目录

1. 开发平台调研

1.1. 应用场景

1.2. 核心功能

1.3. 官方应用案例

2. POC验证

3. 落地方向调整

4. 需求收集

5. 应用搭建、发布

6. 用户验收与反馈

7. 收益分析

---

当前，Coze、Dify、Zion、BetterYeah等平台正推动着AI应用开发的浪潮。本文介绍AI应用在企业业务中的探索性实践：以电商履约系统中的售后业务作为试点，旨在打通落地路径、验证技术可行性，并初步测算AI在提升售后处理效率、降低人力成本等方面的具体收益，为后续规模化铺平道路。

1. 开发平台调研

开发平台采用的是企业基于dify自研的AI平台，作为平台使用方从应用场景、核心功能、官方案例三个方面进行了解。

1.1. 应用场景

• 智能客服

        描述：结合企业知识库，提供精准问答和交互支持

        典型场景：电商客服、法律咨询助手

• 内容创作

        描述：自动生成文本内容，如文章、报告、商品文案等

        典型场景：营销文案生成、技术文档自动化

• 企业知识管理

        描述：通过 RAG 技术，构建私有知识库和智能搜索系统

        典型场景：内部 Wiki 问答、合同解析

• 自动化工作流

        描述：编排多步骤任务，结合工具调用和 API 集成

        典型场景：财务报告分析、测试用例生成、订单处理自动化

• 数据分析和报告

        描述：利用 Agent 能力处理数据，生成洞察和可视化结果

        典型场景：销售数据分析、市场调研报告

1.2. 核心功能

• 低代码/无代码开发

        方式：通过可视化界面定义提示词、上下文和插件

        优势：降低开发门槛，非技术人员可参与

• 多模型支持

        支持模型：数百种开源和专有模型，如 GPT 系列、Llama2 等

        功能：可灵活切换组合，提供性能比较和 A/B 测试

• 可视化工作流编排

        设计方式：通过图形化界面设计复杂 AI 工作流

        支持任务：多步骤任务自动化

        内置节点类型：知识检索、LLM 调用、API 请求、条件分支等

• RAG（检索增强生成）引擎

        支持格式：PDF、PPT、Word 等 20 + 文档格式语义处理

        用途：构建向量数据库，适用于企业知识库问答

• Agent 智能体开发

        推理策略：基于 ReAct 或 Function Calling

        功能：自主规划任务和调用工具

        工具情况：50 + 内置工具，支持自定义工具集成

• 企业级部署与管理

        部署方式：支持私有化部署（Docker/Kubernetes）

        监控体系：提供 LLMOps 监控，包括成本分析等

1.3. 官方应用案例

有私人 AI 助手、AI 智能客服、与外部系统集成等大量案例供参考

2. POC验证

起初定位为日常研发提效的工具类应用，并将应用提供的能力按角色划分为产品、研发、测试、运营、日常办公五类，然后选取了一两个功能点做了个workflow类型的应用用于验证想法。

3. 落地方向调整

通过POC验证可行性后召开会议进行demo演示和落地方向讨论。经过讨论，发现目前的工具类定位面向的是部门内部人员，跟业务价值有偏差，应该以部门的IT系统面向的用户作为出发点去思考应用功能，应该面向这些用户为他们赋能。于是，AI应用落地方向调整为面向电商履约系统中的用户，并以系统中的售后业务作为试点。

4. 需求收集

电商履约系统售后业务主要的用户是客服人员，于是经过产品的调研，收集客服人员述求后将AI应用提供的功能初步分为四类：操作指引、FAQ、高频单据查询、指标分析。

5. 应用搭建、发布

6. 用户验收与反馈

应用发布后邀请客服人员进行小范围试用并从易用性、实用性、改进建议三方面收集反馈。以下是问卷示例：

xx助手用户反馈问卷
易用性
1. 您如何评价xx助手的易用性？
非常困难、比较困难、一般、比较容易、非常容易

2. 您认为Dify的界面设计是否直观？
非常不直观、不直观、一般、直观、非常直观

3. 您在使用过程中遇到的主要操作困难是什么？

实用性
4. xx助手的功能是否满足您的开发需求？
完全不满足、不太满足、一般、比较满足、完全满足

5. 您最常使用的功能是什么？它如何帮助您的工作？

6. 您认为Dify在哪些方面的功能需要加强？

改进建议
7. 您最希望Dify新增的功能是什么？

8. 您对Dify的文档和教程有什么建议？

9. 其他建议或意见：

感谢您抽出时间提供宝贵意见！您的反馈将帮助我们改进产品。

7. 收益分析

企业所有行为最终都要指向财务结果，而收益分析就是架起技术投入和商业价值之间的桥梁。下面给出多维度指标量化评估收益的示例：

指标类别	具体指标	计算方法/说明	指标值
效率提升	半自动化处理率	客服协同AI处理售后工单（如退货审核、换货触发、退款执行）的比例。	xx%-xx%
	平均处理时长(AHT)	单笔售后工单从创建到关闭的平均时间。	降幅≥xx%
成本节约	人力成本节省	AI客服替代人工处理重复咨询（如退款进度查询、新人操作手册查询）	x个月收回投入
	退货挽回收益	挽回订单量×平均订单金额	挽单率xx%
服务质量	一次解决率(FCR)	客服/AI 首次接触即解决售后问题的比例，有助于降低重复工单。	≥xx%
	客户满意度(CSAT)	用户对售后服务的评分	提升xx%
风险控制	合规率	客服操作符合系统规则的操作比例	提升xx%
	客诉率	客诉发生的比例	下降xx%