产品 · PRODUCT

不是买一个客服,
是训一个属于你的 AI 数字员工

Not a Chatbot You Buy — an AI Employee You Train

它有两层:表层,是一个能直接上岗、独立成交的数字员工;里层,是一套让你在自己的数据上训练、迭代、私有专属它的平台。下面这条主线,就是它从入职、到上岗、再到越用越强的全过程。

ACT I
入职 · Onboarding
行业模型第一天接住共性,你的数据再训进私有店铺模型
01 / 冷启动 · COLD START

第一天,行业模型就先接住大部分

新员工要培训一个月,它不用。行业模型第一天就接住大部分咨询;你的商品、规则、话术,再训进你私有的店铺模型。冷启动不靠人肉配置——AI 先自建初稿,你审一遍即可上线。

你的资料SOP · 商品 · 历史会话
AI 自建初稿能力 · 话术 · 清洗规则
你审一遍确认边界与口径
上线私有专属 · 数据隔离
图 1 · 冷启动——记号所在为上线态,你的数据只训你的模型
02 / 数据护城河 · DATA MOAT

你的散乱资料,变成它的能力

PDF、Excel、详情页、历史会话——这些没人能直接用的资料,经一条全自动流水线变成它的知识。这条流水线,是通用厂商最难复制的一块。

抓取SKU · 详情图 · 会话
清洗融合版本回写 · 不覆盖人工
标注AI 标注 + 人工校准
质检证据 · 盲测 · 裁决 · 抽检
服务库确定性可用
图 2 · 商品数据治理链——三层元数据继承(系统→品牌→平台类目)贯穿始终
竞品能抄话术,抄不了这条把散乱资料炼成确定性知识的流水线。
03 / 三层模型 · MODEL STACK

它答的每一个字,都有出处

通用模型 Foundation
语言理解 · 通用意图 · 安全合规
行业模型 Vertical
行业知识图谱 · 一线服务日志
店铺模型 Brand
你的商品 · 规则 · 话术 —— 只属于你,数据严格隔离
图 3 · 三层模型——记号所在,是为你单独训练的那一层(完整架构见技术页)
01品牌知识库品牌与回答口径
02商品库SKU · 参数 · 素材
03活动库活动规则与机制
04会话库历史接待会话
05用户库用户画像与分群
06订单库订单与履约状态
ACT II
上岗 · On the Job
上岗后,它替你干完整的活——从售前到售后
04 / 专家团 · EXPERT AGENTS

上岗后,它替你干完整的活

客户看到的是一个对话窗口;窗口背后,是四组专家 Agent 的实时协作。每一句回复,都由对应的 Agent 协作完成。

PERCEPTION

感知与理解

  • 意图精准识别
  • 多轮对话管理
  • 用户情绪计算
  • 多模态理解
  • 隐性需求挖掘
GROWTH

销售与增长

  • 商品知识专家
  • 个性化推荐
  • 搭配场景建议
  • 优惠凑单计算
  • 主动营销话术
EXECUTION

服务与执行

  • 标准问答
  • 订单操作
  • 物流轨迹追踪
  • 售后政策判断
  • 催发货处理
GOVERNANCE

策略与风控

  • 品牌人设
  • 业务合规审核
  • 舆情敏感度判断
  • 反欺诈与黄牛识别
05 / 决策核 · THE CORE

激活你现有的系统,不是推倒重来

T1 决策层

AI 调度核

自主决定调用哪些能力,可同时并行调用两条能力线。

T2 能力层

你的流程资产 × 我们的原生智能

把你现有 workflow 封装为流程资产(积分查询、会员权益、门店库存、优惠券核销),叠加我们的原生智能(情绪感知、多模态、动态营销、回复生成)——两池并行,1+1>10。

T3 数据层

对接你的系统

CRM · OMS/ERP · 商品中心 · 订单系统 · 供应链 · 支付结算 · 工单系统。

你的数据只训你的模型——专属店铺模型,数据严格隔离。
06 / 双引擎 + 动作库 · ENGINES & ACTIONS

不只会说,还会动手

DECISION ENGINE

决策引擎

  • 实时知识库
  • 持续演进机制
  • 多 Agent 调度
ACTION ENGINE

行动引擎

Agent Automation Engine——把决策变成动作。经 RPA 接管或 API 调用,在你的系统里真正执行:

  • 查订单 · 改地址 · 催付
  • 物流查询 · 退换处理
  • 改价 · 核优惠 · 发券
  • 开工单 · 售后判断
07 / 10 秒决策链 · INSIDE 10 SECONDS

一句提问的背后,是一整套销售决策

「我 162、52kg,腿有点弯,想要条通勤黑裤」——一句话,10 秒内,它实际跑完的是一整条链。

意图理解上下文补全候选收敛候选匹配个性化拟合表达生成共情校准增长决策
看这 10 秒里到底发生了什么(8 步拆解)→
08 / 部署 · DEPLOYMENT

从影子学习到完全自主,切换由效果数据说了算

01 · SHADOW

影子学习

AI 全程旁观、零风险,先把你一线接住的手感学下来。

02 · COPILOT

AI 副驾

AI 起草、人工审核,人机同台,逐步把把关的比重交给数据。

03 · AUTONOMOUS

完全自主

AI 独立上岗,人只看质检报表——每一级切换都以效果数据为判据。

图 5 · 三级部署——每级切换以效果数据为判据,不由承诺说了算
ACT III
精进 · Getting Better
上线不是定型,三条闭环把每一次服务变成下一次的燃料
09 / 自进化飞轮 · THE FLYWHEEL

越用越强,而且你参与

它不是上线即定型。三条闭环一直在转,把每一次服务变成下一次的燃料——而两处关键的「人工标注」,正是你参与、把上限往上提的地方。

01服务环 · SERVICE LOOP问询 → 选策略 → 读记忆 → 执行动作 → 成交,搞不定转人工。产出:解决率、成交。
02知识环 · KNOWLEDGE LOOP服务中发现知识缺口 → 清洗质检 → 人做商品属性标注 → 记忆底座更干净。
03演进环 · EVOLUTION LOOPbadcase → 归因 → 生成改进 → 仿真验证 → 人审把关 → 回流到模型。
图 6 · 三大闭环——AI 守底线,人工提上限,两处标注是你参与的入口
10 / 四道防线 · GUARDRAILS

敢让它独立上岗,靠的是设计过的兜底

知之为知之敏感话题拦截实时质检预警Badcase 响应组

叠加 100% 全量质检:7×24 监控每一条对话,规则 + 大模型语义 + 图片内容 + 实时质检 + 复检,不是抽检,是全检。剩下交回人工的少数场景,不是被忽略,是被设计过。

看四道防线的完整设计 →
11 / 你的控制台 · YOUR CONSOLE

这不是黑盒,是你训练运营 Agent 的控制台

随数字员工一起交付的,是一整套后台——共 43 个功能页面、九大模块。从数据看板到评测闭环,你可以在这里训练、运营、迭代你的 Agent,每一步可见、可控、可回滚。这也是「越用越强」背后那台真正的机器。

01数据看板接待数据复盘 · 实时接待画面
02人工协同工作台转人工任务管理 · 智能体监控
03数据分析数据模型与指标目录 · 数据报告
04智能接待管理会话管理 · 模拟会话调试 · 店铺配置与版本回滚
05知识库品牌/店铺知识库 · 商品属性清洗与标注
06营销中心用户库与分群 · 主动营销任务
07质检客服/智能体会话质检
08行为对齐把规则、话术与边界,对齐成模型的稳定行为
09评估与演进以真实场景为基准,持续评估、校准每一次迭代
口径:模块级能力清单,后台共 43 个功能页面;系统界面依保密约定不对外展示
12 / 不止客服 · BEYOND SERVICE

客服是第一站,不是终点

同一套底座,能力沿着这条路径持续外延——你训的这个 Agent,最终沉淀成随时间增值的企业核心资产。

1 客服能力训练场
2 消费者理解实时 VOC · 隐性需求图谱
3 商品品牌 AI 化全链路数字专家
4 跨场景复用VOC 反哺营销
5 长期经营壁垒自进化资产
图 7 · 转型演进路径——记号所在为今天,右边是它通向的地方
13 / 实施路径 · CO-BUILD

四个阶段,双泳道共建

每个阶段我们做什么、需要你做什么,白纸黑字列清楚——你投入的主要是决策与授权,重活我们来。

阶段未来对话做什么品牌方做什么
1 · 基础接入与数据准备 商品数据结构化清洗;行业知识库初始化;品牌专属知识库构建 账号授权;提供最新 SOP、尺码表、活动文档
2 · 策略对齐 诊断历史会话,产出《品牌会话分析与策略建议》;制定人机协作边界与拦截策略;配置品牌调性人设话术 策略评审:确认接待策略、场景覆盖与效果评估标准
3 · 模型训练调优 专项模型微调;多轮攻防测试;Badcase 闭环修正 离线效果评估与反馈(约 1 小时对齐会)
4 · 灰度上线与逐步接管 上线初期逐条人工复核;每日数据复盘与模型迭代 放量决策;大促与突发信息同步
14 / 服务保障 · ASSURANCE

上线不是结束,是运营的开始

TEAM

专项项目组

  • 项目经理 · 解决方案架构师
  • 策略产品经理
  • AI 训练师 · 算法工程师
LAUNCH

上线准备

  • 异常场景模拟
  • SOP 数字化适配
  • 高并发压力测试
OPERATIONS

日常运维风控

  • 实时质检预警系统
  • 大促云驻场保障
  • Badcase 专项修正 · 故障应急响应
REVIEW

数据复盘与商业洞察

  • 周期性数据复盘 · 大促专项复盘
  • VOC 消费者洞察
  • 行业打法同步