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案例 14 · 国企工作流程

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Datawhale《FDE案例100》,案例14,原书第140页;下方可展开文字版

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另一方面,这也是一个组织问题。如果员工觉得:“你让我把我的知识全部交出来,然
后AI把我的工作替代掉,那我为什么要配合?”那整个项目从一开始就会产生阻力。
所以我们设计的时候,会让AI负责大量重复工作,但最终仍然由人确认、签字和承担责
任。这样既保证了业务安全,也让员工清楚地知道,AI是帮自己分担重复工作的助手。
Q4:相比传统方式,使用AI后的实际效果如何?
这个项目让我比较深的一个感受是,AI落地的效果,不一定都应该用“节省了多少人”来
衡量。
当然,有些场景可以量化。比如在法务场景里,我们帮助企业根据历史合同和业务信息
去识别关键条款、发现风险,再交给法务最终确认。
原来法务需要从头到尾自己看,现在AI可以先帮他做一轮筛查,把需要重点关注的内容
挑出来。
客户原本至少还还要招一个法务,因为有了AI法务助手,这个招聘的编制就节省下来
了。并且目前两个法务工作状态也比较正常。如果一定要用人数去折算,那就是一人年
的综合成本。
但我觉得更有价值的,其实是另一种变化。
我们做过一个很小的行政场景。企业里有办公用品自助柜,员工可以刷工牌领取电池、
笔、本子等办公用品。自助柜方便了员工,却给行政人员增加了补货管理的工作。
员工到了柜子前发现电池没了,只能发消息给行政人员。行政人员什么时候看到、什么
时候补货,也不确定。
这个事情当然可以用传统软件解决。我们完全可以在OA里做一个页面或者弹窗。但真正
有意思的事情是,这个小工具是负责行政物品的同事自己通过AI提示词做的。
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