案例 16 · 电信网络分析

文字由原PDF提取，阅读顺序和表格请以原页为准。

第四步，尽量不改变客户原来的工作习惯。
我并不认为AI落地一定意味着员工必须重新学习一套复杂的系统。
如果架构做得好，它完全可以嵌入原来的使用方式。客户原来怎么使用，就继续怎么使
用。可以通过网页应用，也可以通过Teams、Slack，或者其他已有的框架去调用。
在这个案例里，我们最后让客户继续以聊天的方式使用它。这其实是我理解的FDE很重
要的一点：想办法让AI进入客户已经存在的工作流。
Q4：相比传统方式，使用AI后的实际效果如何？
变化首先体现在时间尺度上。
以前一个新的数据分析问题出来以后，可能需要一个人甚至两三个人一起工作，而且是
按天计算。
现在很多分析可以在分钟到小时级别内跑完，先得到一份比较完整的数据分析结果，再
由人工做最后的质量确认。
我觉得这里不能简单理解成“AI替代了几个分析师”。
真正的价值在于，原来大量时间被消耗在重复的数据处理和分析过程中，现在这些工作
可以先由Agent完成。分析师不需要从零开始，可以站在AI已经完成的结果上继续判
断。
同时，AI系统还可以减少人工分析中一些容易出现的错误。
当然，我们并没有把人工审核彻底拿掉。因为企业真正需要的，是把人的时间从大量重
复劳动中释放出来，集中到更需要判断的地方。
另外一个效果，是交互方式发生了变化。
161/243