BUSINESS / INDUSTRY AI

从真实业务问题，
找到 AI 的切入点

按业务场景探索资料要求、工作流程、人工复核与评估指标。

先进制造

制造企业可以从工程知识检索、技术销售支持或售后问答开始 AI Native 试点。选择第一批场景时，应同时评估知识密度、业务频次、资料可用性和专业复核要求。

生物科技企业可围绕原料研发、应用配方与技术销售建立 AI R&D Brain，连接实验、配方、客户问题和研发规划。建议先验证一个有专业复核和实验依据的闭环。

销售 AI 适合辅助总结客户需求、检索产品资料、准备方案和识别下一步跟进动作。系统应明确客户信息来源，区分事实与建议，并由业务人员确认对外表达。

研发与工程 AI 可以从跨项目资料检索、历史问题归纳和文档整理开始。系统需要返回来源与版本，并将涉及实验、设计或工程执行的建议交给专业人员复核。

AI 增长可以从用户意图和企业事实开始，连接官网产品页、专业文章、FAQ、可信信源与视频内容。用固定问题集观察品牌描述和引用变化，并将线索反馈到内容决策。

企业知识管理的 AI 化应同时建设知识目录、资料版本、权限与更新责任。先用真实业务问题评估检索与引用，再逐步把成熟知识服务接入 Copilot 或 Agent。

链真面向半导体工装与封测场景，以测试治具设计 Agent、测试数据和工程知识中枢为切入点，把数据、历史案例与工程规则连接到可复核的业务任务。

梳理目标、资料与约束，形成可以讨论的项目需求。