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保障设备的安全、平稳运行，确保设备的可用率、紧急抢修和预防性
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AI驱动的VOC如何助力企业洞察市场需求，促进业务增长？
在AI技术迅猛发展的今天，企业都在积极探索AI在服务场景中的应用，以期提升客户体验、优化运营效率并创造新的增长点。然而，许多企业在AI落地过程中遭遇了诸多挑战，甚至以失败告终。Gartner今年6月发布的数据显示，仅有41%的生成式AI试点项目能成功进入生产阶段，近六成的项目会胎死腹中。因此，售后宝基于制造业服务场景的AI实践，梳理了AI落地常见的四大失败方式，并提供实用的避坑指南，助力企业成功实现AI转型，切实创造业务价值。
失败方式一：战略认知不齐，价值定位不清
【常见问题】
一些企业在引入AI时，缺乏统一的战略目标和价值衡量标准。管理层、技术部门、业务部门、基层员工对AI的期望不一致，导致项目推进困难。例如，高层将AI视为提升企业竞争力、实现服务创新的关键手段，期望通过AI拓展市场份额；技术团队主要关注模型精度；业务部门更看重客户满意度提升；基层员工可能仅仅将AI看作是一种工具，甚至担心AI会取代自己的工作。这种认知错位使得项目难以获得全面支持，最终因资源不足或目标模糊而失败。
【避坑指南】
全员沟通，明确价值目标：组织从高层到基层的全员AI培训与沟通，明确AI项目的核心价值目标，确保所有相关部门对齐认知，解答员工疑问，消除误解和抵触情绪。
制定衡量标准：结合企业战略和服务场景特点，建立可量化的价值评估体系，例如通过服务效率、客户满意度、问题解决率、成本节约等指标衡量AI项目的成效，根据指标完成情况调整项目策略和资源投入。
高层支持与跨部门协作：确保管理层深度参与项目规划，并建立跨部门协作机制，避免因部门利益冲突导致项目停滞。
失败方式二：场景选择不当，跟风盲目投入
一些企业在选择AI应用场景时盲目跟风，看到其他企业成功案例便直接复制，而未考虑自身业务特点和需求。对选定的AI应用场景缺乏深度理解，未能准确把握场景中的核心问题和关键需求。例如某企业曾引入AI客服系统，希望自动回答客户问题，但由于未针对自身产品特点定制知识库，AI无法准确理解客户问题，导致客户投诉率上升。
聚焦核心场景：选择与业务价值紧密关联的场景，优先解决高频、高价值问题（如智能派工、智能工单审核等）。
与外部专业团队合作：与有丰富行业经验的科技公司合作，借助其专业知识和经验，对选定的场景进行深入分析和可行性评估，制定详细的场景应用方案。
先验证再落地：采用小步快跑的方式，先在小范围场景验证AI方案的有效性，再逐步扩大应用范围。
失败方式三：数据准备不足，技术方案不合理
数据是AI的“燃料”，缺乏高质量的数据，AI系统如同无本之木。一些企业过度依赖外部通用大模型，忽视了自身业务数据和知识的独特性，没有做好数据准备，导致AI在处理企业特定问题时表现不佳。此外，如果缺乏合理的技术架构规划，会导致AI系统与企业现有系统无法有效集成，数据流通不畅，影响AI系统的运行效率和应用效果。
不迷恋大模型，选择契合场景的技术方案：根据场景需求选择技术路线，不必盲目追求大模型。对于涉及企业核心数据的场景，可采用混合模型（外部模型+企业内部专有模型）方案。
数据AI化准备：建立完善的数据管理体系，制定数据标准和规范，确保数据的准确性、完整性和一致性。加强数据收集、清洗、标注、结构化等基础工作，提高数据质量。同时，注重数据安全和隐私保护，建立严格的数据访问权限控制机制。
统一管理平台：企业级的AI必须要强调安全性和规则可定义性，因此要建立AI配置管理平台，为AI立规则，确保系统安全可控。
失败方式四：追求宏大蓝图，忽视快速迭代
许多企业在AI落地时过于追求完美，希望一次性构建全面解决方案，但因周期过长、需求变化而失败。另一种常见情况是企业在面临AI项目中的问题或潜在风险时，过于谨慎，犹豫不决，不敢做出决策，导致项目推进缓慢甚至停滞。
渐进式推进：避免一次性构建大而全的蓝图，优先从有价值、易实现的场景入手，快速验证并迭代优化。当下AI技术发展很快，无论是商务模式、技术方案都有很大变数，不宜以当前需求做大的蓝图规划，建议边做边规划、边迭代。
保障安全的前提下，前期容忍瑕疵：在项目初期不必追求完美，允许存在一定瑕疵，通过用户反馈持续改进，逐步实现单个场景从“能用”到“好用”。
平衡短期与长期利益：要合理设定短期目标和长期目标。短期目标应具有可实现性和可衡量性，能够快速为企业带来一定的效益，增强企业对AI的信心。同时，要坚持长期目标不动摇，建立风险评估和应对机制，遇到问题时果断决策，确保项目顺利进行。
DeepService以体系化支撑破解落地难题
让AI自动化地做好客户服务
要系统性地应对上述问题，不仅需要方法论上的指导，更需要一个成熟、可落地、与企业实际场景深度融合的AI平台作为支撑。基于深耕客户服务、应用前沿技术的实践经验，2025年众联科技重构并推出全新产品——DeepService（深度智服），以深度智能赋能场景，让客户服务实现智能的自动化。我们认为，构建真正赋能企业、实现价值跃升且合规可控的AI客户服务平台，必须打造一个涵盖“多场景覆盖、多模型适配、专有数据融合、专属配置驱动”的智能体（Agent）体系。
▶多场景覆盖：提供开箱即用的多Agent，包括智能客服Agent、智能VOC Agent、智能录入Agent、智能派工Agent、智能诊断Agent、智能质检Agent、智能识别Agent、智能审核Agent等，并将Agent串联起真正的工作流，实现自动化。
▶多模型适配：不同场景使用不同模型，就像招聘不同能力的人才。DeepService中预制了市场主流的DeepSeek、Qwen3等开源模型和连接豆包、Kimi等大模型API，还支持添加企业私有化大模型，支持用户自主选择模型。
▶专有数据融合：让AI可以合规地学习企业专有知识，成为懂企业话语的AI。目前DeepService在这方面做了很多工程优化，可以让一个产品说明书变形为客服指南、故障排除手册、产品规格信息等内容，实现了一个信息服务不同场景的自动采集优化，还可以通过多种方式与原有业务系统中的数据进行连接。
▶专有配置驱动：企业级的AI必须要强调安全性和规则可定义性。专属配置是河道，AI是河水，我们不能在没定义河道的情况下怨河水到处流淌。当然，不是控制AI的每一个思考，而是立大规则做河道，不定义每一滴水的方向，让河水沿着河道流淌。
唯有如此体系化支撑，方能破解上述AI落地痛点，满足企业当下需求并引领未来发展。
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