启智 Keewise
让 AI 把服务办完
新一代 AI 客服与销售平台。融合知识中枢、Agent 自主执行、流程编排、业务工具调用、人工协同、多渠道接入与安全治理，让 AI 从“回答问题”真正进化为“完成服务”。
客服体系，正从“人工驱动”
走向“AI Agent 驱动”
过去十年，企业用 AI 辅助客服；未来十年，AI 将真正参与业务流程，从回答问题进入执行任务。
AI Copilot 时代
AI 是“高级搜索框”
- 智能问答
- 知识检索
- FAQ 机器人
AI Agent 时代
AI 进入企业业务流程
- 调用业务系统
- 执行真实任务
- 协同人工坐席、多 Agent 协作
AI Workforce 时代
数字员工体系
- 7×24 自主任务执行
- 人机混合组织
- 企业级 AI 工作力
企业真正需要的，不是更聪明的聊天机器人，而是能真正完成任务的 AI Agent。
传统客服，撑不起今天的业务了
这六大痛点每年给企业造成的损失，可能比人工客服的工资还要高。
知识散落各处
知识分散在 Wiki、Excel、群里，3 个客服给出 3 个不同的返点政策。
机器人只会传话
客户说“改地址”，机器人只能说“请转人工”。
流程僵化卡壳
客户说“别退了改地址”，机器人直接卡住，上下文无法继承。
人机割裂低效
转接断联、记录丢失，忙的接不过来，闲的没事干。
安全治理缺失
缺少统一安全边界，每一次回复都可能演变为合规风险。
数据价值浪费
质检只看 5%，95% 的问题发现不了，业务信号全部沉没。
同样一句“我要退款”，
两种完全不同的处理
FAQ 模式回答“怎么退”，Agent 模式直接“帮你退”。
传统机器人
我要退款- 核心逻辑
- 向量检索 + 匹配排序
- 回复方式
- 返回知识库原文
- 调用系统
- 不支持
- 解决问题
- 信息获取
启智 Keewise
我要退款- 核心逻辑
- 推理决策 + 工具编排
- 回复方式
- 拆解任务并执行
- 调用系统
- 支持
- 解决问题
- 业务执行 · 完整闭环
从理解到执行，一站式 AI 服务闭环
点击左侧模块，查看它在真实业务现场如何落地。
在不同业务现场，AI 是怎么把事办成的
规则一天改 3 次，AI 同步生效
过去每小时 12 单因规则解释不一致被投诉。
- 30 秒内全渠道生效
- 客服与机器人共用一份知识
跨系统业务，一句话办完
过去人工切换 4 个后台，平均 8 分钟。
- 自主调用 4 个业务系统
- 高风险操作触发确认
一句话处理三件事
传统 IVR 卡住，转人工平均等 2 分 30 秒。
- 一次解析退款 / 改地址 / 补发
- TTS 自然回复，无需人工
比客户投诉早 24 小时
传统事后质检只覆盖 5%。
- “理赔慢”激增 312% 即预警
- 自动定位华东并派单运维
以上部分为典型落地场景示例，客户信息已脱敏；实际指标以验收实测为准。
销售型客服：不只把事办完，还帮客户买对
同一套平台能力，换一个目标——从“答得快、办得成”，到“推荐准、转化高”。
“预算 500 送妈妈，买哪款合适？”
人工导购一人只能接一个客户，高峰期大量咨询无人应答。
- 听懂预算、用途与偏好，推荐 2~3 款合适商品
- 搭配建议与优惠自动说明，一键加购下单
问价、问库存的，马上接住
高意向咨询混在普通咨询里，人工分辨慢，跟进不及时就流失。
- 自动识别问价、问交期、问库存等购买信号
- 高意向自动推券或代下单，必要时秒转跟单销售
换货办完，顺势推荐耗材
售后是客户最愿意听推荐的时机，人工客服却没精力做二次销售。
- 补发、换货办结节点自动推荐耗材、配件与以旧换新
- 复购临界点主动提醒，服务触点变成销售触点
以上为典型落地场景示例，实际效果以业务验收实测为准。
接入后，会发生什么
不是抽象的“提升效率”，而是可被业务方验证的核心指标跃迁。
AI 处理率
AI 真正把事办完的比例平均首次响应时间
等待感几乎消失人工客服整体效率
相当于扩容 30% 编制新人独立上手周期
培训成本大幅下降客户整体满意度
标准化 + 个性化兼得服务质检覆盖率
抽样升级为实时全量不是测算模型：800+ 人客服团队的真实结果
已在客户侧完整落地的运行结果，按坐席年综合成本 5 万元折算。
坐席规模优化
真实运行结果，AI 接管标准化人工作业
单坐席年综合成本
按行业综合成本口径折算
释放坐席编制
人员转向复杂纠纷、客户关系等高价值工作
AI 处理率
标准化咨询与业务办理由 AI 完成
释放 500+ 坐席 × 坐席年综合成本 5 万元折算，人员转向复杂纠纷、客户关系等高价值工作。
以上为客户真实落地结果，实际效果因团队规模与业务结构而异。
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