经营与协同
跨系统数据查询
项目方的数据分散在多个数据湖以及46套数据管理、分析和商业智能系统中，工程人员难以快速找到高质量数据，也无法在安全约束下规模构建和治理AI应用
原来45.45%
调整后56.8%
问答试点准确率从45.45%提升至提示优化后的56.8%
航空制造数据底座与安全AI平台
有解 · 落地案例库
把 AI 用进真实业务的落地案例
看清业务问题、落地做法与人的分工。
从具体案例里，找到可以借鉴的路径。
案例浏览
找到 47 篇案例，当前第 1 页，共 4 页。
数据与协同
专业岗位审核工作流
多条电商业务线持续增长，但法务、财务、内控等专业岗位受编制限制
约10人
整体覆盖法务、财务、人事、业务、技术等约10人/年的用工成本
多业务线AI工作流与组织能力建设
研发与平台
研发团队协作规范
开发人员已经各自使用AI Coding工具，但工具、方法和能力标准不统一，传统PRD与角色分工也没有适应AI协作，个人提效无法变成组织能力
−50%
写文档时间节省50%以上
AI Coding研发团队转型
研究与资料
工程图纸信息提取
医疗器械产品工程图纸数量大且结构复杂，关键原材料和零件号识别依赖人工阅读与核对，既拖慢产品开发和供应链分析，也容易因为格式和图面差异产生遗漏
来源方披露，关键材料信息提取准确率最高达到90%，零件号提取准确率超过85%，显著减少人工核验并节省数小时处理工作；未公开总体成本节省口径。
工程图纸原材料与零件号智能提取
系统与协作
业务助手开发基础设施
项目方技术基础设施团队每半年要处理数千个重复支持工单
500多个
已有500多个服务运行在内部Agent框架上
从支持问答到业务助手开发平台
研发与交付
客服与网络运维协同
大型跨国电信运营商同时面对高频客服对话、复杂网络故障、现场服务和软件交付效率问题
+8个百分点
智能客服助手端到端解决率70%、NPS提升8个百分点
客服、网络运维、员工助手与软件研发的企业级AI组合
研发与采用
遗留应用重构与验收
项目方需要改造十年以上的企业应用以支持新的房地产和抵押贷款业务，但遗留Java代码量大、上下文分散在任务管理工具、代码托管和设计文件中，传统重构速度难以满足业务窗口
+25%
开发生产率提升25%
生成式AI驱动遗留Java应用现代化
咨询与知识
企业知识查询与研究协作
项目方多年积累的知识分散在40多个内部来源中，顾问查找、综合和转化知识耗时
−30%
员工报告知识搜索与综合最多节省30%时间
企业知识查询与研究协作平台
材料与审核
网上业务材料预审
网上业务材料需要人工逐项检查，审核慢且重复劳动多
原来15分钟
调整后3–5分钟
公开二次整理称单次审核从约15分钟降到3–5分钟
网上业务材料预审
设备与维护
电网风险与客户通知
数千万资产、气象点和巡检记录需要统一，野火和电网事件下客户通知必须快速准确
−60%
漏通知减少60%
电网资产、气象与客户通知
研发与协作
员工助手与工程方案协作
互联网公司希望同时提升非技术知识工作和工程开发质量，并让AI自然进入团队决策
来源方称企业版大模型助手月活跃使用率93%。
大模型助手的组织级采用
供应与经营
供应链库存异常处置
库存和供应异常过去可能持续数天甚至数周，团队需要跨供应链数据快速定位根因
来源方称原本可能持续数天/数周的问题可在约5分钟内处理。
餐饮供应链库存与异常处置