Apolla Agent 多领域应用落地
客服 AI Agent
目标：替代传统 FAQ + 工单系统，实现智能化客户支持。
业务问题：
业务问题：
- FAQ 覆盖不全，用户搜索困难
- 工单响应慢、成本高，无法 7×24
- 标准问题重复率高，人工客服疲于应付
- 基于 RAG 技术，自动从知识库中检索答案
- 多轮对话保持上下文，实现连续问答
- 工单系统对接（如 Zendesk），复杂问题转人工
- 多语言与语音识别支持全球客户
- 人工成本降低 60–80%
- 客户满意度提升 30–50%
- 24/7 全时服务能力增强全球响应
销售辅助 Agent
目标：提升销售效率与客户沟通质量。
业务问题：
业务问题：
- 销售流程依赖人工，提案、邮件跟进效率低
- 客户需求理解靠经验，缺少数据支撑
- CRM 数据录入滞后，信息不完整
- 与 Salesforce、HubSpot 对接，实时生成客户信息摘要
- 自动生成客户邮件（中/英文，匹配客户语气与内容）
- 市场资料、方案建议自动提取并生成演示或PPT
- 语音识别+总结：记录线索通话内容并归档进 CRM
- 每位销售可多服务 2–3 倍客户
- 成交率提升 15–25%
- 管理层可实时追踪销售进度与客户意向
运营流程 Agent
目标：自动化日常运营流程，提升效率。
业务问题：
业务问题：
- 各类表单、邮件、文档处理耗时长
- 流程重复，依赖人工操作 Excel、系统登录
- 部门间交接信息不清晰
- 自动文档解析（发票、报告、审批单），结构化提取数据
- 联动 RPA 执行系统操作（SAP、OA 系统）
- 报表生成、邮件通知由 Agent 完成
- Chat 交互式调用运营 API/流程
- 处理效率提升 5–10 倍
- 错误率下降 90%
- 人均运营成本显著降低
采购/法务 Agent
目标：理解合同、自动完成审批与文书流程。
业务问题：
业务问题：
- 合同、采购文件结构复杂，人工审阅费时
- 合规性检查与标准对比难以覆盖全面
- 信息录入系统流程繁琐
- 多页 PDF 合同自动识别关键信息（金额、条款、对方责任）
- 与内部采购系统对接，自动填写订单、审批单
- 合规检查与审计建议生成（基于标准模板对比）
- 多轮交互支持采购流程协助
- 合同审核效率提升 60%
- 审核遗漏率下降 95%
- 审批时效压缩至分钟级
金融 Agent
目标：提升风控、投研、报告生成效率。
业务问题：
业务问题：
- 风控报告人工撰写时间长、缺乏实时性
- 投资分析依赖手工数据查找与比对
- 客户理财建议标准化程度低，难个性化
- 自动生成风控报告（基于交易记录、外部评级）
- 多数据源整合（新闻、财报、公告），Agent 辅助分析
- 可与 Bloomberg、Wind、东方财富等接口联动
- 基于客户画像定制个性化理财建议
- 投研时间缩短 70%
- 每位风控/分析人员工作效率提升 3 倍
- 客户体验更专业与个性化
