测试对象

已完成知识库建设与系统对接的企业办公智能体

人工数据

来自客户企业相关岗位员工的实际计时（取中位数）

智能体数据

包含人工审核时间，不是纯机器时间

未计入

首次部署与知识库建设的一次性投入

过程

一小时会议录音，会后听录音或凭记忆整理30–40分钟

录音上传，3分钟生成结构化纪要草稿

产出质量

要点全但格式不一，漏项常见

自动分"结论/待办/责任人/截止时间"四栏

人工介入

全程人工

5–8分钟审核修改

总耗时

30–40分钟

10分钟左右

质量差异

漏掉待办事项的情况约占三成

待办项自动提取，漏项率大幅下降

过程

员工问行政/财务，对方停下手里的事翻制度文件

员工直接在对话框提问，秒回

产出质量

口头回答，口径因人而异

基于制度原文回答，附出处

人工介入

每次都是全新消耗

首次建设后零边际消耗

单次耗时（占用他人）

10–15分钟

约30秒

隐性成本

打断被询问者的工作节奏

无打断

过程

展会收集100张名片，逐张录入Excel

拍照/导入，自动提取姓名、公司、职务、联系方式

总耗时

2–3小时

10分钟导入+20分钟抽检核对

准确率

人为录入错漏率约2%–5%

提取准确率95%+，异常项自动标记

过程

打开邮箱，斟酌措辞，写15–25分钟

输入要点（对方是谁、合作什么、希望什么），30秒生成草稿

产出质量

质量稳定，但依赖个人文字水平

草稿达"可发出水平的80%"，需润色语气和细节

总耗时

15–25分钟

5分钟

注意点

—

涉及报价、承诺的表述必须人工把关

过程

向各部门催数据→等回复→手工汇总→做表→写摘要，累计2–3天

对接业务系统自动取数，生成报告初稿

总耗时

2–3天（含等待）

1小时内出初稿+半天人工核对

质量差异

数据滞后、口径不一、易出错

口径统一、数据实时、异常项自动标红

过程

客服接听→查询系统→记录工单→转派

智能体识别意图→查订单/设备信息→引导自查→创建工单→派单

单次耗时

8–15分钟

1–2分钟（复杂问题转人工）

覆盖率

100%（但占用人力）

约60%–70%自动解决，其余转人工

响应时间

高峰期排队数小时

秒级响应

过程

新人遇到问题就问带教老师，老师被打断几十次

新人问智能体，答不上的再问老师

老师被打断次数（一周）

30–50次

5–10次

新人体验

不好意思频繁问，问题积压

随时问、反复问，没有心理负担

过程

每个SKU写15分钟，30个约一天

提供产品参数表，批量生成，每条1–2分钟人工润色

总耗时

约1个工作日

2–3小时

质量差异

风格统一但创意疲劳

风格需人工定调，后续批量稳定

会议纪要

25分钟

5次

约2小时

制度答疑

12分钟

30次

约6小时

名片/线索录入

2.5小时/批

1批

约2.5小时

商务邮件

15分钟

10封

约2.5小时

经营报告

2天

0.25次（月度折算）

约3小时

售后咨询

10分钟

40次

约6.5小时

新人答疑打断

—

持续

约4小时

批量文案

5小时/批

1批

约5小时

合计

—

—

约30小时/周

涉及薪酬、绩效、人事处分等敏感决策

法律与道德风险，AI不应做裁量

AI整理材料，人来决策

重大合同、关键客户沟通

措辞责任重，容错空间小

人工主笔，AI仅做资料准备

数据尚未电子化的流程

没有数据基础，智能体无从下手

先做数字化，再谈智能化

一次性的临时任务

建设成本远高于人工成本

直接人工处理

1. 场景盘点

列出本部门每周花时间最多的10件重复性事务

候选任务清单

2. 对照筛选

用"高频、有数据、低风险"三条件过滤

1–2个试点任务

3. 小范围验证

只在试点岗位上线，收集两周真实反馈

实测节省数据

4. 决策扩展

数据说话，决定是否扩大范围

推广/调整/暂停决定