库存周转用 AI 分析，数据要细到什么程度

库存周转用 AI 分析，数据要细到什么程度 一家做建材批发的公司，库存常年压在八百万左右，年周转四次。老板觉得还行，同行大概也这个水平。后来把明细拉出来看，四百里有一百八十万里是两年没动过的老型号，真正在转的那部分其实一年转八次。 周转率是个平...

政策补贴匹配交给 AI，靠谱程度有多少

政策补贴匹配交给 AI，靠谱程度有多少 每年三四月，总有老板问同一个问题：我这个厂，有没有什么补贴能申。真去查，政策散在工信、科技、人社、商务几个口的网站上，一个市里能翻出两百多条，看完也判断不了哪条和自己有关。 这件事让模型做初筛是合适的，...

外贸询盘用 AI 先过一遍，怎么排优先级

外贸询盘用 AI 先过一遍，怎么排优先级 一家做五金件出口的工厂，阿里国际站加展会，一天能收到三四十封询盘。业务员的做法是按收到顺序回，谁先来先回谁。结果一个月下来，最大的一单是从一封两行字的短询盘里出来的，而那封写了八段的长询盘，对方是来套价...

培训课件用 AI 做，内容从哪来才不空

培训课件用 AI 做，内容从哪来才不空 一家连锁餐饮做新员工培训，课件是总部三年前做的，四十六页，讲服务理念的多，讲怎么做的少。新人听完上岗，遇到客人催菜还是不知道怎么办。店长抱怨课件没用，总部说课件都发了，问题在店长没讲。 用模型做课件很快，...

质检记录用 AI 整理，档案怎么建

质检记录用 AI 整理，档案怎么建 一家做五金件的厂，质检记录是手写的，每批货一张单子，填完塞进柜子。去年有客户反馈一批货尺寸超差，要查当时的记录，翻了三个小时，找到那张纸，上面只写了「合格」，抽了几件、谁检的、按什么标准，一个字都没有。 这种...

客户回访用 AI 辅助，话术和记录怎么留

客户回访用 AI 辅助，话术和记录怎么留 一家做门窗的公司，装完一单要回访三次：当天道谢、一周问使用、三个月问有没有问题。执行了半年，回访率从九成掉到四成，原因是没人愿意打——打完还要写记录，一个电话五分钟，写记录八分钟。 问题不在电话，在记录...

装修报价单用 AI 审，能查出哪些漏项

装修报价单用 AI 审，能查出哪些漏项 每年这个时候都有人拿着报价单来问：这份六万八的报价，能不能签。单子看着挺细，三十多行，每一项都写了单价和数量。翻到第三页就看出问题：防水只写了卫生间地面，墙面没提；拆除费单列，垃圾清运没有；水电按点位算，...

票据和凭证用 AI 识别，准确率怎么控住

票据和凭证用 AI 识别，准确率怎么控住 一家代账公司每月要处理三千多张票， {MOD}、收据、行程单、银行回单混在一起。以前两个会计录入，一个月错三四十张，错的地方集中得厉害：金额位数看错、税额算错、日期写成上一年。 上了识别之后，速度提了四倍，错...

投标文件用 AI 起草，哪些部分不能交给它

投标文件用 AI 起草，哪些部分不能交给它 一家做钢结构的中型公司找我们，说他们每次投标都要熬三个通宵，标书三百多页，七成内容是上一份改过来的。我们看了一遍，真正决定中不中的那部分只占三成，其余是公司介绍、资质清单、售后承诺这类格式化内容。 能...

门店排班交给 AI 排，哪些约束必须写进去

门店排班交给 AI 排，哪些约束必须写进去 一家六个店的小连锁，排班一直是店长手写。每周四晚上排下周，排到十一点，第二天必有两个人来找：一个说那天有课，一个说连着上六天了。店长改一版，又冒出新的冲突。后来把这张表交给模型排，第一版更乱，因为它不...

售后工单用 AI 分类，规则怎么设

售后工单用 AI 分类，规则怎么设 我们去看过一家做家电售后的公司，后台每天进两百多张工单，全靠两个文员读内容手动点分类。点错的比例不低，装错队的单子往往要过两天才被发现，师傅已经跑了一趟白路。改法不是加人，是让模型先分类，人只处理它拿不准的那...

让 AI 做竞品分析，跑出来的结论能信几分

让 AI 做竞品分析，跑出来的结论能信几分 把三个同行的名字丢给它，说一句「帮我做个竞品分析」，回来的东西多半是四平八稳的框架：产品定位、价格策略、渠道布局、优劣势对比。每一条都对，每一条都用不上——因为它没有事实，只有结构。 这不是它不肯干，...

合同初审交给 AI，能查出什么，查不出什么

合同初审交给 AI，能查出什么，查不出什么 一份十几页的服务合同，找人通读一遍要一个多小时。交给 AI，两分钟能出一份问题清单：哪里前后矛盾、哪几个条款缺了、金额和日期对不对得上。这类活它干得不差。 但要清楚它的位置。它做的是通读和比对，不是法律...

招聘筛简历用 AI，怎么用才不误杀合适的人

招聘筛简历用 AI，怎么用才不误杀合适的人 招聘岗位挂出去三天，收到四百份简历。人工一份份看，看完要到下周，好的人早在别家面试了。交给 AI 先过一遍，两小时能出一份初筛名单，这件事已经有不少公司在做。 麻烦出在后面。筛出来的二十份简历，约来面试...

客服话术用 AI 生成，怎么保证口径不跑偏

客服话术用 AI 生成，怎么保证口径不跑偏 用 AI 写客服话术，最容易出的问题不是写得不好，是写得「太热情」：承诺了不该承诺的、解释了不该解释的、语气和公司调性不搭。控制口径的办法是三件事：把不能说的话列成清单、给它真实的问答记录、每批话术发出去...

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