Scenario Center

企业 AI 场景中心

先判断哪个业务场景最值得做,再连接方案、产品、交付人才和部署路径。TokenStar 用统一框架把知识库、客服、营销、销售、Agent、私有化和成本优化拆成可验证的 PoC。

场景优先级

从“能不能做”切换到“先做什么最划算”。

不同企业不缺 AI 想法,缺的是场景排序、PoC 边界和可验收指标。这个页面负责把方向收敛成第一批可交付项目。

7核心场景
4步场景到 PoC
多云/本地部署路径

Priority

先选能赢的场景

AI 场景不是越多越好。上线水准的项目需要先满足高频、数据、风险、指标四个基本条件。

高频重复

每天都发生、规则相对稳定、人工成本高的动作优先。

数据可获得

文档、工单、CRM、商品或日志数据有来源、有权限、有更新责任。

风险可控

先从辅助决策、人工确认、低风险流程开始,逐步扩大自动化边界。

结果可量化

上线前定义响应、准确、成本、转化或节省时间等可验收指标。

Tracks

七类高频企业 AI 场景

每张卡片都连接到现有方案、PoC 服务包和推荐厂商,避免场景页停留在概念介绍。

知识沉淀优先

企业 AI 知识库方案

文档、制度、FAQ、SOP 已经存在,但一线团队查找和复用效率低。

  • 文档分散、知识难检索
  • 新员工学习周期长

先选 1-2 个高频知识域做 RAG 问答,验证准确率、可追溯和运营维护成本。

制造业政企工程师百度云华为云TokenStar
验收指标命中率、引用准确率、人工检索时长下降
文档覆盖率回答可追溯人工检索节省
服务压力优先

AI 智能客服方案

客服咨询量高、工单分流慢、知识更新依赖人工培训。

  • 人工客服压力高
  • 服务响应不稳定

从售前咨询、售后 FAQ 或内部支持入口切入,先做低风险自动应答与人工协同。

企业家代理商工程师腾讯云百度云TokenStar
验收指标首次响应时间、转人工率、质检复盘效率
响应速度分流准确率服务一致性
内容增长优先

AI 营销内容方案

商品、活动、短视频、投放素材迭代快,内容团队产能不足。

  • 内容产能不足
  • 素材迭代成本高

把内容模板、审核规则和 A/B 测试指标固定下来,先提升生产节奏再追求自动化。

电商代理商企业家阿里云腾讯云火山
验收指标素材产出量、上新周期、活动复用率
内容周转审核通过率投放复用
销售转化优先

AI 销售助手方案

线索分层、跟进提醒、客户画像和销售话术依赖个人经验。

  • 线索跟进效率低
  • 销售知识复用弱

先围绕销售 SOP 和 CRM 跟进记录做助手,避免一开始就改造完整销售系统。

企业家代理商工程师火山阿里云TokenStar
验收指标线索响应、跟进完整度、转化漏斗可视化
线索评分跟进节奏话术复用
流程自动化优先

Agent 工作流方案

跨系统录入、审批、查询、汇总动作多,业务人员在不同工具之间反复切换。

  • 跨系统流程手工操作多
  • 任务交接效率低

选择一个有明确输入输出的流程,先接 2-3 个工具,明确失败兜底和权限边界。

软件公司 / ISV代理商工程师火山TokenStar腾讯云
验收指标任务完成时长、人工接管率、流程异常率
工具调用任务闭环异常兜底
数据边界优先

私有化 / 混合云部署方案

核心数据不能直接上云,或者需要本地节点、公有云 API 与审计能力并存。

  • 数据合规要求高
  • 核心系统不便上云

先做数据分级、网络边界和三种部署路线对比,再决定云端 PoC 或本地节点。

政企制造业企业家华为云阿里云TokenStar
验收指标合规边界、运维责任、上线拓扑清晰度
数据分级拓扑评估运维责任
成本可控优先

推理成本优化方案

模型 API、Token、GPU、缓存和多云采购成本不透明,难以判断长期 ROI。

  • 推理成本不可控
  • Token 消耗波动大

建立调用量、单次任务价值和三年 TCO 模型,再做模型路由和缓存策略。

企业家代理商工程师火山阿里云华为云TokenStar
验收指标单位任务成本、峰谷调用、三年 TCO
调用成本多云比价TCO 模型

Routing

按当前阶段进入

不同访客进入场景中心时成熟度不一样,页面需要给出清晰的下一跳。

还没确定场景

从业务访谈和数据盘点开始,先判断什么场景值得做。

进入 AI 诊断

已确定业务方向

查看完整方案、PoC 包、实施步骤和推荐产品组合。

查看解决方案

需要产品报价

进入 Token 超市,对比服务包、云厂商和部署方式。

进入 Token 超市

关注部署边界

评估云端、本地节点、混合云与长期运维责任。

查看部署路径

Process

从场景到 PoC 的四步

把场景筛选、产品选型和实施边界放进同一套流程,方便企业内部决策。

1

场景盘点

按部门、流程、数据来源和客户触点盘点所有 AI 机会。

2

优先级排序

用价值、数据、风险、周期四个维度筛出第一批 PoC。

3

PoC 范围

明确输入输出、验收指标、系统边界和人工兜底机制。

4

产品与交付

绑定云产品、服务包、工程师和上线后的运营责任。

场景评估说明

页面中的场景、产品和价格为平台示例与服务包展示,实际 PoC 范围、云资源费用、模型调用费用、数据安全边界和上线排期,需要结合企业资料、系统环境和顾问确认结果后确定。

把 AI 想法收敛成第一批可验证项目

提交当前业务痛点、数据来源和系统环境,我们会协助判断场景优先级、PoC 范围、推荐产品组合与上线路径。