如何将 AI 应用于企业：实用场景与步骤

经营企业往往意味着要同时处理数十项每周不知不觉就会占用数小时的小任务。从整理数据到处理重复性工作，这些任务会拖慢团队节奏，挤占真正重要工作的时间。AI 可以通过简化常规流程、分析信息和支持日常决策，帮助企业减轻这类工作负担。了解如何将 AI 应用于企业，能帮助团队发现实际应用场景，并让 AI 融入日常工作流程。

AI 并非只适用于高级技术任务。它也能帮助企业更快完成日常工作、更好地利用信息，并减少花在常规流程上的时间。以下是 AI 支持企业的一些实用方式：

• 自动处理重复性工作

AI 可以处理许多耗时的常规任务，例如分类信息、生成摘要、整理文档，或在不同步骤之间传递数据。这能减少人工操作，让员工专注于需要更多关注和创造力的任务。

• 分析业务数据

大量数据难以人工审查，也很耗时。AI 可以扫描这些信息、发现规律、突出重要变化，并将复杂数据转化为有用洞察，支持日常业务决策。

• 支持内容与创意工作

AI 可以协助为博客文章、邮件、产品描述、演示文稿和其他业务内容撰写初稿。它还能帮助构思、编辑、调研，以及制作同一内容的不同版本，从而加快创意流程。

• 改善客户和员工体验

更快获得答复、更轻松地获取信息，能让日常互动更顺畅。AI 可以帮助回答客户常见问题、整理请求，并帮助员工无需翻查多个信息来源就能找到所需信息。

在企业中有效使用 AI，关键不在于采用尽可能多的工具，而在于将其用于正确的问题。务实的做法是从一个定义清晰的工作流程开始，测试 AI 的表现，待结果明确后再扩大使用范围。以下是如何将 AI 用于业务发展：

首先确定一个足够具体、能够解决并衡量的业务问题。寻找那些耗时较多、需要重复人工操作、拖慢决策或造成可避免成本的任务。

例如，与其设定“用 AI 改进营销”这样宽泛的目标，不如制定更具体的目标，例如缩短将营销活动调研转化为内容所需的时间。明确的问题有助于判断 AI 是否真正改善了工作流程。

明确业务问题后，将相关流程拆解为各个步骤，并寻找 AI 能够提供有效协助的任务。

AI 特别适用于涉及以下内容的工作流程：

• 重复性或耗时的任务

• 需要审查或整理的大量信息

• 内容创作或转换

• 调研与信息收集

• 数据分析和模式识别

• 流程相对稳定的任务

无需将整个工作流程全部自动化。先找出一两个可由 AI 减少人工投入的环节，同时将重要决策交由人来完成。

不同的业务问题需要不同类型的 AI 工具。生成式 AI 适合起草内容、总结文档、分析信息或生成创意；而预测型 AI 则更适合预测需求或识别历史数据中的模式。

还要考虑该解决方案如何融入现有工作流程。对于简单、独立的任务，AI 应用或许就已足够；更复杂的流程则可能需要能够跨多个步骤、文件、网站或应用协同工作的工具。

目标不是选择最先进的 AI 工具，而是选择符合任务、数据、工作流程及所需人工监督程度的工具。

在整个部门推广 AI 之前，先在有限的工作流程中进行测试。选择一项有代表性的任务，将 AI 辅助流程与此前完成该项工作的方式进行比较。

例如，团队可以使用 AI 处理一小批客户反馈、编制少量报告，或协助完成一项内容工作流程。小范围试点有助于在影响更大规模的业务运作前，更容易发现不准确的输出、流程缺口和意料之外的限制。

当系统拥有理解任务所需的信息和指令时，AI 的输出会更有用。根据具体工作流程，这些信息可能包括公司文档、产品信息、客户数据、品牌规范、过往工作成果，或有关预期输出的具体指示。

明确目标、限制条件、格式以及 AI 应使用的信息。同时，在将敏感或机密业务信息接入 AI 工作流程之前，制定适当的规则。

不要仅凭输出看起来是否不错来评判 AI 的实施效果。应使用可衡量的标准，将 AI 辅助工作流程与原有流程进行比较。

可跟踪以下指标：

• 每项任务节省的时间

• 每个工作流程的成本

• 产出量

• 错误率或修改率

• 结果质量

• 客户反馈或满意度

• 对收入或转化的影响

例如，如果某个工作流程原先需要四小时，现在在保持相同质量的前提下只需两小时，其改进效果就比仅仅说团队“更多地使用 AI”更容易评估。

AI 可以协助研究、分析、生成内容和处理常规决策，但对于涉及准确性、业务判断、客户、财务或敏感信息的工作，人工审核仍然很重要。

明确哪些环节需要人工审核或批准 AI 生成的结果。员工还应了解如何识别缺乏依据的说法、不正确的信息，或不符合公司要求的输出。

对于风险较高的工作流程，AI 应支持决策过程，而非独立作出最终决定。

当试点取得稳定结果后，先将其转化为可重复执行的工作流程，再扩展到其他团队或使用场景。

记录 AI 的使用方式、所需信息、必须进行人工审核的环节，以及应如何衡量绩效。之后，您可以培训更多员工、将该工作流程与现有工具连接，或将同样的方法应用于类似的业务流程。

扩展应以已证实的价值为依据，而不是为了使用 AI 而使用 AI。如果某个工作流程未带来可衡量的改进，就应对其进行优化，或转向其他使用场景。

AI 的应用远不止业务中的某一个环节。从吸引客户、促成交易，到管理财务和开发产品，不同团队都可以借助它减少琐碎工作，更高效地处理信息。以下介绍 AI 如何支持一些最常见的业务职能。

营销团队可以使用 AI 加快研究、内容制作和营销活动分析。它可以帮助将营销活动简报转化为内容创意，针对不同渠道调整现有内容，总结受众研究，并分析营销活动表现。AI 还可以帮助营销人员识别客户行为模式，并利用这些洞察优化信息传达和目标定位。

AI 可以帮助销售团队减少在研究和行政事务上花费的时间。它可以研究潜在客户、汇总客户信息、根据既定标准筛选销售线索、起草个性化触达内容，并总结销售对话。它还可以帮助整理 CRM 工作流程中的信息，并发现销售活动中可能有助于预测和后续跟进的模式。

客服团队可以利用 AI 处理常规咨询，并协助智能体应对更复杂的对话。常见应用包括回答常见问题、分类和分派支持请求、总结客户互动、检索相关信息以及起草回复。AI 可以处理工作流程中的重复性环节，并将需要人工判断的案例升级处理。

AI 可以帮助运营团队分析大量信息，并找出改进流程的方法。应用包括需求预测、库存规划、资源分配、流程监控、文档处理和预测性维护。对于供应链或物流运营复杂的企业，AI 还能帮助发现难以通过人工分析识别的规律。

财务团队可以利用 AI 处理财务文件、归类费用、识别异常交易，并协助生成报告和进行预测。AI 还可以帮助比较不同时期的财务数据、汇总报告，并发现需要进一步调查的异常情况。由于财务工作流程可能涉及敏感信息，AI 生成的结果在用于重要财务决策前应经过审核。

AI 可以在招聘、员工发展和内部知识管理等方面为人力资源团队提供支持。它可以帮助起草职位描述、整理候选人信息、汇总员工反馈、创建培训材料，以及解答有关公司政策的常见问题。对于招聘及其他敏感的员工相关决策，AI 应辅助流程，而非在缺乏适当人工审核的情况下自行作出决定。

产品和工程团队可以在从前期研究到实施和文档编写的整个开发过程中使用 AI。AI 可以分析用户反馈、总结产品需求、生成或解释代码、创建文档，并帮助团队探索产品创意。对于较大型项目，AI 还可以支持多个开发阶段，而开发人员仍需负责审核最终成果。

Kimi Work 是一款 AI 工作空间，旨在通过一个工作流程处理复杂的多步骤业务任务。无需依赖彼此独立的提示词，你只需给出更宽泛的目标，让它管理研究、分析、写作和数据处理等步骤。它可以整理业务信息，并将其转化为结构化、可执行的结果，让复杂的工作流程更易于管理。

• 基于目标执行业务任务

Kimi Work 可以接收业务目标及其验收标准，规划必要步骤、执行任务，并持续根据目标检查结果，直至满足要求，无需逐步输入提示词。

• 多个智能体并行研究

Kimi Work 可以启用 Agent 集群，即由多个协同处理复杂业务问题的 AI 智能体组成的网络。它会将宽泛的问题拆分为并行研究线索，由专门的智能体分别覆盖竞争对手、客户、定价和趋势等领域。随后，这些发现会汇总为统一分析，让你无需逐一协调每条研究线索，也能获得更全面的业务视角。

• 让 AI 立足于你的业务场景

Kimi Work 在你的桌面端运行，可以访问本地文件和文件夹、跨标签页浏览网页，并调用专业数据库。因此，它的输出能够反映你实际的业务文档和数据，而非泛泛的信息。

• 生成可直接用于业务的交付成果

Kimi Work 可将结果转化为可编辑的业务资产，包括计划、报告、演示文稿、电子表格、网站和代码。这使输出结果可以直接用于业务工作流程的后续阶段。

• 自动化定期业务监测

定时工作流程让 Kimi Work 能够持续跟踪竞争对手、市场动态、客户信号和财务指标。收集到的结果可以整理为随时间持续更新的仪表盘。

在业务中使用 AI，关键在于找到切实可行的方法，减少阻碍、优化工作流程，让团队能够专注于价值更高的工作。从小处着手，衡量结果，再扩大有效做法的应用范围。Kimi Work 可以帮助将业务目标转化为结构化工作流程，并简化日常任务。在兼顾信息与隐私安全的前提下，订阅 Kimi 企业版，获取更多 AI 能力，让 AI 服务于企业的各项业务。