让 AI
接通你的公司

我们帮助公司把 AI 接通到日常用的数据、工具和流程里，减少员工的重复劳动，让公司更省人、更清楚、更赚钱。

北京玩橙科技有限公司 · AI 效率改造顾问
企业 AI 接入层示意图
01 / 18

你可能想问的三件事

❶
我的同行开始用 AI 了，我不用会怎样？
短期不会立刻被淘汰。但同行用 AI 多干一倍的活、留住更多客户、跑得更快——差距是慢慢拉开的。
❷
我让员工试过几个 AI 工具，但好像没什么用——AI 真的能给公司提效降本吗？
单点工具确实没什么用。真正能产生价值的，是把 AI 接通到公司原有的数据和流程里，而不是让员工各自打开一个聊天框。
❸
AI 发展这么快，现在投入做的事会不会很快就过时？
工具会过时，但"把公司的数据和流程整理好、接通 AI"这件事不会过时。它是工具之上的底座，工具换了，底座还在。
02 / 18

你有这些问题吗

公司里说不清的结构性痛点

信息和数据分散

公司的客户信息、订单数据、运营记录、知识资料，散在不同员工、不同系统、不同文档里。AI 没办法看到全局，也就帮不了什么忙。

经验装在某几个人脑子里

最资深员工的判断力没法复制。新人成长慢，老员工一离职公司元气大伤。这些"装在脑子里的经验"，没法被 AI 调用。

老板被报告淹没，关键信息看不到

周报、月报、销售简报、客户反馈、运营数据——每天大量信息进来，但真正影响决策的关键信号，被淹没在里面。

有 AI 能力，没 AI 战略

看了很多 AI 应用、参加了很多论坛，但回到公司还是不知道第一步该做什么、第二步又该做什么。

03 / 18

你有这些问题吗 （续）

员工每天在忙、但产出不高的事

销售跟进黑箱

销售跟进的细节散在每个销售脑子里、本子上、聊天记录里。老板想看清楚每个客户跟到哪一步、谁三个月没去过、本周可能成交多少——但拉不到一份准确的清单。

客服重复打工

80% 的客户咨询是同样几个问题。客服每天重复回答，真正需要专业判断的难题反而被淹没。资深客服的经验复制不到新人身上，客户体验全看接到哪个客服。

报表只能告诉你提前想到的事

公司的报表都是预先设计好的——固定字段、固定维度。但老板真正想了解公司，是想到什么问什么："华南这周销售为什么掉了""老张最近状态怎么回事"。这些问题，要么自己花时间翻数据，要么问员工——员工的回答，是真实情况还是包装过的？

表格地狱与信息整理

员工每天大量时间花在复制粘贴、整理资料、做日常表格、归档文件上。看起来很忙，但产出不高。

04 / 18

大多数公司用 AI 失败，
不是 AI 不行，是用法不对

01

AI 没接通公司，只是员工的个人玩具

员工用 ChatGPT 写文案、生图、整理数据，只省了个人的几分钟。AI 没有接通公司的数据、流程和工具，没有在公司层面发挥价值。

02

没有统一标准，使用质量飘忽

同一件事，不同员工用 AI 做出来是几个版本。有人用得认真，有人用来划水。质量不一致，管理者不放心，客户也感受不到稳定。

03

追热点，不沉淀

看到新工具就让员工试，试完没人坚持用，过两个月又换下一个。钱花了，人累了，公司什么都没留下。

05 / 18
我们的回应

我们用 AI 的三个原则

服务于公司经营
AI 是用来帮公司省人、省钱、看清楚的，不是用来让员工显得潮的。
接入公司层面
把 AI 接通到公司的数据和流程，而不是员工各自打开聊天框。
沿一条路走下去
选定方向后一步步落地，不追每一个新冒出来的工具。
06 / 18

我们能接通的

5 类
场景

对应不同公司的不同阶段，挑一个最痛的场景先做。

1

数据接通

接通公司分散在 Excel、CRM、ERP 和各类业务系统里的数据。除了每天的经营简报，老板还可以直接问公司的数据——"上周回款情况怎么样""为什么本月毛利下降"——AI 从原始数据里找答案，不用再让员工去拉表。

2

流程自动化

接通日常工作中要反复操作的多个系统。固定动作交给系统跑，人只做判断。重复事务工时通常能省 30% 以上。

3

智能办公

接通公司的知识库、模板库和员工日常工作环境。邮件、文档、报告、提案，员工从"从 0 写"变成"在 AI 初稿上修改"。

4

知识库与经验沉淀

接通老员工的经验、散落的资料、历史案例。资深员工脑子里的东西变成全员都能用，新人上手周期可以从 3 个月缩到 3 周。

5

智能客服

接通客户档案、政策库、标准答案库。普通客服也能给出资深员工水平的回复，响应速度通常能快 5-10 倍。

07 / 18

我们的工作流程：三步法

不画大饼、不上大系统。诊断 → 接通 → 扩展。

STEP 01
诊断

找出公司当前最值得被 AI 接通的 1-2 个场景，按"最耗人"和"最影响经营"两个维度排序。

→
STEP 02
接通

搭建第一层 AI 接入，让 AI 能读到公司的数据，直接嵌进员工现有的工作流。不是给员工再装一个聊天工具。

→
STEP 03
扩展

跑通第一个场景之后，再考虑下一个。每接通一个新数据源，AI 就多一项能力。

接通做完之后，这层能力会一直留在公司里，后续可以继续往下接通新的场景。
08 / 18

做完之后，你和员工会用上什么？

和你担心的不一样——我们交付的不是一个新软件、新 APP，也不是一个新网站。

员工的日常工作环境不变

还是企业微信、还是钉钉、还是 Excel、还是飞书、还是你们原本在用的那个 CRM——AI 直接嵌在这些工具里。

员工只是多了一个"懂你公司的助手"

销售分析客户数据时，自动关联 CRM、订单、回款的全链路记录；客服回复客户时，自动调取这个客户的历史档案和当地政策；运营做月度复盘时，自动从多个系统拉数据生成草稿——员工不用去打开新应用，助手就在他原本的工作环境里。

管理者多了一份"自动生成的视图"，以及一个能问的入口

比如每天早上 8 点，你的微信收到一份昨日经营简报。需要进一步了解时，你可以接着问——"昨天华东销售为什么涨了""把张三这个月的客户拜访情况列给我"——不用打开任何系统，信息直接送到你眼前。

具体形态因公司而异——做完是企业微信侧边栏的助手，还是手机上每天推送的经营简报，还是飞书里多出来的智能表格，取决于你公司的实际工作环境。
09 / 18
典型场景 · 01

让运营的 AI 助手，真正读得到公司的产品库、ERP 数据和客户评论

以一家做亚马逊老年护理品类、运营团队 8 人规模的跨境电商品牌为典型背景
跨境电商运营 AI 助手示意图
这类客户常见困扰

"试过让运营用 ChatGPT 写 listing，但写出来全是套话——它不知道我们的产品长什么样、不知道老客户的差评在抱怨什么、不知道品类的合规边界在哪。每次用都得运营自己复制一堆背景信息进去，做一个 listing 照样要一两天。AI 得先认识我的公司，才能帮上我。"

我们会如何判断

公司不缺 AI 工具，缺的是"AI 能读到公司里的东西"。要让 AI 真正帮上运营，得让它能直接调取三类数据源。

建议接通方式

把公司产品资料库、ERP / 数据看板系统、过去 90 天的客户评论与 Q&A 接通到运营的日常工作环境里。运营不用学一个新工具，只是在自己原本的工作流里就能用上 AI。

10 / 18
典型场景 ① · 跨境电商运营改造
落地过程 · 4-6 周
落地路径
第 1 周 · 业务诊断，锁定"listing 生成"和"评论分析"两个最值得先做的场景
第 2-3 周 · 配置 MCP 服务，合规接入 ERP 数据；把过去 40 多个成功 listing 沉淀成可被 AI 检索的内部知识库；建立评论数据的同步管道
第 4 周 · 搭建运营智能助手。运营输入"给 XX 新品写一版 listing"或"分析 XX SKU 过去 90 天差评"，助手自动从三个数据源取数生成结果
第 5-6 周 · 团队培训，根据使用反馈调整助手的提示词和数据连接
预期改善方向
新品 listing 生产时间：从按天计算，压缩到按小时计算
运营人均 SKU 管理能力：从有限数量，提升到可管理更多 SKU
运营没学新工具，只是工作变快了——这是改造能持续用下去的根本原因
评论和 Q&A 被系统化分析后，产品迭代可以更快捕捉真实用户需求
11 / 18
典型场景 · 02

让客服的 AI 助手，真正读得到公司知识库、政策库和客户档案

以一家三线城市的人力资源服务公司为典型背景。服务本地中小企业 3000 多家，客服团队 8 人，主营社保代缴、公积金代办、薪资外包
客服 AI 助手接通知识库和客户档案示意图
这类客户常见困扰

"我们这一行最值钱的是经验。我做了十几年，知道什么情况该怎么处理，但我没法把脑子里的东西复制到 8 个客服身上。也试过让客服查 ChatGPT，但它不知道我们当地的社保政策细节，更不知道我服务的客户里哪家是什么情况。结果客服该问的还是问我，我累得要死，他们也成长不起来。"

我们会如何判断

这是中小企业服务行业的通病——最资深员工脑子里的判断力，没办法被复制。市面上现成的 AI 工具解决不了，因为它不知道这家公司的标准答案、不知道当地政策细节、也不知道当前这个客户的具体情况。要让 AI 帮上客服，必须把这三类数据接通。

建议接通方式

把公司答案库、政策知识库、客户档案接通到客服的企业微信里。客服不需要学新工具，只是身边多了一个"懂行的助手"。

12 / 18
典型场景 ② · 人力资源客服改造
落地过程 · 4 周
落地路径
第 1 周 · 用 AI 辅助沉淀"标准答案库"。把过去一段时间的客服记录、电话录音、邮件往来导出，AI 辅助归类高频问题，业务负责人逐一审核标准答案
第 2 周 · 建立"政策知识库"和跟踪机制。把当地社保、公积金、个税政策的官方文件录入成结构化知识库；有更新时审核后纳入知识库
第 3 周 · 搭建 MCP 连接层和客服助手。让 AI 能安全访问三类数据源；在企业微信侧边栏搭建客服助手，实时识别问题类型，自动取数生成建议回复
第 4 周 · 团队培训和分流机制建立。AI 不直接回客户，客服自己确认后再发，人保留最后判断权
预期改善方向
旺季响应时间：从小时级压缩到分钟级
政策表述错误率：显著降低
单个客服承接客户量：有望明显提升
沉淀过程中可以识别出客服自己也拿不准的政策灰区，再由业务负责人统一确认答案
客户体验改善后，客服团队不一定需要同步扩编
13 / 18

三种合作方式

我们的合作节奏：先小后大，跑通再扩。第一阶段只做一个场景，2-4 周跑通；试点没达到预期，我们主动退出，不绑定后续合作。

接通诊断

适合的企业阶段
想用 AI 但不知从何下手
投入周期
2-4 周
我们交付什么
帮你梳理出当前最值得用 AI 改造的几个场景，给出一份可执行的试点建议，不绑定后续合作

场景接通

适合的企业阶段
已经知道要做哪个场景，要快速落地
投入周期
4-8 周
我们交付什么
把指定的场景做完——AI 接通公司原有系统、员工培训、上线后调整，直到稳定运行

持续接通

适合的企业阶段
长期共建公司 AI 能力
投入周期
6 个月起
我们交付什么
多个场景持续接通、扩展和迭代；同时承担互联网技术团队的日常职能，让你不必为此专门招人组建团队
14 / 18
创始人

陈颢

从大厂数据平台到企业 AI 落地实践
陈颢照片
米哈游业务平台部数据产品负责人
美团优选事业部副总监 / 资深产品专家
携程旅游事业群产品总监
阿里巴巴数据产品技术部产品专家

长期负责数据中台、经营分析、业务平台和效率系统建设。

具备创业和大厂的双重经历——早期曾担任游戏公司 CEO/CTO，带队完成过多款游戏的研发与商业化。2025 年创办北京玩橙科技，获得阿里近千万资金合作创新项目。

DataFun 社区常驻专家团成员 · MCP 与 Agent 工程化实践者
15 / 18

为什么找我们

01

来自真实经营实践

方法是从大厂数据平台和我们自己做企业的经验里磨出来的。我们见过大厂怎么用数据管经营，也亲自做过中小企业每天面对的琐事。

02

给公司搭一层 AI 能力底座

我们留下的不是一份方案，而是一层能继续往下做、不断扩展的 AI 接入能力。今天接通一个场景，明天就能再接通下一个。

03

不做大而全

第一阶段只做一个场景，不行就停，行了再扩。

16 / 18
你的下一步

我们提供一次免费业务诊断

你会在这次诊断里得到：
1

你公司当前最值得被 AI 接通的 3 个场景排序，按"最耗人"和"最影响经营"两个维度

2

每个场景大概能省多少人、多少时间，给一个保守的估算区间

3

一份可执行的"第一阶段接通建议"，不绑定后续合作

诊断方式：线上视频，或线下到访。
17 / 18
让 AI 接通你的公司，
从下一个被接通的场景开始。
把技术落到企业真实业务现场。
直接联系陈颢
📞
手机
133 9683 3492
💬
微信
DreamsLink_me
北京玩橙科技有限公司
www.aiwancheng.com
18 / 18