CASE STUDY · 01

AI 智能客服助手

把每一次回答,连接到可解释、可执行的售后工作流。

我的职责需求洞察 · Agent 工作流设计 · POC 构建 · 演示与方案汇报
售前方案AI 智能客服助手
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48 秒

用一条业务主线快速了解项目价值

01 · FROM PROBLEM TO SOLUTION

从业务问题,到 AI 方案。

传统客服壁垒

知识能回答问题,流程却无法继续。

传统机器人停留在 FAQ 匹配,订单、售后规则与工单系统彼此割裂。复杂问题仍依赖人工在多个系统间查找和判断,回复口径、处理效率与升级时机都难以稳定。

售前判断

关键不是回答得像人,而是推进业务。

真正需要解决的是每轮回复之后的决策:何时查询订单、依据哪条规则、是否继续排查、何时创建工单,以及哪些高风险动作必须交给人工确认。

AI AGENT 方案

让回复、决策与执行保持在同一条链路。

以意图和风险识别作为入口,连接订单查询、售后知识、工单工具与人工坐席;同时为每轮回复保存当时触发的 Agent 判断,让过程可解释、可执行、可回看。

01耳机故障售后
02识别意图并查询订单
03检索售后规则
04多轮排查并创建工单
05携带上下文转人工确认
02 · PRESALES CAPABILITY

从需求洞察,到方案交付。

01

需求洞察

将售后处理慢拆解为知识查找、多系统操作、升级标准不清和过程难复盘。

02

方案设计

以 Agent 决策连接订单、规则、工单与人工坐席,并明确每个工具的调用边界。

03

POC 与演示

用耳机故障售后串起意图识别、查询、排查、建单与转人工的完整故事。

04

价值与风险

用回答依据、执行记录和人工确认控制高风险动作,并定义可验证的验收边界。

03 · OUTCOME & DELIVERABLES

成果与交付物。

即时

首轮响应

常见问题由 Agent 即时理解并进入对应处理链路。

有依据

回答一致性

回复关联订单事实与售后规则,减少口径偏差。

可执行

业务闭环

从回答延伸到查询、排查、建单和人工协同。

可追溯

决策过程

保留每轮回复触发的判断、证据和执行结果。

01

项目演示视频

48 秒 · 快速了解业务闭环

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03

方案与交付

需求洞察、POC 与价值闭环