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客户说|德施曼将AI转变为生产力,为客户创造超预期的价值!
新浪财经· 2025-12-12 12:22
德施曼的服务理念是"快速、专业、超期望",在德施曼、从创始人到每一位一线客服和一线工程师,都严格执行。 我们始终践行一个铁律,所有决策的出发点和落脚点都必须围绕这一理念开展。始于用户痛点,终于用户痛点的快速闭环,并努力超越客户的期望,让客 户收获意外的惊喜服务。 智能锁是一个高度依赖安装与售后的行业,服务效率和体验往往决定着客户对品牌的最终选择。我们以敢为人先的魄力,率先开启AI转型,把AI融入到 客户服务的全链路。 李长林 / 德施曼客服中心总经理 我们与天润融通合作,将其对话式AI智能体ZENAVA、知识库等产品引入售后服务、预约安装等场景,AI不仅能帮我们提升了效率,更能显著改善客户体 验。 德施曼成立于2009年,是全球领先的,集研发、制造、销售、安装、售后于一体的高端智能锁品牌,连续13年销量领先。 我们与天润融通合作,将其对话式AI智能体ZENAVA、知识库等产品引入售后服务、预约安装等场景,显著提升了客户体验。 目前,ZENAVA作为AI员工已经在德施曼客户服务中心正式上岗。 比如客户购买门锁后,通常会第一时间拨打服务电话预约安装。ZENAVA在语音场景下,可以自然地与客户对话,能像真人一样地理 ...
面对老板对AI的高期望、高要求,CIO如何破?
36氪· 2025-11-11 08:37
AI在企业落地面临的挑战 - 企业高层对AI存在认知偏差,期望过高,希望AI解决所有问题并快速见效,忽视了技术落地的复杂性[1][5] - 企业面临高期望、高要求、高性价比的“三高”困境,希望低成本甚至零成本实现AI,忽视技术投入、数据治理和人才储备[1] - AI项目陷入“高不成低不就”的僵局,小试点看不上,大项目做不起又推不动[5] AI落地困境的具体表现 - AI应用存在功能碎片化、场景碎片化、价值碎片化状态,缺乏应用场景融合、价值场景体现及完整落地方法论支撑[2] - 当前AI技术仅能解决数据密集、规则明确、重复性高的任务场景,对复杂管理、业务决策和跨系统协同存在局限性[3] - 业务部门与技术部门割裂,业务部门不信任AI工具且不愿配合数据提供,技术部门闭门造车导致项目脱离实际场景[6] 企业自身基础与生态问题 - 企业缺乏支撑AI的技术团队,试图借助外部软件公司落地,易在技术或实施环节出现问题[6] - 数据基础薄弱,数据质量差导致AI知识库等简单应用效果不佳,管理问题影响AI客服体验[7] - AI生态不成熟,技术更新快、方案兼容性差、落地成本高,软件厂家产品缺乏深度应用场景理解[8] 破局建议与实施路径 - 建议企业走出去学习行业标杆,实地调研成功案例,了解真实投入产出比及实施路径[8] - 与业务部门沟通明确AI落地目标,制定实施战略并争取高层支持,用路径图给老板“降温”[9] - 选择业务场景进行小范围试点,快速验证技术路径与业务价值,以点带面逐步推进[9]
为什么越用软件“管理”员工,效率反而越低?
虎嗅· 2025-08-30 19:43
核心观点 - 企业采购办公软件需明确区分"事效"与"人效"目标 否则易陷入工具应用失效困境 [1][4][23] - 当前办公软件市场存在功能同质化与价值定位模糊问题 导致产品偏离企业实际需求 [4][6][9] - AI在办公软件中的核心价值应定位为人类能力延伸与协作 而非简单替代人力 [17][19][20] 概念定义差异 - 事效(Process Efficiency)侧重流程管控与标准化 体现为降本、可控、合规目标 典型工具包括OA、ERP、财务软件 [2] - 人效(Human Efficacy)侧重赋能与创新 体现为决策质量提升与创造力激发 典型工具包括协同文档、知识库、AI助手 [3] 市场现状问题 - 主流厂商追求"平台化"生态 导致产品功能臃肿且核心价值模糊 [6][7][8] - 行业同质化现象严重 产品多聚焦"文档+会议+审批"矩阵 缺乏差异化创新 [9] - 商业逻辑偏向管控功能开发 数据看板、工时统计等量化工具过度强化 抑制创新赋能工具发展 [9] 企业认知偏差 - 管理者惯用事效指标衡量人效工具价值 导致采购错配与应用失效 [10] - 生产型企业与互联网公司需求本质不同 但跟风采购全能平台现象普遍 [10] - 人效提升价值难以通过传统KPI量化 企业存在衡量能力缺失问题 [10] 工具应用异化 - 精细化管理工具导致员工行为扭曲 优先完成可量化任务 战略性工作被忽视 [12][14] - 监控功能过度强化引发信任危机 员工疲于填表汇报 创新意愿受压制 [12][16] - 数字化管理实质是泰勒科学管理理论的延续 在创造性工作中存在根本性失效 [15] AI价值定位 - AI应作为人类能力延伸器 弥补精力与记忆力短板 实现专家能力平民化 [19] - AI应作为决策协作者 推演行动路径与后果 人类保留最终决策权 [19] - AI应作为创造催化剂 通过生成可能性打破思维定式 而非直接替代创造者 [20] 企业真实需求 - 企业关注投资回报率与业务风险 而非厂商功能噱头 [21][22] - 事效工具需真实简化流程 人效工具需真实激发创新 数据安全互通为关键考量 [22] - 解决方案需回归核心价值打磨 而非追求全能平台 [23][24]