04 · Enterprise AI Applications
企业 AI 应用
SHEPHARD 根据企业的实际业务需求，设计、开发和部署适合不同部门与工作场景的 AI 应用，将企业数据、业务知识和 AI 能力结合起来，让 AI 不再只是一个独立的工具，而是融入企业日常运营的工作伙伴。
为什么需要
试过很多 AI 工具，真正用进工作的却没几个。
AI 的价值不在于能够回答多少问题，而在于能否真正帮助企业完成工作。
不同企业、不同部门和不同岗位面临的问题各不相同。通用 AI 工具虽然能够提供一定帮助，但往往无法直接理解企业自身的业务规则、内部数据和工作流程。
你的企业是否也有这些情况？
员工各自用 AI，效果全看个人水平
AI 不了解公司的业务规则，答案用不上
每天大量时间花在读文件、抄数据、写报告上
担心把公司数据交给外部 AI 不安全
AI 能不能产生价值，关键不在模型有多强，而在它是否被放进了具体的工作里。
我们提供的服务
- 01 · AI Business Assistants
AI 业务助手
针对企业不同岗位和业务需求，建立能够理解企业内部信息并提供工作支持的 AI 助手。
- 企业内部智能助手
- 销售业务助手
- 客户服务助手
- 采购业务助手
- 人力资源助手
- 财务信息助手
- 02 · AI Document Intelligence
AI 文档与信息处理
利用 AI 识别、提取和处理不同类型的业务资料，减少人工整理与重复录入。
- 业务文件识别
- 合同信息提取
- 发票与单证处理
- 文档分类与整理
- 信息核对与异常提示
- 03 · AI Business Analysis
AI 业务分析
利用企业内部数据和业务信息，帮助员工与管理者更快速地理解业务情况。
- 业务数据分析
- 经营信息查询
- 历史业务分析
- 异常情况识别
- 智能报告生成
- 04 · Custom Enterprise AI Solutions
定制化企业 AI 应用
根据企业特定的业务需求，设计和开发专属 AI 应用。
- 企业专属 AI 应用
- 部门级 AI 工具
- 企业内部系统 AI 集成
- AI 辅助业务决策
- 定制化智能应用开发
合作方式
一个项目是怎样推进的
从一个具体的业务场景开始，先做出能用的版本，验证效果之后再扩大范围。
- 01第 1–2 周
场景选择
梳理各部门的重复性工作，按价值和可行性排序，选出最值得先做的一到两个场景。
交付物- AI 应用场景清单
- 优先级评估
- 02第 3–6 周
原型开发
结合企业的数据和业务规则开发第一个版本，让真实用户在实际工作中试用。
交付物- 可用的 AI 应用原型
- 试用反馈记录
- 03第 7–10 周
上线与集成
根据试用结果优化，接入企业现有系统，设置权限和人工审核环节。
交付物- 正式上线的 AI 应用
- 使用手册与培训
- 04持续
监控与迭代
跟踪使用情况和准确率，用员工的修正持续改进效果，再推广到更多场景。
交付物- 效果评估报告
- 下一阶段场景规划
为企业带来的价值
做完之后，会有什么不同
- 01
减少员工重复性的信息处理工作。
- 02
提高业务信息的获取和处理效率。
- 03
将 AI 能力融入具体工作场景。
- 04
提高企业内部知识与数据的利用率。
- 05
建立适合自身业务的 AI 应用体系。
典型场景
以下场景根据我们常见的企业情况整理，用来说明这项服务能解决什么样的问题。
- 物流与供应链
单据要一张张看、一项项录
以前发票、装箱单、运单格式各不相同，员工每天把大量时间花在读单据和录系统上。之后AI 自动识别单据内容并填入系统，员工只需要核对和处理被标记的异常。 - 批发与分销
销售写报价和跟进邮件很费时
以前每次报价都要查价格表、库存和客户历史，再手写邮件，忙起来回复就会拖延。之后AI 助手根据客户需求自动生成报价草稿和邮件，销售修改确认后即可发出。 - 专业与商业服务
合同审阅全靠人逐条看
以前每份合同都要法务从头读到尾，对照标准条款找差异，业务量大时排队严重。之后AI 先标出与标准条款不一致和有风险的地方，法务把精力集中在真正需要判断的内容上。
常见问题
其他服务
我们日常使用的 AI 与企业技术。
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无论您正在寻找方向，还是已经有明确的业务需求，我们都愿意与您一起探索。
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