大家好，我们是成都小火科技。最近这一个月，办公室里讨论最多的就是企业AI工作流定制的需求，不是那种放之四海而皆准的通用工具，而是真真切切能嵌进客户日常业务里的东西。前两周刚陪一个制造业客户去他们车间蹲了两天，看着工人师傅拿着纸质表单记录生产数据，再手动录入到ERP系统，中间还得反复核对，光一个批次的质检数据就要耗两小时。客户负责人跟我们叹，“不是不想用AI，是市面上的AI工具要么太复杂，要么跟我们的生产流程对不上，等于白买”。这其实就是现在很多企业的痛点：AI得落地到具体工作流里才有用，光谈技术没用。

我们现在做的企业AI工作流定制，核心就是把AI功能跟客户的业务环节“拧成一股绳”。比如给电商客户做的客服+订单处理流，不只是简单的AI客服应答，而是让AI先识别客户咨询的类型，是查物流、退差价还是售后问题，然后自动调取对应的订单数据，甚至能根据客户历史消费记录给出个性化解决方案。有个做母婴用品的客户，之前客服要同时开三个系统：聊天窗口、订单后台、库存表，现在AI直接把这三个系统的数据串起来，客户问“买的奶粉什么时候到”，AI一秒调出物流信息，还会顺带提醒“您上次买的纸尿裤快用完了，当前库存充足”，客服响应时间从原来的5分钟压到了1分钟以内。还有更细分的，比如给律所做的合同审查工作流，AI不只是挑错别字，而是能根据客户所在行业的法规（比如互联网公司要符合《数据安全法》），标出合同里可能有风险的条款，还能关联过往的相似案例，给律师提修改建议，这背后不是通用大模型，是我们用客户提供的3000多份历史合同和行业法规数据微调过的专属模型，精度比通用工具高太多。

聊到开发流程，其实我们从来没有一套“标准答案”，每个客户的情况都不一样。第一步肯定是“扎进客户的业务里”，不是开个会听需求就完了。上次给一家做医疗器械的客户做研发流程AI化，我们的产品经理和算法工程师跟着他们的研发团队泡了一周，看他们怎么记录实验数据、怎么跟临床机构对接、怎么归档审批文件。有天下午跟研发负责人一起改实验方案，才发现他们有个特殊需求：AI得能识别手写的实验记录，因为老专家习惯用纸笔记录，再由助理录入系统，中间容易出错。后来我们就在工作流里加了多模态识别模块，手机拍张照片，AI就能把手写内容转成电子档，还能自动比对之前的实验数据，标出异常值，这要是没蹲现场，根本想不到。

接下来是数据梳理，这步最磨人，但也最关键。企业的数据往往散在各处，有的在Excel表里，有的在十年前的旧系统里，还有的是员工存在本地硬盘的文档。上次帮一家连锁超市做供应链AI工作流，他们的采购数据一半在ERP里，一半在采购经理的个人表格里，还有部分促销活动数据存在门店的POS系统里。我们花了两周时间，一边帮他们做数据迁移，一边跟IT部门一起做接口调试，还得保证数据安全，超市的供应商信息属于商业机密，所以我们在数据传输环节加了端到端加密，还做了权限分级，只有采购总监能看完整的供应商报价数据。有时候客户会担心“数据不够怎么办”，其实不用怕，我们会用相似行业的公开数据做补充，再通过数据增强技术扩量，上次给一家初创物流公司做路线优化，他们只有半年的运输数据，我们就加了公开的路况数据和天气数据，再模拟不同场景下的运输情况，训练出来的AI照样能精准预测运输时间。

模型适配完了不是结束，得让客户的人真能用起来。上个月给一家教育机构做的学员管理AI工作流，初版做出来后，让班主任试用，反馈说“AI推荐的课程太复杂，家长看不懂”。我们赶紧调整，把AI推荐的内容改成“孩子最近数学几何薄弱，推荐每周2次的几何专项课，每次40分钟，配套课后练习”，还加了一键生成报名链接的功能，班主任用着就顺了。上线后也不是不管，比如电商客户大促前，我们会提前一周帮他们测试AI的并发能力，调整订单处理的优先级规则，去年双十一，有个客户突然加了“预售订单优先发货”的需求，我们连夜改了AI的规则，没耽误大促。

现在我们团队里，算法工程师们还在研究更“轻”的AI模块，比如能嵌进Excel的AI函数，让老会计不用学新系统，在熟悉的表格里就能用AI自动对账；产品经理则在跟客户聊“AI工作流的迭代”，比如制造业客户的生产标准变了，AI能自动更新质检规则，不用再重新开发。其实做这行久了就知道，企业要的不是多厉害的AI技术，而是能帮他们少加班、少出错、多赚钱的工具。就像上次那个制造业客户，用了我们定制的AI工作流后，质检效率提了40%，车间里原来要3个人做的数据录入，现在1个人就能搞定，负责人跟我们说“终于不用天天盯着表单看了”，听到这话，比签多大的单都开心。

往后，AI工作流肯定会更“深”，不只是处理现有流程，还能预测风险，比如提前预警供应链可能中断，或者客户可能流失。我们也在跟着客户的需求走，把每个行业的经验攒下来，做更贴合的定制。毕竟，好的AI工作流，从来不是我们设计出来的，是跟客户一起“跑”出来的。

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