AI智能解决方案

2023-03-10 15:09

AI营销助手

1. 场景描述:

(1) 在线上营销、人工客服等场景中,经常会因客服人员销售能力不足而导致效率低下,甚至是潜在客户流失,需要一款集合了优秀话术的智能提示软件,以辅助销售。

(2) 需要对用户数据、服务流程数据进行深度挖掘,以获取高阶信息,促进销售和获客。

(3) 销售订单需要及时匹配相应的服务人员,并实现自动工单生成和处理,做到最优化定制。


2. 功能模块:

(1)客服助理

根据客户需求和场景,为电话客服人员提供实时的话术,支持和话题建议,提高客服沟通效率,提升客户满息度。

(2)AI客服

根据大量的问答数据,生成智能问答库,实现快速、准确回答用户问题,代替人工客服,提升客户沟通体验,改善问题回答的针对性和有效性。

(3)数据挖掘

根据大量的用户数据,生成用户行为预测报告,帮助企业了解用户需求。生成潜在销售线索分析报告与策略,提高销售线索的转化率。通过实时分析服务过程中的数据,帮助企业提高服务质量。

(4) 工单超级自动化

根据客户需求、客服能力和可用性等因素,实现工单智能分配、工单跟进、工单合并拆分等策路,自动化工单审批,提高工单响应效率,优化交期和成本。


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3. 典型案例

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2. AI知识管理


A. 场景描述

(1) 企业在研发、采购、生产、销售及日常运维等场景中,需要一套结构化、易操作、易利用、易储存、可传承的知识集群,以提高员工工作效率、减少员工培训时间,增强企业竞争力。

(2) 企业知识库收集、整理、存储、共享和应用知识,实现知识的创新、传播和转化,从而提高企业的管理水平和创新能力。

(3) 研发工程师每天获取众多繁杂的新技术、新产品信息,市场人员每天要获取市场情报费时费力,需要一套AI赋能的知识获取和整理助手。


B. 功能模块

(1) 构建企业知识库

利用自然语言处理技木,理解用户需求,为用户提供智能知识检索与推荐服务;自动为知识文档生成分类标签,降低人工成本;根据员工角色与需求,自动分配合话的知识库访问权限。

(2) AI知识助理

通过企业知识库、AI大语言模型技术及智能对话机器人,打造三位一体的AI知识助理,在对话框中输入语句即可查到想要的信息;并且可自动获取知识存入知识库,并将要点提炼出来,形成知识概览方便查阅。

(3) 创建知识地图

监控知识库变化,自动更新知识地图,确保信息准确性与实时性;定期检查知识库内容,自动识别过时知识,更所为最新信息。

(4) 知识挖掘与共享协同

根据用户反馈与查询历史,自动优化查询结果,提高检索效率与准确性;根据分析结果与已有知识、自动生成新的知识报告,提高企业知识创新能力;分析员工页献与需求,为企业设计合理的知识共享激励与奖励方案,提高员工积极性。


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3. 智能供应链控制塔


A. 场景描述

(1) 生产型企业市场端与生产端信息脱节,以及市场需求不确定导致了安全库存增加问题。

(2) 供应链协同性差、不透明、周转慢,流程漫长不透明、手工程度高,IT系统之间数据不互通,无法从一个系统了解订单详情,跟单需要人工到现场去催,订单出问题经常后知后觉,造成了大量损失。

(3) 设备维护知识库缺失,故障预警缺失,突发重大故障响应不及时,造成设备维护成本偏高。

(4) 生产计划不合理,人工排单效率低,插单协调困难,生产调度反应不及时,生产异常快反能力弱,导致产品的交期延误。

(5) 产线布局不合理、生产模式不合理、工艺流程孤岛化导致生产成本偏高。

(6) 物流运输成本高、库区布局不合理、物流路径规划不合理导致物流的高成本、低效率。


B. 功能模块

(1) OTD流程超级自动化

将ERP、MES、WMS、CRM等各软件的数据集成,实现订单到交付(OTD) 的端到端打通,以及数据驱动的流程超级自动化。在订单的生命周期内实现可追溯、可实时监控、可跟踪、数据透明化,改善交期、品质和成本。

(2) 智能供应链计划

针对市场端与生产端的脱节问题,将信息系统数据集成,打造透明化、快反的供应链系统,设计AI算法设置合理的安全库存,实现智能补货建议。根据市场行情进行需求波动模拟预测,根据商情进行备料,将浪费降到最低。

(3) APS智能排产

用AI智能排产代替传统的人工经验排产,考虑产能、需求、库存等众多约束条件,解出最优的生产排程安排。实时监控生产过程和销售订单,根据插单需要和现场情况及时调整生产排程,以确保生产计划的顺利执行,效率更高、成本更低、收益更大。

(4) 智能物流系统

将AI先进技术与企业的信息系统结合,运用到需求预测、库存管理、网络规划、智能决策等供应链环节,优化供应链运作,降低供应链成本,为运输业务提供运输方式的选择、运输工具调度、路径选择和集货运输等决策支持。

(5) 设备智能维护系统

通过传感器、数采等装置实时监控设备状态,通过分析设备的运行数据和历史数据,对设备进行预测性维护,及时发现潜在的故障和问题;大数据对设备的性能、能耗、故障率等方面进行深入分析,为企业优化生产过程、提高设备效率提供数据支持。


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