我們對 AI 業務的判斷
過去三年，"企業要做 AI"幾乎成了一句空話。每家諮詢公司都在賣 AI 戰略報告、每家技術公司都在 demo 自己的大模型——但客戶業務裡真正用上 AI 的部分，少得可憐。
聚客不是 AI 研發公司，也不是 AI 諮詢公司；我們是幫企業"把 AI 用進業務裡"的實踐者。
這個判斷決定了我們不會兜售大而全的"AI 轉型方案"，而是聚焦在三件事上：(1) 用雲算力的 AI-OPS 產品體系替代企業的低效流程；(2) 用 AI 智慧客服與 AI SEO 解決具體的售後與品牌問題；(3) 把聚客自己 AI 原生運營的實踐經驗（AI-0 排程模式）開放給客戶參考。
我们的客户里，没有"想做 AI 但不知道从哪开始"的——他们都已经知道自己要解决什么具体问题，也愿意为可量化的结果付费。
雲算力 AI-OPS · 五個把 AI 裝進流程的具體場景
AI-OPS（AI Operations）是雲算力面向企業的產品體系，把 AI 能力封裝為五個可獨立使用、也可組合部署的業務模組。
投標易
AI for Bidding & Tendering
把投標準備的 70% 工作交給 AI
自動解析招標檔案、提取關鍵評分點、生成響應方案大綱、對歷史中標案例做相似度匹配——讓投標團隊把精力放在策略與差異化上，而不是機械的文件加工。
合規易
AI for Compliance Review
讓合規稽核不再是專案的最大瓶頸
基於企業自身的合規規則庫與歷史決策案例，對合同、營銷內容、資料使用方案做自動化合規審查，標記風險點並給出修改建議。
管報易
AI for Management Reporting
把資料變成可讀的管理敘事，而非堆疊的圖表
自動整合 ERP、CRM、電商後臺的多源資料，生成結構化的管理週報/月報，並提煉出關鍵變化點與趨勢判斷——讓管理層 5 分鐘讀完，做出決策。
報銷易
AI for Expense Management
讓員工報銷與財務稽核都更快
自動識別發票真偽與類目、檢查報銷規則匹配度、與 OA 系統聯動完成審批流——員工提交時間從 15 分鐘降到 2 分鐘，財務稽核效率提升數倍。
招採易
AI for Procurement
讓採購決策有資料依據
自動分析歷史採購資料、對供應商報價做橫向比較、識別異常採購模式、生成採購建議——把採購從經驗驅動升級為資料+AI 驅動。
兩個跨行業可複用的 AI 服務能力
除 AI-OPS 五大模組外，雲算力為企業客戶提供兩項跨行業的標準化 AI 服務。
AI 智慧客服
接入企業自有的產品資料、服務知識庫與歷史工單，構建高準確度、低幻覺率的客服系統。可對接微信、飛書、釘釘等辦公軟體，覆蓋售前諮詢、售後處理、內部知識檢索等場景。
代表客戶：某知名家電品牌（家電售後場景，已迭代多版本）
多平臺 AI SEO 最佳化
針對企業品牌在 DeepSeek、元寶、KIMI、豆包等公域 AI 平臺的形象與排名，提供持續監測、內容調優、稿件鋪排服務。讓企業在 AI 時代的"被搜尋"環節保持主動。
代表客戶：某知名電梯企業（多平臺 AI SEO 最佳化專案，已運維至 2026 年）
已交付的代表性 AI 專案
由廣州雲算力網路科技股份有限公司承接
某知名電梯企業
云算力与该企业围绕 AI 咨询服务与多平台 SEO 优化建立长期合作。AI 咨询层面，团队在智慧楼宇场景中的 AI 落地规划、AI 客服楼宇信息训练与留资场景应答等方向协同推进；SEO 优化层面，针对 DeepSeek、元宝、KIMI、豆包等公域 AI 平台对品牌形象的反馈进行持续调优，目标是把品牌一二级关键词的搜索排名前三覆盖率维持在 80% 以上。
由廣州雲算力網路科技股份有限公司承接
某知名家電品牌
云算力为该企业搭建面向售后客服场景的 AI 智能客服系统。系统通过接入产品资料与知识库，支撑覆盖家电产品问答、场景助手、产品对比等多个子场景。
我們自己也是 AI 原生公司
我们之所以敢做 AI 业务系统，是因为聚客自己就是一家 AI 原生公司——日常的策略制定、内容产出、数据分析、招聘流程、客户研究，都在 Claude Projects 上协同完成，由我们内部建立的"AI-0 调度中心"统一编排。
这套自研的 AI 协作体系不是商业产品，但它的实践经验是我们交付每一个 AI 项目的底层保障——我们知道哪些场景 AI 真的能用、哪些场景人的判断不可替代、哪些环节需要审慎设计才能避免幻觉与失控。
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