五大企業(yè)級智能體的剛需落地應(yīng)用場景 原創(chuàng)
大家好，我是九歌，一個智能體科普和實踐者。
做智能體最難的事情，并不是如何怎么學(xué)會做智能體，工具的學(xué)習(xí)往往是簡單的，如何找到智能體真正有用的應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)需求才是核心能力。我們目前在各大智能體開發(fā)平臺上的智能體，說實話，更多是玩具的屬性。
在AI大模型領(lǐng)域，企業(yè)端正在探索的方向主要有：
1.企業(yè)的知識管理與數(shù)據(jù)治理 | 老生常談的方向 |
2.垂域模型打造 | 利用企業(yè)私有的數(shù)據(jù)、知識、通用大模型，訓(xùn)練極速的垂域模型 |
3.智能體構(gòu)建 | 業(yè)務(wù)驅(qū)動的，能夠部分解放員工的智能體 |
4.智能體多元協(xié)同 | 基于MCP、A2A協(xié)議、物聯(lián)網(wǎng)等，打造超級智能體 |
其中基于垂直行業(yè)或崗位的相關(guān)智能體構(gòu)建，只屬于精通此業(yè)務(wù)的人。通用智能體，我覺得是個偽命題，在5年內(nèi)不會有突破，歡迎大廠早日打我臉。垂域方向的智能體倒是有點希望，比如專門解決大數(shù)據(jù)處理和可視化分析的智能體。
剛需1：重復(fù)低級的工作流程
在AI大模型沒有爆發(fā)前，這個方向的場景就已經(jīng)被探索很多年了，比如大家所熟知的RPA、自動化腳本，以及借助專門訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來解決企業(yè)在財務(wù)報銷、合同審計、文檔歸結(jié)、智能招聘等工作場景中產(chǎn)生的大量的重復(fù)的工作內(nèi)容。
這個方向的工作場景特點可以總結(jié)為6個字：重復(fù)、低級、量大
就以大家熟悉的人力資源招聘為例，從企業(yè)職位發(fā)布、簡歷篩選評價等場景就可以總結(jié)出以下智能體開發(fā)場景。
場景 | 智能體 | 簡介 |
職位發(fā)布 | JD生成Agent | 根據(jù)企業(yè)信息和要求，自動生成完整的職位招聘需求詳情 |
簡歷篩選 | 簡歷篩選Agent | 根據(jù)企業(yè)用人需求，從多維度對候選人簡歷進行評分，生成評價報告 |
面試輔助 | 面試輔助Agent | 根據(jù)候選人信息，自動生成面試問題，總結(jié)面試過程，輸出評估建議 |
剛需2：基于數(shù)據(jù)的分析與決策
從企業(yè)的實際落地來看，數(shù)據(jù)決策類智能體是容易上手的方向，包含經(jīng)營分析、業(yè)績預(yù)測、報表生成、數(shù)據(jù)整合、趨勢分析、風(fēng)險預(yù)警等。這個更像是傳統(tǒng)的商業(yè)數(shù)據(jù)分析的主要事情。
這個方向的工作場景可以總結(jié)為這幾個關(guān)鍵字：定量分析、變量有限、數(shù)據(jù)準確、業(yè)務(wù)明確。
首先為什么是定量分析而不是定性分析，因為定量分析是最能直觀感受智能體效果的，數(shù)字是不會騙人的。而定性分析的智能體，產(chǎn)生的結(jié)果，一般AI味很重，大模型的幻覺明顯。
數(shù)據(jù)準確和業(yè)務(wù)明確要求智能體的工作流一定是清晰明確的，只有清晰明確的路徑才能保證每次智能體輸出的結(jié)果的穩(wěn)定性，降低錯誤成本和技術(shù)債。從這方面看，從管理會計這門課程去出發(fā)，反而容易找到很多智能體的應(yīng)用場景。
數(shù)據(jù)決策類智能體，離不開數(shù)據(jù)的準確處理和分析，但是大模型并不擅長，而且企業(yè)的生產(chǎn)用語是非常專業(yè)和私有的，通用大模型也不一定能準確理解提示詞中的生產(chǎn)用語，智能體開發(fā)中，用戶意圖的識別反而成了一件難事。
但是我相信短則半年，長則一年，擅長千萬行級別的數(shù)據(jù)分析開源垂域大模型ChatBI即將問世，效果和震撼度不亞于在Vibe Coding領(lǐng)域的Claude 3.7。
下面是一些容易想到的，場景相對具體的數(shù)據(jù)決策類智能體。
場景 | 智能體 | 簡介 |
經(jīng)營分析 | 銷售數(shù)據(jù)對比Agent | 對比各時間段的銷售數(shù)據(jù)，分析銷售額變化趨勢，快速定位異常時間段或增長點。 |
業(yè)績預(yù)測 | 單品銷售預(yù)測Agent | 基于歷史單品銷售數(shù)據(jù)，預(yù)測未來某個單品的銷量，幫助制定庫存計劃和促銷策略。 |
報表生成 | 部門月度報表生成Agent | 自動生成某個部門的月度財務(wù)或績效報表，供部門負責(zé)人審閱和決策。 |
數(shù)據(jù)整合 | 客戶信息整合Agent | 整合來自不同渠道的客戶信息，形成統(tǒng)一的客戶資料檔案，支持客戶跟進或營銷活動。 |
趨勢分析 | 產(chǎn)品偏好趨勢分析Agent | 分析客戶對產(chǎn)品的購買偏好，識別熱門產(chǎn)品和冷門產(chǎn)品，幫助調(diào)整產(chǎn)品線和營銷策略。 |
風(fēng)險預(yù)警 | 庫存風(fēng)險預(yù)警Agent | 針對庫存數(shù)據(jù)，識別可能的缺貨或積壓風(fēng)險，提前發(fā)出預(yù)警，避免損失。 |
剛需3：客戶洞察與營銷
這個方向其實就是CRM方向的場景，主要方向包括客戶畫像、消費習(xí)慣分析、需求預(yù)通、營銷策略生成、訂單智能錄入等。這個方向，就是我們提到的定性分析，在當前的技術(shù)階段，是個比較難做出效果的。
這個方向的工作場景，主要特點都是圍繞客戶展開。
不管是客戶畫像、消費習(xí)慣、需求預(yù)測，其實是10年前的大數(shù)據(jù)技術(shù)主要解決的事情。想要得到有價值的客戶畫像、消費習(xí)慣，必須要有海量的數(shù)據(jù)和算法，這是中小企業(yè)都不具備的。
對于中小企業(yè)來說，最有使用價值的是產(chǎn)品客服助手、潛在客戶獲取和產(chǎn)品營銷方向。以下是我們能想到的一些智能體應(yīng)用場景。
場景 | 智能體 | 簡介 |
產(chǎn)品客服助手 | 智能問答客服Agent | 自動解答客戶關(guān)于產(chǎn)品常見問題，提供實時咨詢服務(wù)，減少人工客服負擔。 |
產(chǎn)品客服助手 | 售后問題診斷Agent | 收集客戶對產(chǎn)品的問題描述，自動分析并判斷問題類型，提供對應(yīng)的解決方案或保修建議。 |
潛在客戶獲取 | 客戶線索挖掘Agent | 從企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)中挖掘潛在客戶，標記高價值客戶，支持銷售團隊跟進。 |
產(chǎn)品營銷 | 營銷文案生成Agent | 根據(jù)產(chǎn)品特點及目標客戶群體，快速生成個性化的營銷文案，提高營銷活動的效率和效果。 |
產(chǎn)品營銷 | 優(yōu)惠活動推薦Agent | 根據(jù)客戶歷史消費數(shù)據(jù)，推薦最可能吸引客戶的促銷優(yōu)惠活動，提升活動轉(zhuǎn)化率。 |
產(chǎn)品營銷 | 郵件/短信營銷Agent | 基于客戶分組和偏好，自動生成郵件或短信內(nèi)容，精準觸達目標用戶，提高營銷活動的到達率和轉(zhuǎn)化率。 |
剛需4：財務(wù)風(fēng)險與合規(guī)
這個方向的智能體在企業(yè)中，也是絕對剛需中的剛需，主要包括財務(wù)風(fēng)險與合規(guī)、費用合規(guī)審核、憑證檢直、成本還源、賬務(wù)處理、資金風(fēng)險檢測等等。這些智能體其實可以應(yīng)用到企業(yè)會計、審計、法務(wù)、投資等多個崗位，是一個非常大的市場。
這類智能體的特點是和錢直接相關(guān)，雖然市場大，但是對智能體的要求也非常高。以下是我們能想到的一些智能體應(yīng)用場景。
場景 | 智能體 | 簡介 |
財務(wù)風(fēng)險與合規(guī) | 財務(wù)風(fēng)險預(yù)警Agent | 監(jiān)控企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)，識別潛在的財務(wù)風(fēng)險（如資金鏈斷裂、現(xiàn)金流不足等），并提供預(yù)警和應(yīng)對建議。 |
費用合規(guī)審核 | 費用報銷合規(guī)審核Agent | 對員工報銷單據(jù)進行自動審核，識別不合規(guī)條目并標記問題原因，減少人工審核成本。 |
憑證檢直 | 憑證合法性校驗Agent | 自動校驗財務(wù)憑證的合法性和真實性，防范虛假憑證或重復(fù)憑證的風(fēng)險，確保賬務(wù)數(shù)據(jù)準確性。 |
成本還原 | 成本追溯分析Agent | 分析企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的成本構(gòu)成，追溯各成本環(huán)節(jié)來源，幫助企業(yè)優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)和定價策略。 |
賬務(wù)處理 | 智能賬務(wù)處理Agent | 自動完成日常賬務(wù)處理（如分類賬錄入、對賬、結(jié)賬），提升財務(wù)部門工作效率，避免人工錯誤。 |
資金風(fēng)險檢測 | 資金流動性監(jiān)控Agent | 監(jiān)控企業(yè)資金流動情況，識別異常資金流動或潛在的流動性風(fēng)險，確保資金鏈安全穩(wěn)定。 |
剛需5：生產(chǎn)與供應(yīng)鏈優(yōu)化
這個方向的智能體，不同的企業(yè)需求是不一樣的，雖然是剛需，但是個性化確非常強，只有定制才能滿足企業(yè)的需求。
生產(chǎn)與供應(yīng)鏈優(yōu)化主要包含智能排產(chǎn)、設(shè)備故障預(yù)測、工藝參數(shù)優(yōu)化、供應(yīng)鏈調(diào)度、物料管理、庫存管理等。這類智能體的特點就是個性化、與業(yè)務(wù)強關(guān)聯(lián)！
我們能想到的具體智能體場景主要有下面這些，不過顆粒度還是比較粗，實際開發(fā)的話，還需要進一步細化。
場景 | 智能體 | 簡介 |
智能排產(chǎn) | 生產(chǎn)排產(chǎn)優(yōu)化Agent | 根據(jù)訂單需求和生產(chǎn)能力，動態(tài)優(yōu)化生產(chǎn)排產(chǎn)計劃，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)能利用率。 |
設(shè)備故障預(yù)測 | 設(shè)備健康監(jiān)控Agent | 基于設(shè)備運行數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備故障發(fā)生的可能性，減少計劃外停機時間和維護成本。 |
工藝參數(shù)優(yōu)化 | 工藝參數(shù)優(yōu)化Agent | 分析生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)，優(yōu)化關(guān)鍵工藝環(huán)節(jié)，降低能耗和提升產(chǎn)品質(zhì)量。 |
供應(yīng)鏈調(diào)度 | 智能供應(yīng)鏈調(diào)度Agent | 基于訂單需求和供應(yīng)鏈資源，優(yōu)化供應(yīng)鏈調(diào)度，降低物流和供應(yīng)成本，提升交付效率。 |
物料管理 | 物料需求預(yù)測Agent | 根據(jù)生產(chǎn)計劃和歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測物料需求，避免原料短缺或積壓。 |
庫存管理 | 智能庫存優(yōu)化Agent | 動態(tài)監(jiān)控庫存狀態(tài)，優(yōu)化庫存結(jié)構(gòu)，降低庫存持有成本和物料浪費。 |
總結(jié)
總體而言，企業(yè)級的智能體開發(fā)，需要對接企業(yè)現(xiàn)有的ERP、MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）或WMS（倉儲管理系統(tǒng)）等，確保數(shù)據(jù)流暢整合，而且也需要根據(jù)企業(yè)的行業(yè)特點（如電子制造、汽車、醫(yī)藥等），提供定制化的智能體功能模塊，每個智能體的優(yōu)化目標（如降低能耗、提高設(shè)備利用率、減少庫存）需要與企業(yè)業(yè)務(wù)目標清晰綁定，確保投入產(chǎn)出比最高。
本文轉(zhuǎn)載自??九歌AI大模型?? 作者：九歌AI
