不同规模的企业如何借助智能数字助手优化成本、加速工作流、提升客户体验，同时始终秉持以人为本的理念。

无论你是一家应对大量客户咨询的在线服装零售商、为客户量身定制服务的金融公司，还是怀揣创意却资源有限的初创企业，所面临的挑战往往都是相通的：如何在不负担复杂技术的情况下，满足日益增长的需求、加速工作流并提升客户满意度？

对越来越多的企业而言，答案在于让企业级AI智能体融入团队协作。

什么是企业级AI智能体？

企业级AI智能体是一种智能数字助手，能够推动业务流程的自动化。与基于预设脚本或仅能处理有限任务的传统聊天机器人及常规AI工具不同，企业级AI智能体可直接集成至业务系统，自动生成报告、分析复杂数据、撰写个性化内容，并协助开发人员完成代码审查与测试。

在大语言模型（LLM）的驱动下，通过接入企业数据源，它们能够提供安全可靠、具有上下文理解能力且可扩展的智能支持，灵活契合各类业务需求。最重要的是，企业级AI智能体可以高效处理重复性任务，使团队将更多精力用于创造性问题解决与战略创新。

AI智能体已初显成效

在各行各业，企业级AI智能体的价值已日益凸显。在客户服务中，它们能够缩短等待时间并提升问题解决率，高效处理复杂交互，甚至是需要共情的场景。它们实现信息定制与活动规模化，人力资源与运营团队则利用它们处理常规员工咨询并简化入职流程。

麦肯锡的研究报告显示，企业级LLM每年可创造高达4.4万亿美元的价值。波士顿咨询公司则预测，截至2030年，AI智能体市场的年均复合增长率将达到45%。

无代码工具正在降低AI的应用门槛

就在不久前，部署企业级AI还必须依赖专业团队和复杂的基础设施。如今，现代化平台的出现已经彻底改变了这一局面。

借助低代码和无代码AI平台，业务团队只需通过拖拽式可视化流程，就能轻松构建和管理智能体，完全无需手动编码。结合检索增强生成（RAG）技术，这些智能体可从经批准的内部资料中提取答案，确保响应既准确又合规。

以腾讯云智能体开发平台（TCADP）为例，该平台内置聊天工具、数据库及文档管理系统，支持市场营销、数据分析和客户服务等功能，助力企业高效搭建智能体应用。

面向技术团队，腾讯云代码助手CodeBuddy可自主完成代码生成、缺陷检测与测试等任务，有效缓解开发瓶颈，缩短产品交付周期。目前，腾讯内部已有超过85%的程序员正在使用这款工具。

AI智能体在五大领域的成功案例

以下五个案例展示了企业级AI智能体如何切实应对业务挑战，从简化运营到实现个性化客户互动。

1. 医疗领域：简化流程，提升护理体验

北京协和医院面临患者需求激增与服务分散的双重压力，医护人员负荷不断加大。通过引入AI问答系统，医院将预约挂号、费用结算等15项服务整合至统一入口，实现了从入院到术后的全流程患者管理。

成效：行政负担减轻，患者就医体验更顺畅，医护人员能投入更多时间于临床护理。

2. 汽车领域：广泛提升客户服务

作为领先汽车制造商，一汽丰田依托海量品牌知识体系、图解指南和技术文档建立了庞大的支持网络，但整体服务质量仍有提升空间。

为此，公司部署了搭载光学字符识别（OCR）与RAG技术的AI智能客服系统，可快速解析客户问题，提供精准、实时的答复。实现了端到端的问题解析与自动答复。

自上线以来，该AI智能客服的独立解决率已从37%提升到了84%，处理约1.7万次客户咨询。

成效：响应更迅速、答案更精准，客户满意度显著提升。

3. 金融领域：化繁为简

对于华兴银行而言，撰写尽职调查报告是一项必要但极其耗时的任务。在传统流程下，完成一份尽调报告需耗时一周以上。

如今，AI信贷助手能覆盖95%的工作内容，准确率达93%。尽调报告生成周期从10天压缩至1天，运营效率提升了10倍。

成效：员工能够专注于高价值分析工作，合规流程也随之加快。

4. 零售领域：规模化个性化

大参林作为中国领先的连锁药店品牌，在全国拥有16000多家门店。在日常运营中，各门店积累了涵盖药品信息、销售支持及客户反馈等多维度的海量企业知识。

借助基于混元大模型的AI智能体，大参林整合了集团海量知识资产，构建了医药领域专属AI知识库。此外，其店内问答支持系统如今能够实时响应超过5万名员工的咨询，将查询响应时间缩短80%。

成效：一线员工服务信心增强，查询响应速度提升。

5. 游戏领域：提升玩家体验

为了保持玩家参与度，游戏工作室持续面临着产品迭代与体验优化的压力。

巨人网络旗下热门游戏《太空杀》接入腾讯混元新一代旗舰快思考模型Turbo S，在“内鬼挑战”玩法场景中引入了AI非玩家角色（NPC）。这些AI玩家能够模拟人类推理与对话，带来更深入、更具策略性的玩家互动体验。

成效：游戏沉浸感增强，活跃度提升。

使用指南：关键考量因素

• 选择适当的基础平台：寻找能够与现有数据安全集成并在业内拥有成熟应用案例的平台。
• 从小做起，智能扩展：从大量日常任务开始，逐步扩展至更复杂的流程。
• 关注核心指标：追踪时间节省、准确度提升及员工满意度等数据，以证明投资回报率。
• 着重提升人效：将AI智能体定位为增强人类能力的工具，而非替代人类的手段。

以更智能的方式扩展业务

企业级 AI 智能体已不再是遥远的概念，它们正逐渐融入企业团队，助力降低成本，提速运营，优化客户与员工体验。

在您的业务中，哪些环节可以借助AI智能体实现更智能的运作？