，并将其转化为清晰、有用的成果。团队还可以使用它支持协作，更高效地处理复杂工作。对于希望将 AI 融入日常工作流程的企业而言，Kimi Work 是一个实用选择。

复杂的业务工作通常涉及多个步骤、工具和信息来源。Kimi Work 可将这些步骤整合起来，让团队减少流程管理所花的时间，更多地利用成果。以下是支持这些工作流程的主要功能。

• 将业务目标转化为已完成的任务：Kimi Work 帮助企业从明确目标走向实现成果。只需提供业务目标和预期结果，它便可拆解工作、规划必要步骤、执行任务，并在过程中检查进展，无需用户手动提供每一项指令。

• 通过多个 AI 智能体开展复杂研究：Kimi Work 使用 Agent 集群，让多个 AI 智能体并行处理复杂的业务研究。它可以将广泛的研究任务划分为竞品分析、客户洞察、定价研究和市场趋势等不同领域，再将发现整合为全面的分析。

• 结合你的业务背景和数据开展工作：Kimi Work 可通过处理本地文件、文件夹、网络资源和专业数据库来理解你的业务背景。这样，它可以分析相关业务材料，并基于你的实际信息生成成果，而非提供泛泛的回复。

• 创建可直接使用的业务交付成果：Kimi Work 可将研究、分析和创意转化为实用的业务资产。它可以帮助创建报告、演示文稿、电子表格、网站和代码，团队可进一步编辑、分享并用于日常工作流程。

• 自动开展持续的业务监控：Kimi Work 通过定时工作流程，帮助企业及时了解重要变化。它可以定期监控竞争对手、市场趋势、客户信号和业务指标，再将收集的信息整理为清晰的更新内容，支持持续决策。

• 构建交互式仪表盘和桌面小组件： Kimi Work 可通过自然语言提示词，将业务需求转化为个性化仪表盘和小组件。用户可创建用于查看市场动态、竞争对手活动、项目进度和财务指标的交互式视图，随后标注或选择特定区域进一步完善，并将常用小组件固定到桌面，方便快速访问。

企业应用 AI 的最佳方式，是将其视为持续推进的过程，而非一次性的技术升级。重点在于发现切实可行的机会，测试有效的方法，并在全组织推广 AI 前建立信心。按照以下步骤，从首次 AI 试验更顺畅地过渡到更广泛的业务应用。

• 识别高影响力的 AI 应用场景

首先找出耗时较多、重复性强或经常导致延误的任务。优先选择 AI 能解决明确业务问题并带来可衡量收益的领域。这有助于团队将精力集中在能够带来实际改变的事项上。

• 设定明确的目标和成功指标

在选择工具或启动项目之前，先确定希望 AI 改善哪些方面。设定切实可行的指标，例如节省的时间、降低的成本、更快的响应速度或更高的产出质量。明确的目标有助于衡量进展，并判断项目是否创造了价值。

• 评估数据质量和可用性

当 AI 能访问相关、准确且整理完善的业务数据时，表现会更好。检查企业现有的信息，识别缺失、过时、重复或难以访问的记录。及早解决这些问题，有助于提高 AI 生成结果的质量和可靠性。

• 从小规模试点项目开始

选择一个易于管理的应用场景，先在有限的团队、流程或部门中进行测试。小规模试点让员工有机会发现问题、分享反馈，并了解技术的实际表现。利用试点中获得的经验进行改进，再将 AI 引入更大范围的工作流程。

• 选择符合预算的工具

根据功能、价格、可扩展性、安全性以及与现有工作流程的兼容性比较 AI 工具。既要考虑当前成本，也要考虑在组织内使用规模扩大后可能增加的费用。避免为团队目前并不需要或不会使用的高级功能付费。

• 培训员工与 AI 协作

员工需要获得实用指导，了解如何有效使用 AI 工具，以及哪些环节仍需依靠人工判断。培训内容应包括如何编写有效的提示词、核查 AI 生成的信息、保护业务数据，以及处理错误结果。

• 监测结果并逐步扩大规模

AI 工作流程上线后，继续跟踪其表现，确认是否达到了最初设定的目标。审查各项指标，收集员工反馈，并留意可能需要处理的意外问题。当项目能够持续创造价值时，再逐步扩展至其他团队和流程。

AI 可以帮助企业节省时间、高效管理信息，并简化日常工作。选择切实可行的应用场景并从小规模开始，能让落地过程更易管理。这些企业应用 AI 的示例表明，技术能够支持日常任务和复杂任务。Kimi Work 可帮助将 AI 融入业务工作流程，更高效地处理高要求任务。如需更完善的隐私和安全保障，可订阅 Kimi 企业版，获取贴合企业需求的 AI 能力。