企業 AI 應用 · 從真實工作開始

把重複工作,
交給 AI。

把時間,還給團隊。

從設計、運營到銷售、財務與供應鏈,我們深入企業的每一種工作。用 AI 員工、流程自動化與定製系統,把想改變的環節,變成真正可用的方案。

從一項具體任務開始 · 用真實樣本驗證

PANZHI / CONNECTED INTELLIGENCE
LESS REPETITION. MORE POSSIBILITY.SCROLL TO DISCOVER ↓
業務先行真實場景驗證AI + 系統開發人始終掌握判斷
01 / EVERYDAY OPPORTUNITIES

一天很忙, 多少時間花在重複上?

機會往往不在宏大的轉型計劃裡,而在團隊每天說的那句:“這個又要重新做一遍。”

01

圖又要改一遍

活動變了,文字、素材跟著變。設計師逐張開啟、修改、匯出。

02

檔案又散在群裡

投稿包、修改稿、採納記錄散落在聊天中,運營反覆找、下載、核對。

03

資料又要手動搬

幾個平臺、幾張表,每次彙總都要重新整理口徑、複製貼上。

02 / REAL WORK. REAL CHANGE.

從“每天都在做”, 到“可以交給 AI 做”。

從真實專案出發,探索更多部門、更多流程中的 AI 可能。

流程示意
原來的工作
EVERYDAY / STUDIO夏日好物讓日常,多一點靈感活動素材示意↗
交回的成果
EVERYDAY / STUDIO秋日上新讓日常,多一點靈感活動素材示意↗
電商 · 設計團隊真實專案 · 客戶匿名

半天的重複改圖, 變成一句任務說明。

給出素材包和修改要求,AI 員工批次處理,設計人員複核成果。

幾分鐘同類任務的處理時間

效果來自專案方描述。實際耗時隨圖片數量、任務複雜度和複核要求變化,不代表任意圖片任務的時效承諾。

看看怎麼做到的
流程示意
從零散投稿,到統一待辦。

AI 按企業規則初篩,採納決定留給運營。

投稿材料初篩示意下一步
圖文素材 A符合示例規則待人工稽核
圖文素材 B需要補充材料待人工確認
圖文素材 C規則存在疑問交運營判斷
最終判斷,由人掌握

規則與狀態僅為介面演示,具體初篩項需結合專案確認。

電商 · 達人合作運營真實專案 · 客戶匿名

投稿不再靠翻聊天, 把精力留給內容判斷。

將小紅書達人投稿組織到業務平臺中,AI 按企業規則初篩,運營負責最終判斷。

約 70%該專案減少的重複工作

約 70% 來自專案方描述,具體統計週期與口徑待補充。僅指該專案重複工作,不代表人員、總成本或其他客戶效果。

看看怎麼做到的
03 / TWO WAYS TO GET THERE

流程不同, 落地方式也不同。

A已有流程,任務明確

讓 AI 接手一段重複工作

先識別可重複的步驟,再組合 AI、規則和工具,讓員工通過清晰的任務入口拿到成果。

例如:圖片批次修改、資料整理
看看怎麼做到的
B資料零散,協作依賴人工

業務系統與 AI,一起落地

把材料、狀態和協作組織到一個流程裡,再讓 AI 參與適合的環節。最終判斷仍由人負責。

例如:達人投稿與稽核平臺
看看怎麼做到的
05 / BUILT WITH YOUR TEAM

先把工作看明白, 再讓 AI 做到位。

  1. 01

    走進業務現場

    與使用者一起看工作如何發生,梳理材料、工具、規則和卡點。

    交回的成果業務流程與問題清單
  2. 02

    選定一個切入點

    比較任務頻率、耗時、規則清晰度和異常比例,共同選擇值得試的場景。

    交回的成果試點範圍與驗收標準
  3. 03

    用真實樣本驗證

    製作可體驗的方案,對照人工結果驗證質量,記錄需要人處理的部分。

    交回的成果原型、樣本結果與差異記錄
  4. 04

    接入日常工作

    按實際情況連線現有工具,或補齊必要的業務平臺,明確許可權與交接方式。

    交回的成果可使用的流程與操作說明
  5. 05

    持續看效果、改細節

    看使用中的異常、複核耗時和成果質量,逐步最佳化,再討論擴充套件。

    交回的成果效果回顧與迭代清單
專案範圍、週期、部署方式與費用,在瞭解實際需求後共同確定。交付方式
06 / UNDERSTAND. BUILD. DELIVER.

懂業務,也有能力 把它真正做出來。

技術能力
01

懂業務

從實際使用者和工作樣本出發,把流程、規則、輸入和成果梳理清楚。

02

能開發

連線現有系統,補齊缺失的流程管理,讓材料、狀態和協作有明確的承載。

03

能落地 AI

組合任務理解、專業技能與工具執行,讓 AI 參與適合的環節,交回可複核結果。

LET’S START WITH YOUR WORK

你們團隊, 哪件事每天都在重複做?

告訴我們誰在做、怎麼做、哪裡最費時間。你不需要先懂 AI,我們先把工作一起看明白。

聊聊你的場景