酷爱科技 COOL AI模速空间 · 企服 AI 赋能方案
阶段结论
酷爱科技 X 模速空间 · 企服 AI 赋能合作方案

模速空间
企服 AI 赋能方案

围绕场景对接、政策申报、企业评估、企业画像等企服高频动作，建设"企业数据底座 + AI 辅助执行 + 人工确认闭环"的长期能力。

企业数据底座AI 辅助执行人工确认闭环分期交付
查看建设场景 数据底座
01 / Positioning

合作定位

本项目不是一次性工具开发， 而是围绕企服工作中的高频业务动作，建立可持续复用的企业数据底座、AI 辅助执行能力和人工确认机制。

企业数据底座
字段统一、结构对齐、可持续复用。
AI 辅助执行
识别、匹配、生成、提醒。
人工确认闭环
确认、调整、最终决策由人完成。
02 / Scenarios

建设场景全景

围绕企服高频动作，先打通 4 个 P0 核心场景，其余场景在 Phase 2 / 3 推进。

P0 核心场景 · 优先跑通
01P0 · 核心入口

场景匹配 / 场景对接闭环

Before · 现状
  1. 1需求方提出场景需求
  2. 2人工理解需求方向
  3. 3凭表单、标签、经验筛选企业
  4. 4跟进结果散落在聊天与表格

问题：依据不全，易出现关键词相关但业务不匹配；结果难以复盘。

AI 基于案例与动态数据匹配
After · AI 赋能后
  1. 1AI 拆解行业、场景、能力诉求
  2. 2调用主表、标签、案例与对接记录
  3. 3生成候选名单与推荐理由
  4. 4人工确认后回写业务表

变化：依据从「简介+标签」升级为「能力+案例+历史+动态」。

价值：推荐有依据，过程可跟踪，结果可复盘。

关键功能
需求结构化候选推荐案例匹配推荐理由人工确认对接跟进结果回写
02P0 · 核心入口

走访记录智能入库

Before · 现状
  1. 1走访或沟通企业情况
  2. 2内容散落在文档与聊天
  3. 3动态、需求、线索需人工整理
  4. 4进入哪张表依赖二次录入

问题：一线信息沉淀不稳定，拆分与回写成本高。

AI 拆解并归类入库
After · AI 赋能后
  1. 1记录上传后 AI 自动生成摘要
  2. 2提取动态、需求、政策、线索、待办
  3. 3判断信息应进入的业务表
  4. 4人工确认后一键写入

变化：走访记录从沟通纪要变为企业动态与服务动作的数据入口。

价值：一线信息不丢失，企业动态自动沉淀。

关键功能
记录上传AI 摘要信息结构化动态提取线索识别待办生成确认入库
03P0 · 政策侧

政策匹配 / 资质申报提醒

Before · 现状
  1. 1人工维护政策信息
  2. 2靠记忆掌握申报时间
  3. 3凭经验判断符合企业
  4. 4申报期前人工提醒并跟进

问题：时间、企业、缺失字段都依赖人工记忆。

政策日历自动触发提醒
After · AI 赋能后
  1. 1政策与申报时间配置为日历
  2. 2AI 按主表字段匹配符合企业
  3. 3生成提醒名单与缺失字段清单
  4. 4人工确认后跟进申报状态

变化：从「人工记时间、找企业」变为「日历触发 + AI 名单」。

价值：减少漏报漏申，提前锁定应服务企业。

关键功能
政策清单政策日历条件匹配提醒名单缺失字段申报跟进
04P0 · 评估侧

企业梯度培育 / 年度评估自动打分

Before · 现状
  1. 1组织企业定期填报评估
  2. 2人工核对填报字段
  3. 3按评分表人工算分
  4. 4人工汇总、排序与梯队判断

问题：规则明确，但核分、汇总、分层工作量大。

规则配置后自动算分
After · AI 赋能后
  1. 1企业通过表单填报评估
  2. 2系统自动校验缺失与异常
  3. 3按规则自动算分并给出梯队
  4. 4人工审核后进入画像与培育

变化：企服从「人工算分」转为「审核结果与判断策略」。

价值：减少人工核分，快速形成企业梯队。

关键功能
企业填报数据校验规则配置自动算分分项与总分人工审核梯队输出
其他建设场景 · Phase 2 / 3
企业动态档案 / 企业画像生成
Phase 2
整合企业主表、走访、产品、备案等信息，生成可调用的企业档案。
企业信息智能问答
Phase 2
支持自然语言查询企业数据、缺失字段检查与快速核对。
周报 / 定期动态汇总
Phase 2
周度汇总服务进展、政策动态与企业事件，便于管理层浏览。
备案 / 赛事结果拉取
Phase 3
扩展接入备案与赛事来源，作为企业画像与动态的补充。
外部动态拉取
Phase 3
接入公众号 / 官网 / 外部搜索，作为企业动态候选信息补充。
03 / Data Foundation

数据底座与表结构

支撑 P0 场景闭环的核心数据表，与场景同步对齐与建设。

本期建设方

数据拉通与全新数据底座建设由 酷爱科技 统一推进

围绕企服侧高频场景，由酷爱科技负责将分散在多源、多表、多业务系统中的企业数据统一拉通，建设全新的企业数据底座， 作为 AI 辅助执行与人工确认闭环的统一数据基础。

多源数据拉通字段口径统一全新数据底座可持续复用
建设原则
  • 数据底座不作为单独前置阶段，与 P0 场景并行建设
  • 每完成一类数据结构 → 同步闭环一类业务场景
  • 字段、口径、维护人由甲乙双方共同确认
核心数据表 · 由酷爱科技建设
10 TABLES
企业主表01
企业评分表 / 评分结果表02
政策清单表03
政策日历表04
政策匹配记录表05
场景需求表06
场景对接跟进表07
走访记录结构化表08
企业动态事件表09
周报汇总表10
04 / Partner Inputs

甲方配合事项

以下事项需甲方确认或提供，是数据底座与 P0 场景启动的关键输入。

待甲方确认 / 待提供
Items required to kick off
6
  • 走访记录样例
  • 企业画像模板
  • 周报模板
  • 备案、赛事、外部动态来源
  • 数据维护人与确认人
  • 本期优先级排序
05 / Summary

阶段性结论

本阶段企服侧 AI 建设已具备较明确的场景基础和数据基础。建议以"数据底座与 P0 场景并行推进"为原则，优先跑通场景匹配、走访记录智能入库、政策匹配、企业评估四类 P0 场景；同步建设企业动态档案、企业信息问答和周报等信息输出能力。

职责分工 · Division of Labor
AI 负责
识别匹配生成提醒
人负责
确认调整最终决策