AI NATIVE · ENTERPRISE WORKFLOW
让 AI 真正上岗的
让 AI 真正上岗的
企业全栈工作流系统
把流程、知识、权限与 AI 员工装进同一套系统：人负责判断，系统负责执行，成本与效能全程可核算。
Product Position
一套系统贯通 人 · 流程 · AI · 数据
不是再买一个 AI 工具，而是把 AI 变成组织成员：有身份、有岗位、有边界、有成本，可停用、可审计、可核算。
Why Workflow
企业不缺 AI 工具，缺的是让 AI 干成活的工作流
工具越买越多、系统越接越全，人依然卡在流程里 —— 因为断点从来不在模型上。
系统割裂
咨询、工单、审批、知识库、报表各一套，员工每天在窗口间反复切换，数据靠复制粘贴搬运。
6+
套并存系统（200 人规模企业均值）
流程断点
交接靠口头、催办靠私聊，一件事卡在哪一步、卡在谁手上，管理者完全看不见。
38%
流程超时无人预警
人力密集
重复问答、资料整理、录入对账占据大量有效工时，既难考核也难沉淀。
60%
工时消耗在重复动作
数据沉睡
客户对话、处理过程、结论散落在 IM 和表格里，无法变成可检索、可复用的组织资产。
85%
业务数据从未被复用
单点 AI 工具平均只提速 10%～15%；只有改造整条工作流，才能把人力成本压下去 50% 以上。
Architecture
一套系统贯通「人 · 流程 · AI · 数据」
自上而下四层，每一层都可单独启用，也可整体交付；层与层之间靠统一身份与数据契约打通。
触点层
Touch
客户咨询入口 · 员工工作台 · 审批中心 · 工单台 · 移动端 · 开放 API
流程层
Workflow
流程编排引擎 · 状态机与 SLA · 人机协作节点 · 超时升级 · 并行与回退
智能层
Intelligence
AI 员工 · 企业知识中枢 · 模型舱（多模型接入与自动降级）· 提示词版本管理
底座层
Foundation
统一身份与权限 · 数据与审计 · 私有化 / 混合部署 · 成本核算与配额
三条设计原则
组织即工作台
每个部门一个台，每个台配 AI 员工，人与 AI 在同一套流程与考核体系里。
AI 是账号不是提示词
AI 有身份、凭证、能力边界、工作记录与成本，可停用、可审计。
关键操作必须过人
资金、改价、删除等敏感动作强制人工审批，规则写死在系统层而非口头约定。
一句话理解：从「人找系统」变成「系统推着人走」—— 该 AI 做的自动跑完，该人做的准时送到面前。
Capabilities
六大核心能力：企业全栈工作流的标准配置
能力之间共享同一套身份、权限与数据底座，因此可以按需启用，不必一次性替换现有系统。
AI 员工
像管人一样管 AI：身份、岗位、能力边界、预算、绩效五要素齐全。
- 按岗位配模型与提示词
- 调用量与成本自动归账
全栈流程引擎
跨部门流程可视化编排，同一节点可挂人、挂 AI、挂外部系统。
- 状态机 + SLA 超时升级
- 并行、回退、撤回全留痕
企业知识中枢
文档自动解析切片入库，向量与关键词混合检索，答案带出处。
- 结构感知切分与去重
- 按空间隔离可见范围
权限与审计
功能权限与数据权限解耦双校验，越权在数据层就被拦下。
- 部门 / 岗位 / 个人三级授权
- 每次读写可回溯到主体
人机协作工作台
AI 先处理、人复核；一键接管，处理结果回写业务系统。
- 建议与原文并排对照
- 接管后上下文零丢失
经营驾驶舱
效能、成本、风险同屏，按部门、按流程、按 AI 员工三种口径核算。
- KPI 口径统一定义
- 异常与预算熔断告警
AI Staff
AI 员工：从个人外挂变成组织成员
企业不敢大规模用 AI，从来不是因为模型不够聪明，而是因为没人能回答「谁用它做了什么、花了多少钱、越没越权」。
AI 员工五要素
1
身份账号
独立工牌，与真人同一套账号体系，可授权可回收
2
岗位与边界
只做被定义的事，越界请求在系统层直接拒绝
3
模型与预算
按用途指定主模型与兜底模型，超预算自动熔断
4
工作记录
每一次输入输出、决策依据、耗时全部落库
5
绩效与成本
处理量、准确率、单件成本进入同一张考核表
| 维度 | 通用 AI 对话工具 | 视栈 AI 员工 |
|---|---|---|
| 使用方式 | 个人开窗口贴提示词 | 挂在流程节点上自动接单 |
| 权限 | 继承登录人的全部可见范围 | 只认工牌，按空间与数据档授权 |
| 成本 | 混在部门总账里说不清 | 按员工 / 按流程 / 按件核算 |
| 质量 | 输出好坏无人复核 | 决策矩阵 + 抽检质检 + 人工接管 |
| 治理 | 无法停用，无法追溯 | 一键停用，凭证与日志同步失效 |
可停用、可审计、可核算 —— 这才是企业敢把 AI 放到生产环节的前提。
End-to-End Flow
一条流水线：从需求进入到数据沉淀不断点
每一步都明确「谁来做、做多快、做完了交给谁」，AI 与人在同一张流程图上排班。
需求进入
全渠道归集，自动建档
智能分类
意图识别与优先级判定
AI 处理
检索知识、生成方案与话术
人工复核
仅高风险与低置信度进入
审批决策
敏感动作强制审批留痕
执行回写
结果回写业务系统并通知
数据沉淀
全过程入库，反哺知识与考核
| 关键指标 | 传统人肉流程 | 全栈工作流上线后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 首次响应时长 | 3～15 分钟，夜间无人值守 | 秒级，7×24 稳定 | ↓ 95% |
| 单件人工耗时 | 全程跟办，重复动作占大头 | 人只处理判断与审批 | ↓ 60%～75% |
| 过程可追溯性 | 聊天记录 + 口头交接 | 决策依据、版本、审批全留痕 | 可审计 |
| 峰值承接能力 | 临时加人，质量波动 | 扩配置不扩编制 | 弹性 3 倍 |
注：以上为多个行业流程改造后的常见区间，实际取决于流程标准化程度与数据准备情况。
Cost & ROI
人力成本：一家 200 人规模企业的测算口径
以综合人力成本 9 万元 / 人年计算；数字用于说明量级，正式方案会按贵司真实业务量重新核算。
| 高频场景 | 现有编制 | 上线后 | 节省 FTE | 年节省（万元） |
|---|---|---|---|---|
| 客服与售后应答 | 10 人 | 3 人 | 7 | 63 |
| 内容整理与审核 | 6 人 | 2 人 | 4 | 36 |
| 数据录入与对账 | 5 人 | 1 人 | 4 | 32 |
| 内部 IT / HR 答疑 | 3 人 | 1 人 | 2 | 18 |
| 报表与项目跟进 | 4 人 | 2 人 | 2 | 18 |
| 合计 | 28 人 | 9 人 | 19 | 167 |
≈ 167 万元 / 年
直接人力节省，尚未计入差错返工、外包与加班成本
3.2倍
首年投资回报率
5个月
成本回收周期
+300%
峰值业务承接弹性
把 ROI 写进合同验收口径，每月出一份降本增效报告，用数据判断要不要继续扩面。
省下的钱看得见，省下的风险看不见
响应速度
小时级 → 秒级
7×24 不间断承接，夜间与促销峰值不再需要值班与加班。
质量一致
口径统一 → 可复制
同一套知识与话术标准，新人不再需要三个月师徒制。
合规留痕
全程 → 可回溯
谁在何时基于什么信息做了什么决定，审计与纠纷举证随时出数。
组织弹性
扩编制 → 扩配置
业务量上涨时先加算力与流程实例，而不是先招人。
Governance
企业级治理：先可控，再谈可用
AI 进入生产环节后，安全边界必须由系统强制保证，而不是靠员工自觉与制度文档。
私有化与混合部署
支持纯本地私有化、专有云与混合模式，核心数据不出企业内网。
功能 + 数据双校验
能点什么由角色与岗位决定，能看到哪些行由数据权限档位决定，两者解耦。
敏感动作强制过人
资金、改价、删除、对外承诺一律转人工审批，规则写死在服务层不可绕过。
全链路审计留痕
调用主体、输入输出、决策依据、版本变更全部入库，支持导出与追责。
多模型不绑定
国内外主流模型统一接入，单点故障自动降级到兜底模型，业务不中断。
权限判定优先级（高 → 低）
- 超级管理员
- 个人显式拒绝
- 个人显式允许
- 岗位授权
- 部门授权
- 角色基线
- 默认拒绝
拒绝永远优先于允许：任何一层说「不行」，请求就到不了数据。
Roadmap
90 天走完：从一次诊断到全栈复制
不做大爆炸式替换，先用一个高频流程证明价值，再按同一套模板向其他部门复制。
诊断与试点闭环
- 18 维流程成熟度评估，输出场景优先级清单
- 锁定 1 个高频流程，2 周内跑通最小闭环
- 接入现有账号体系与业务系统，不停摆既有工作
验收：试点流程 AI 独立处理率 ≥ 40%
知识与员工就位
- 历史文档批量入库，检索准确率调优
- AI 员工正式上岗，配置能力边界与预算
- 权限与审计体系接入，越权用例回归测试
验收：答案可溯源率 100%，越权通过 0 例
复制与驾驶舱
- 流程模板化，向 2～3 个部门横向复制
- 经营驾驶舱上线，效能与成本同屏
- 输出月度 ROI 复盘，确定下一期扩面范围
验收：人力节省与响应时长达成测算目标
交付物：场景评估报告 · 流程蓝图 · 上线系统 · 权限与审计配置 · 运维手册 · 月度 ROI 报告
Why VideoStack
为什么选择视栈科技
全栈自研，不做拼盘
从流程引擎、知识检索到权限底座一套系统内完成，避免多厂商集成带来的责任真空。
组织级设计
身份、岗位、部门、预算、审计天然按企业组织建模，不是给个人工具加一层登录。
当月见效
以可量化 ROI 为交付目标，聚焦首个闭环在 30 天内跑起来，而不是半年后验收。
陪跑式运营
从部署到运营持续迭代，按月度效能报告共同决定下一步扩面方向。