问题明确
工作流程缓慢、依赖手工、成本高昂或执行不一致。
实施流程
从业务流程问题，到 AI 系统。
Zening 从企业的真实运营方式出发，再围绕工作流程、知识、人员、工具和业务决策设计 AI 层。
基本原则
从一条真正重要的工作流程开始。
您不需要一次性把 AI 应用到整个企业。最有效的 AI 系统通常从一条流程开始：问题明确、流程重复发生，业务价值也可以衡量。
流程可重复
这项工作足够频繁，改善流程就能带来实际收益。
价值可衡量
可以通过节省时间、加快响应、减少错误、改善跟进或提升可视性来衡量结果。
实施步骤
从问题到正式运行，分五步完成。
01
工作流程发现
具体工作
确定最值得优先解决的工作流程：拖慢业务的手工工作、重复决策、分散的知识、文件、工具和运营阻力。
阶段交付
- AI 机会诊断
- 流程优先级
- 初步实施方向
02
运营流程梳理
具体工作
梳理工作在企业中的真实流转方式：谁负责什么、信息存放在哪里、需要作出哪些决策、问题出在哪里，以及 AI 可以在哪些环节安全地提供帮助。
阶段交付
- 工作流程图
- 数据与文件清单
- 流程阻力点
- AI 准备度评估
03
AI 系统蓝图
具体工作
确定系统架构：工作流程基础、知识层、AI Agent 职责、人工审核节点、系统集成、权限和成功指标。
阶段交付
- 系统蓝图
- 开发范围
- 项目时间线
- 固定项目报价
04
开发与集成
具体工作
构建 AI 工作流系统，连接所需数据和工具，创建 AI 辅助层，并根据真实业务场景进行测试。
阶段交付
- 可运行的 AI 工作流系统
- 集成后的工具与数据
- 经过测试的用户流程
- 管理员与一线员工界面
05
上线与持续改进
具体工作
协助团队采用新系统、观察早期使用情况、调优 AI 行为、改善边界场景，并根据业务验证结果逐步扩展。
阶段交付
- 团队上线
- 培训
- 支持
- 持续调优
- 扩展路线图
合作范围
先明确范围，再开发；上线后继续改善。
Zening 的项目旨在避免范围模糊的 AI 实验。开发开始前，我们会明确工作流程、项目范围、时间线、双方职责和预期业务结果。系统上线后，可以根据真实使用情况持续改进。
- 开发前明确项目范围
- 在工作流程中设置人工审核
- 上线后持续调优
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