不同規模的企業如何借助智能數碼助手優化成本、工作流程以至客戶體驗，同時秉持以人為本。

無論你是一家日常需要處理大量客戶查詢的網上服裝零售商、為客戶提供量身定制服務的金融公司，還是創意勃發卻資源有限的初創企業，所面臨的挑戰往往是相似的：如何在不負擔複雜技術的情況下，滿足日益增長的需求、提升工作效率並客戶滿意度？

對越來越多的企業而言，答案在於讓企業級AI智能體融入團隊協作。

什麼是企業級AI智能體？

企業級AI智能體是一種智能數碼助手，能夠推動業務流程的自動化。與基於預設腳本或僅能處理有限任務的傳統聊天機器人及常規AI工具不同，企業級AI智能體可直接集成至業務系統，自動生成報告、分析複雜數據、撰寫個性化內容，並協助開發人員完成代碼審查與測試。

在大語言模型（LLM）的驅動下，通過接入企業數據源，它們能夠提供安全可靠、具有上下文理解能力且可擴展的智能支持，靈活契合各類業務需求。最重要的是，企業級AI智能體可以高效處理重覆性任務，使團隊將更多精力用於創造性問題解決與戰略創新。

AI智能體已初顯成效

在各行各業，企業級AI智能體的價值已日益凸顯。在客戶服務中，它們能夠縮短等待時間並提升問題解決率，高效處理複雜交互，甚至是需要共情的場景。它們實現訊息定制與活動規模化，人力資源與營運團隊則利用它們處理常規員工查詢並簡化入職流程。

麥肯錫的研究報告顯示，企業級LLM每年可創造高達4.4萬億美元的價值。波士頓諮詢公司則預測，截至2030年，AI智能體市場的年均複合增長率將達到45%。

無代碼工具正在降低AI的應用門檻

就在不久前，部署企業級AI還必須依賴專業團隊和複雜的基礎設施。如今，現代化平台的出現已經徹底改變了這一局面。

借助低代碼和無代碼AI平台，業務團隊只需通過拖拽式可視化流程，就能輕鬆構建和管理智能體，完全無需手動編碼。結合檢索增強生成（RAG）技術，這些智能體可從經批准的內部資料中提取答案，確保響應既準確又合規。

以騰訊雲智能體開發平台（TCADP）為例，該平台內置聊天工具、數據庫及文檔管理系統，支持市場營銷、數據分析和客戶服務等功能，助力企業高效搭建智能體應用。

面向技術團隊，騰訊雲代碼助手CodeBuddy可自主完成代碼生成、缺陷檢測與測試等任務，有效緩解開發瓶頸，縮短產品交付週期。目前，騰訊內部已有超過85%的程式員正在使用這款工具。

AI智能體在五大領域的成功案例

以下五個案例展示了企業級AI智能體如何切實應對業務挑戰，從簡化營運到實現個性化客戶互動。

1.     醫療領域：簡化流程，提升護理體驗

北京協和醫院面臨患者需求激增與服務分散的雙重壓力，醫護人員負荷不斷加大。通過引入AI問答系統，醫院將預約掛號、費用結算等15項服務整合至統一入口，實現了從入院到術後的全流程患者管理。

成效：行政負擔減輕，患者就醫體驗更順暢，醫護人員能投入更多時間於臨床護理。

2.     汽車領域：廣泛提升客戶服務

作為領先汽車製造商，一汽豐田依託海量品牌知識體系、圖解指南和技術文檔建立了龐大的支持網絡，但整體服務質量仍有提升空間。

為此，公司部署了搭載光學字符識別（OCR）與RAG技術的AI智能客服系統，可快速解析客戶問題，提供精準、即時的答覆。實現了端到端的問題解析與自動答覆。

自推出以來，該AI智能客服的獨立解決率已從37%提升到了84%，處理約1.7萬次客戶查詢。

成效：反應更迅速、答案更精準，客戶滿意度顯著提升。

3.     金融領域：化繁為簡

對於華興銀行而言，撰寫盡職調查報告是一項必要但極其耗時的任務。在傳統流程下，完成一份盡調報告需耗時一周以上。

如今，AI信貸助手能覆蓋95%的工作內容，準確率達93%。盡職調查報告生成週期從10天壓縮至1天，營運效率提升了10倍。

成效：員工能夠專注於高價值分析工作，合規流程也隨之加快。

4.     零售領域：規模化個性化

大參林作為中國領先的連鎖藥店品牌，在全國擁有16,000多家門店。在日常營運中，各門店積累了涵蓋藥品資料、銷售支持及客戶反饋等多維度的海量企業知識。

借助基於混元大模型的AI智能體，大參林整合了集團海量知識資產，構建了醫藥領域專屬AI知識庫。此外，其店內問答支持系統如今能夠即時響應超過5萬名員工的查詢，將回覆查詢時間縮短80%。

成效：一線員工服務信心增強，回覆查詢速度提升。

5.     遊戲領域：提升玩家體驗

為了保持玩家參與度，遊戲工作室持續面臨著產品迭代與體驗優化的壓力。 

巨人網絡旗下熱門遊戲《太空殺》接入騰訊混元新一代旗艦快思考模型Turbo S，在「內鬼挑戰」玩法場景中引入了AI非玩家角色（NPC）。這些AI玩家能夠模擬人類推理與對話，帶來更深入、更具策略性的玩家互動體驗。

成效：遊戲沉浸感增強，活躍度提升。

使用指南：關鍵考量因素

·       選擇適當的基礎平台：尋找能夠與現有數據安全集成並在業內擁有成熟應用案例的平台。

·       從小做起，智能擴展：從大量日常任務開始，逐步擴展至更複雜的流程。

·       關注核心指標：追蹤時間節省、準確度提升及員工滿意度等數據，以證明投資回報率。

·       著重提升人效：將AI智能體定位為增強人類能力的工具，而非替代人類的手段。

以更智能的方式擴展業務

企業級 AI 智能體已不再是遙遠的概念，它們正逐漸融入企業團隊，助力降低成本，提速營運，優化客戶與員工體驗。

在您的業務中，哪些環節可以借助AI智能體實現更智能的運作？