从员工试用到全行生成式AI采用体系
该案例从3,000个试用许可证演进到全行双工具访问、8,000多个用例漏斗和内部内部推广者网络，重点是组织采用与治理而非单一模型。
8,000多个识别8,000多个活跃用例、其中约700个具战略价值
资料整理 · 已去标识
旅行服务与保险知识辅助
旅行公司需要既提高内部知识工作效率，又把AI扩展到客户保险和个性化旅行体验
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01Background
业务背景
- 场景
- 金融保险 · 客户与服务
- 现状
- 旅行公司需要既提高内部知识工作效率，又把AI扩展到客户保险和个性化旅行体验。
02Solution
解决方案
内部用企业版大模型助手做写作、分析、调试；客户侧用大模型接口构建内部助手解释旅行保险，并推进个性化综合服务应用。
用到的能力
- 企业版大模型助手
- 大模型接口
- 保险知识助手
- 代码调试
- 个性化推荐
03Human in the loop
人机分工
人工把关
员工审核业务内容，保险高风险解释保留受控知识与人工升级
04Outcome
效果
来源方说明来源方称95%受访员工每周使用，92%每周节省2小时以上，代码调试时间下降75%，每周累计节省500+小时，约合每年$500k。
- 大模型服务商官方案例明确披露采用率、时间节省与客户AI产品方向。
05Method & limits
做法与边界
FDE 在现场做了什么编辑归纳
- 01与旅行运营与产品团队一起选择高频且可度量的生产工作流，而不是只部署聊天入口
- 02确定模型需要的企业上下文、系统权限、工具和安全边界
- 03把模型接入真实软件/数据/业务流程，并建立测试、评测或确定性验证
- 04设计Human-in-the-loop与失败升级路径，确保责任边界清楚
- 05根据生产使用、错误和用户反馈持续迭代Prompt、上下文、工具和流程
资料透明度
- 业务背景资料不足
- 解决方案来源披露
- 改造链路与编辑
- FDE 做法资料不足
- 效果来源披露
来源披露与编辑编辑归纳资料不足
投研辅助、晨报与分层采用
项目方不是一次性全员上工具，而是先用专有投研数据做高价值助手，再把定制AI、日常AI和集中平台分层扩展到全行。
+85%至90%每日研究简报等流程内容生产速度提升85%至90%
全行AI工业化与个性化客户经营
该案例展示的不是单个聊天机器人，而是银行如何把数据平台、责任治理、跨职能交付和经济价值度量组合成持续运转的AI工业化体系。
超过1,500个超过1,500个模型覆盖370多个用例
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