岗位经验，存在少数人的脑子里
客户有什么偏好、遇到问题怎么处理，都要问熟悉业务的老员工。
新人上手慢，关键人员一忙，其他人就得等。
企业 AI 提效 · 方案与案例
AI FOR BUSINESS
业务场景 · AI 应用实践
让 AI 落地让企业提效
从企业目标到具体任务，
让 AI 理解业务，与团队共同推进工作。
企业日常工作中的四类痛点
企业的效率，卡在哪里？
反复询问、手工整理、查找资料、催促交接，占用了团队本可以用于业务的时间。
同样的工作，每天重复做
同类问题反复回答，客户需求反复整理，表格和报告靠手工复制、核对。
大量时间花在重复劳动上，业务越多越忙。
业务信息分散，找全资料很费力
客户要求在群里，项目资料在文档里，修改意见又散落在不同版本中。
开始一项任务前，总要先找资料、核对最新要求。
流程靠人盯，进度靠人催
材料交了谁来处理、缺了信息谁去补、客户反馈后谁继续，都要负责人安排。
负责人陷在协调和催办里，交接容易等待或遗漏。
对企业的影响新人上手慢、骨干难脱身；业务量一增加，协调和返工也跟着增加。
围绕业务落地的四项交付
我们为企业交付什么？
针对重复劳动、信息分散和经验难复用的问题，提供改造方案、可用工具，以及团队持续使用的支持。
业务梳理与改造方案
明确哪些工作值得改、哪些任务交给 AI、哪些判断由人负责，让企业知道从哪里开始。
交付：岗位任务清单、流程改造方案、试点计划。
可使用的 AI 助手与工具
围绕需求整理、资料分析等具体工作，提供员工能够直接使用的助手和工具。
交付：任务助手、工作模板、结果审核要求。
企业共享工作台
集中管理企业背景、项目档案、岗位助手与共享方法，让团队共用资料和经验。
交付：企业工作台、项目档案、共享方法库。
团队使用指导与持续优化
结合日常任务指导员工使用，处理实际问题，把有效的改进沉淀为团队共用的方法。
交付：使用指导、操作手册、复盘与优化支持。
服务目标让员工有工具可用，让负责人有方案可推进，让企业的经验可以持续积累。
从完整业务流程，看 AI 如何融入招聘交付
案例一：猎头招聘
从见客户前的预研，到推荐、面试、入职与收款，沿着完整业务流程确定人与 AI 的分工。
- 01
需求预研
见客户前了解企业与职位
- 02
客户沟通
现场录音，确认岗位方向
- 03
需求拆解
整理客户资料与找人标准
- 04
简历判断
分析匹配情况，更新记录
- 05
人选推荐
负责人向客户推荐
- 06
面试跟进
负责人陪面，AI 整理报告
- 07
录用沟通
交付团队沟通录用条件
- 08
入职跟进
交付团队跟进人选入职
- 09
收款跟进
跟进开票与款项进展
业务难点需求和人选信息持续变化，负责人需要反复理解、判断、同步，并安排下一步工作。
核心 AI 功能 / 需求预研与客户沟通
从了解客户，到形成清晰的找人标准
围绕需求理解与找人标准，精选核心 AI 功能。每个 Agent 都是一位职责明确的 AI 助手。
| 业务任务 | Agent 名称 | Agent 的作用 |
|---|---|---|
| 客户与岗位预研 | 需求预研助手 | 结合客户 PPT 和职位资料，整理业务背景、用人方向与需要进一步确认的问题。 |
| 准备客户沟通材料 | 访谈准备助手 | 把预研结果整理成沟通提纲与访谈手册，帮助 项目负责人 有重点地了解客户。 |
| 整理客户会议纪要 | 会议纪要助手 | 提炼会议结论与待确认事项，形成客户侧的沟通记录，供 项目负责人 核对。 |
| 整理交付所需的客户信息 | 客户档案助手 | 汇总客户背景与业务信息，形成交付团队查阅和理解项目的资料。 |
| 形成岗位找人说明书 | 找人标准助手 | 把职位要求和确认后的判断整理成找人标准，在共享文档中供交付团队使用。 |
交付衔接客户侧留下清楚的会议结论，交付侧拿到客户背景与找人说明书，围绕同一套标准开展工作。
核心 AI 功能 / 人选评估与项目复盘
从简历评估，到推荐、面试与项目复盘
找人标准明确后，核心 AI 功能集中在人选评估、推荐材料、面试报告与项目复盘。
| 业务任务 | Agent 名称 | Agent 的作用 |
|---|---|---|
| 判断候选人是否匹配 | 简历评估助手 | 结合找人标准分析顾问提交的简历，列出匹配点、疑问与需要补充的沟通。 |
| 准备客户推荐材料 | 推荐材料助手 | 汇总候选人的匹配理由和关键信息，形成推荐草稿，供 项目负责人 审核后发送。 |
| 整理面试报告 | 面试报告助手 | 根据面试记录整理回答要点、能力表现与待确认问题，形成面试报告。 |
| 沉淀项目经验 | 项目复盘助手 | 汇总人工修正、客户偏好和招聘结果，提出可复用的经验与方法更新建议。 |
业务人员负责项目负责人 审核推荐、对接客户并陪同面试；交付团队负责录用条件沟通与入职跟进。
连接各位助手 / 共用同一份项目档案
让 AI 看见整个招聘项目，而不只是一份简历
这些助手要配合完成同一个招聘项目，就需要共用客户背景、找人标准、候选人记录和反馈。项目档案把这些信息关联起来。
客户档案
业务背景、合作历史
已经确认的招聘偏好
找人标准
招聘目标、岗位要求
当前有效的找人说明书
共同围绕同一个
招聘项目谁负责 · 到哪一步
下一步要完成什么
招聘项目谁负责 · 到哪一步
下一步要完成什么
候选人与推荐记录
简历、沟通、匹配分析
是否推荐、是否已反馈
会议与客户反馈
针对谁、因为什么
哪些判断已得到确认
例如：客户拒绝了一位候选人
需要区分：是这个人不合适，还是整个岗位的寻找方向要变？先把反馈关联到具体人和项目，再由负责人判断，避免把一次拒绝变成错误的通用标准。
下一阶段 / 主动协作流程
从“帮我分析一下”，到资料来了就接着做
围绕候选人提交、资料补充与推荐审核，安排 AI 助手与业务负责人的协作流程。
- 1
顾问提交候选人资料
项目收到新资料，启动该项目的分析任务。
- 2
AI 读取项目档案并分析
结合最新找人标准、简历和历史反馈，检查资料是否充分。
- 3
形成分析与推荐草稿
说明匹配点、风险和判断依据，交给负责人审核。
- 4
确认结果，继续跟进
记录推荐状态，承接后续客户反馈，提出方向调整建议。
改善目标减少负责人搬运材料、重复解释和逐项安排分析的工作，把精力留给客户沟通与关键判断。
阶段成果与后续实施
从流程梳理，到持续改善招聘交付
已梳理招聘工作流、明确核心 AI 能力并形成平台方案，后续围绕真实招聘任务推进实施。
已梳理流程与平台方案
明确招聘交付中的角色、任务，以及 AI 可以承担的核心工作。
将协作流程用于实际招聘
组织真实任务试用，衔接资料补充、分析审核和客户反馈，并持续改进使用方式。
| 关注维度 | 改善目标 | 衡量方式 |
|---|---|---|
| 负责人的时间 | 减少材料搬运、重复解释和逐项催办 | 记录整理、协调与审核的总用时 |
| 分析的质量 | 提高信息完整性，减少反复修改 | 检查遗漏、错误和人工修改情况 |
| 交付的连续性 | 让补充资料、审核与反馈及时衔接 | 跟踪等待时间、任务状态与完成情况 |
同一套方法，应用于另一种业务
案例二：达人营销
从客户需求，到一份有依据的达人名单：AI 辅助理解需求、搜索核验、整理名单，再根据反馈调整。
客户提供需求搜索与查看内容整理名单人工审核后交付客户反馈与调整
把“想找什么”说明白
AI 整理品牌、产品、目标市场与达人画像，提出缺失项，由人确认目标和限制。
从标签走到内容证据
借助可访问的数据和工具发现候选，查看主页与代表内容；资料不足时由人判断。
把选择理由留下来
去重、整理匹配理由与风险，把客户的通过、拒绝和待定关联到具体达人。
阶段成果达人搜索助手 聚焦需求理解、达人发现和内容判断，已进行前置搜索筛选和交付流程验证。
下一阶段 / 让客户反馈推进交付
客户说过的话，下一轮交付能接得住
把品牌、项目、当前需求、达人记录、名单版本和客户反馈关联起来，减少反复翻聊天记录。
例如，客户提出这样的调整要求“这批达人太偏测评，希望多一些生活方式类、自然使用产品的内容。”
找到对应项目读取原需求与名单
理解调整方向判断哪些条件改变
补充搜索与筛选排除已拒绝和重复项
审核后再交付附上理由与内容依据
明确且已授权，就继续推进
调用已有搜索与评估方法，生成补充名单，并说明为什么做这些调整。
与原需求冲突，就请人确认
指出冲突在哪里、会影响什么，负责人确认后，再继续相关任务。
两种业务，同一套方法先拆具体任务 → 关联项目资料 → 根据新信息推进 → 把结果与修正留下来
看清全局，分阶段实施
企业如何落地？
先确定企业要改善的交付，再选择相关部门与任务进入试点，逐步建立共享资料和工作方法。
看清目标与分工
跟着真实任务看一次：经过哪些部门和岗位，哪里等待，谁在做判断。
形成：组织与任务关系图
先做一个完整环节
选取影响交付的任务，明确 AI 产出、人工分工与完成标准。
形成：任务能力与使用方法
建立共享工作台
组织项目资料与状态，明确何时开始、何时请人、确认后怎样继续。
形成：可试用的协作流程
让经验回到团队
记录真实使用、人工修正与结果，改进共享方法，再决定扩展范围。
形成：复盘与改进记录
企业如何参与由负责人明确目标，一线人员提供真实材料并参与试用，共同确认哪些改进值得继续。
时间、人员投入和实施范围，依据组织现状与试点目标确定。
人员分工、现有工具、结果审核与资料管理
实施前需要明确的几个问题
把职责、可执行范围和确认方式讲清楚，再逐步扩大助手能够承担的工作。
是不是让 AI 替代整个岗位？
先拆具体任务。整理与分析可以交给 AI 辅助，客户沟通、关键决策和异常情况仍需明确由谁负责。
是不是要全公司一起做？
先自上而下理解组织与交付，再选一个相关范围试用。是否扩展，由实际效果来决定。
资料放在一起，谁都能看吗？
统一信息来源，同时按职责与项目分配读取范围。共享的岗位方法与个人工作背景可以分别管理。
AI 判断错了怎么办？
提供判断依据与可修改的结果；关键动作经人确认，并把修改原因留下来，供后续检查与改进。
现有工具和员工习惯怎么办？
先了解团队在哪里接收任务、查看资料和确认结果，再决定如何连接，避免让员工重复搬运信息。
谁维护资料和共享方法？
明确业务负责人和更新责任。员工可以提出改进，经确认后共同使用，并通过实际任务检验效果。
从一次业务梳理开始
如何开始合作？
带着一项真实交付，梳理它经过的部门、岗位与任务，找到适合分阶段改善的切入点。
建议的合作起点
一次业务梳理
用一份真实需求和一次实际交付，说明团队怎样工作、哪些事情最依赖人解释与推进。
随后共同确定试点目标、涉及岗位、所需材料与验收方式。
- 交付目标是什么？这项工作最终要让客户或内部团队得到什么结果。
- 哪些人参与，怎样交接？找出信息反复解释、等待确认和持续催办的地方。
- 已经有哪些真实材料？需求、文档、记录与反馈，能否支撑一次完整试用。
- 什么变化值得继续投入？明确时间、质量和协作负担的观察方式，由谁判断。
试点之后根据真实使用决定继续优化或扩大范围，把有效的方法逐步沉淀为团队共同能力。
让改变从一项真实交付开始
从“这件事现在怎么完成”，
开始聊起。
一起看清企业的目标、团队的分工，以及 AI 可以接住的具体工作。
要交付什么？谁需要这个结果，做到什么程度才算完成。
现在怎么完成？经过哪些人、哪些材料，哪里最需要反复解释。
希望怎样改变？想省下什么投入，哪些判断需要由人负责。
企业 AI 提效 · 合作沟通
理解组织，拆解任务，让经验成为共同能力。